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Por qué las empresas recurren a FinOps para controlar los costes de IA y SaaS
Las empresas están ampliando FinOps más allá de la nube para controlar los costes de IA y SaaS. Los gastos impredecibles de la IA requieren nuevas estrategias, mientras que la gobernanza está sustituyendo a la reducción de costes a corto plazo. La complejidad multi-nube está causando ineficiencias, y las empresas Fortune 100 están haciendo de FinOps un estándar. Controlar el gasto en tecnología es ahora esencial.
Más allá del abono mensual: el verdadero alcance de los costes tecnológicos
El precio de lista de una solución SaaS o de IA es solo el principio. Al evaluar plataformas tecnológicas, es crucial tener en cuenta estos posibles costes adicionales que muchos proveedores omiten convenientemente en sus presentaciones:
Preparación y migración de datos
Los sistemas de inteligencia artificial son tan buenos como los datos que procesan. Según un estudio de Gartner, la preparación de los datos suele representar entre el 20 % y el 30 % de los costes totales de implantación de la IA. Muchas organizaciones subestiman los recursos necesarios para:
- Depuración y normalización de datos históricos
- Establecimiento de taxonomías de datos coherentes
- Migración de datos de sistemas existentes
- Creación de marcos de gobernanza de datos
Retos únicos de la optimización de costes mediante IA
Gestionar los costes de la IA no es como gestionar el gasto tradicional en la nube. La IA funciona a una escala completamente diferente, impulsada por GPU, ciclos de formación y procesamiento de inferencias en tiempo real. La estructura de costes de la IA es compleja:
- Las GPU son caras y los modelos de IA requieren una enorme capacidad de procesamiento
- Entrenar un modelo puede llevar días o semanas, consumiendo recursos informáticos a un ritmo impredecible.
- La inferencia, el proceso de utilizar un modelo de IA entrenado para generar resultados, acumula costes, especialmente a gran escala.
- Precios basados en tokens, en los que las empresas pagan en función del volumen de datos procesados por los modelos de IA.
Integración con los sistemas existentes
Pocas empresas operan con sistemas totalmente autónomos. Su solución de IA probablemente tendrá que conectarse con:
- Plataformas CRM
- Sistemas ERP
- Herramientas de automatización del marketing
- Aplicaciones interiores personalizadas
En función del entorno técnico, puede ser necesario presupuestar:
- Tiempo de desarrollo de la integración personalizada
- Soluciones de middleware para sistemas complejos
- Posibles actualizaciones de los sistemas existentes para hacerlos compatibles
Formación del personal y gestión del cambio
Según el MIT Sloan Management Review, las organizaciones que implantan soluciones de IA suelen tener que destinar entre el 15 y el 20% de su presupuesto a formación y gestión del cambio. Esto debe considerarse de forma realista:
- La caída inicial de la productividad durante el periodo de aprendizaje
- Tiempo dedicado a sesiones formales de formación
- Posible resistencia a los nuevos flujos de trabajo
- La documentación de nuevos procesos
La gobernanza se impone a la reducción de costes
Las primeras etapas de FinOps se centraron principalmente en la reducción de costes. Pero las empresas se están dando cuenta de que, una vez eliminadas las ineficiencias obvias, el valor real procede de la gobernanza: creación de políticas, automatización y disciplina financiera a largo plazo.
Las optimizaciones son soluciones rápidas. La gobernanza es lo que mantiene la disciplina financiera de una organización a gran escala. Es la diferencia entre reaccionar ante los excesos de costes y evitarlos desde el principio. Gobernanza significa establecer políticas sobre la utilización de la nube, automatizar los controles del gasto y garantizar que la eficiencia de costes sea una función empresarial básica.
Las inversiones en IA y multi-nube complican la gestión de costes
Las empresas utilizan una mezcla de SaaS, nube pública, nube privada y centros de datos locales. Esto hace que la gestión de costes sea mucho más compleja. Los distintos proveedores de nube tienen estructuras de facturación diferentes, y los centros de datos privados requieren inversiones iniciales con modelos de costes completamente distintos.
Las estrategias multi-nube añaden una capa más de complejidad:
- El movimiento de datos entre nubes puede desencadenar tasas de salida a menudo pasadas por alto, pero potencialmente significativas.
- Las cargas de trabajo divididas entre nubes públicas y privadas requieren un cuidadoso equilibrio para evitar redundancias y desperdicio de capacidad.
- La IA complica aún más la cuestión: sus elevados requisitos informáticos dificultan aún más la supervisión financiera en múltiples entornos.
Según una encuesta de la FinOps Foundation, el 69 % de las empresas utiliza SaaS para cargas de trabajo de IA, mientras que el 30 % invierte en nubes privadas y centros de datos. Las cifras muestran una tendencia clara: las empresas van más allá de las implantaciones en una sola nube, pero muchas luchan por optimizar los costes en múltiples plataformas.
Nuestro compromiso: costes de suscripción competitivos con total transparencia
Ofrecemos un coste de suscripción extraordinariamente competitivo, significativamente inferior a la media del mercado. Este precio tan bajo no es un señuelo, sino el resultado de nuestra eficiencia operativa y nuestro compromiso de hacer la IA accesible a todas las empresas.
A diferencia de otros proveedores que ocultan los gastos reales tras un atractivo precio inicial, nosotros combinamos nuestra asequible suscripción con una total transparencia:
- Baja cuota mensual sin costes ocultos ni sorpresas
- Estructura escalonada clara que mantiene los costes previsibles incluso con crecimiento
- Formación básica e incorporación incluidas en el precio básico
- Límites de llamadas API generosos y tarifas por exceso de uso claramente publicadas
- Vías de actualización sencillas y rentables en función de la evolución de las necesidades
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Ventajas ocultas que compensan los costes
Aunque es importante conocer todos los costes, también hay "beneficios ocultos" que muchas organizaciones descubren después de la implantación:
Aumento de la eficiencia interfuncional
Las implantaciones de IA a menudo crean eficiencias inesperadas más allá del caso de uso principal. Uno de nuestros clientes del sector manufacturero utilizó inicialmente nuestra plataforma para optimizar el inventario, pero descubrió mejoras significativas en el proceso de compras como beneficio secundario.
Reducción de la deuda técnica
Las modernas soluciones SaaS basadas en IA a menudo sustituyen a múltiples sistemas heredados, eliminando costes de mantenimiento y responsabilidades técnicas que podrían no aparecer en el cálculo inicial del ROI.
Inteligencia competitiva
Las capacidades analíticas de las plataformas de IA proporcionan a menudo información sobre las tendencias del mercado y el posicionamiento competitivo que antes las empresas pagaban a consultores externos.
Conclusiones y consideraciones para los gestores
FinOps está cambiando rápidamente. Lo que empezó como una estrategia de optimización de costes de la nube se está convirtiendo en la base para gestionar los gastos de SaaS y de IA. Las empresas que se tomen en serio las FinOps, especialmente en la gobernanza y el control de los gastos de IA, tendrán una ventaja competitiva en la gestión de su transformación digital.
Puntos clave para los directivos:
- FinOps se expande más allá de la nube a la IA y el SaaS: Las empresas están adoptando FinOps para controlar los costes impredecibles de la IA y la proliferación del SaaS. Los directivos deben integrar las FinOps en la planificación financiera para evitar un gasto digital incontrolado.
- La gestión de costes de la IA requiere nuevas estrategias: Los controles tradicionales de costes en la nube no funcionan para la IA, que depende de GPU caras, precios basados en fichas y ciclos de formación que consumen muchos recursos. Los gestores deben implantar un control de costes y una optimización de la carga de trabajo específicos de la IA para evitar sobrecostes financieros.
- La gobernanza está sustituyendo a la reducción de costes como prioridad: la optimización de costes ofrece rendimientos decrecientes, mientras que el control de costes a largo plazo depende de la gobernanza, la automatización y la aplicación de políticas. Los directivos deben pasar del ahorro a corto plazo a una disciplina financiera sostenible.
- Las inversiones en múltiples nubes y en IA están aumentando la complejidad: las empresas están desplegando IA en SaaS, nubes públicas e infraestructuras privadas, lo que dificulta la gestión de los costes. Los responsables de la toma de decisiones deben adoptar un enfoque FinOps unificado en todos los entornos para evitar ineficiencias y costes crecientes.
Comprender el cuadro completo de costes no significa desalentar la adopción de la IA, sino garantizar el éxito de la implantación mediante una planificación adecuada. Nuestros especialistas en implantación están a su disposición para ayudarle a crear un presupuesto completo que tenga en cuenta su contexto organizativo específico, los sistemas existentes y las capacidades internas.
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