La carrera por adoptar la IA generativa y ampliar la infraestructura de la nube se está topando con un cuello de botella inesperado.
Mientras las empresas se apresuran a implantar los últimos modelos y a desplegar más capacidad informática, también empiezan a darse cuenta de que sin unas prácticas de FinOps férreas, una gobernanza hermética y unas estrategias claras de soberanía de datos, incluso los programas de IA más ambiciosos se estancan.
A continuación se explica por qué estos factores se están convirtiendo en facilitadores fundamentales del crecimiento.
FinOps para la IA: el coste de la experimentación incontrolada
La promesa de la IA generativa viene acompañada de un ajuste de cuentas económico. La formación de grandes modelos lingüísticos (LLM), la ejecución de inferencias a escala y la gestión de bases de datos vectoriales consumen recursos de forma impredecible. Sin disciplina FinOps, los costes se disparan rápidamente:
- IA en la sombra, con equipos que crean instancias no supervisadas de OpenAI o modelos antrópicos, lo que genera gastos redundantes.
- Recursos huérfanos, como clústeres de GPU olvidados que se dejan en funcionamiento una vez concluidos los experimentos.
- Arquitecturas no optimizadas y despliegues sobreaprovisionados que podrían funcionar más barato con pequeños ajustes.
¿La solución? Trate el gasto en IA como una infraestructura en la nube. Realice un seguimiento del uso por equipo, proyecto y modelo, aplique políticas de etiquetado y establezca alertas automáticas para detectar anomalías. Empresas como Walmart y Capital One integran ahora equipos de FinOps directamente en los grupos de IA para evitar costes desmesurados.
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La gobernanza no te frena; la mala gobernanza sí.
La gobernanza a menudo se presenta como el departamento del “no”, pero en el caso de la IA, es la única forma de escalar con seguridad. Los verdaderos cuellos de botella que debes tener en cuenta son cosas como:
- Deriva del modelo que hace que un LLM ajustado a los datos del cliente empiece a generar respuestas fuera de marca o no conformes.
- Lagunas en el linaje de los datos que impiden rastrear los datos de formación hasta su origen, lo que crea riesgos legales.
- Caos de acceso con desarrolladores, científicos de datos y proveedores externos que tocan los mismos modelos sin controles claros.
Las empresas con visión de futuro están resolviendo este problema con políticas como código, creando barreras automatizadas para que la gobernanza no requiera revisiones manuales. Salesforce, por ejemplo, utiliza el etiquetado de metadatos para aplicar normas como “los modelos formados con datos de la UE no pueden desplegarse en Asia sin revisión”.”
Malla de datos: Una gobernanza que se adapta a la innovación
Los modelos centralizados de gobernanza de datos, en los que TI dicta todas las políticas, a menudo chocan con el ritmo de los negocios modernos. Data Mesh, un paradigma emergente, ofrece una solución. En lugar de un cuello de botella, la gobernanza se convierte en una responsabilidad compartida. Las unidades de negocio son propietarias de sus dominios de datos, pero se adhieren a normas globales, habilitadas por herramientas de autoservicio. Imagínese a un equipo de marketing comprobando las normas de cumplimiento a través de una API antes de lanzar un nuevo proyecto de análisis de clientes: sin tickets ni retrasos. Para los ejecutivos, este enfoque equilibra el control con la agilidad, garantizando que la gobernanza no ahogue la innovación.
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Soberanía de datos: El muro invisible de la IA mundial
Las leyes de localización de datos están fracturando la nube. La LGPD de Brasil, la PIPL de China y la Ley de Inteligencia Artificial de la UE imponen normas estrictas sobre dónde viven los datos y cómo se mueven. Para los equipos de IA, esto crea dos quebraderos de cabeza:
- Datos de entrenamiento atrapados en regiones: ¿Quiere entrenar un modelo sobre las interacciones de los clientes? Si esos datos no pueden salir de Alemania, tus opciones se reducen rápidamente.
- Inferencia en el lugar equivocado: Despliega un chatbot de IA a nivel global y, de repente, te arriesgas a multas porque las respuestas se procesan en una región de la nube que no cumple la normativa.
Están surgiendo soluciones, como nubes de IA soberanas (Microsoft y AWS ofrecen ahora clústeres de GPU en la región) y aprendizaje federado (entrenamiento de modelos en datos localizados sin centralizarlos). Pero sin una estrategia proactiva, las empresas se enfrentan a retrasos o, peor aún, a cierres forzosos.
¿Qué hacer a partir de ahora?
- Empezar con visibilidad FinOps: Antes de escalar la IA, implante el seguimiento de costes a nivel de modelo.
- Incorpore la gobernanza al proceso: Utilice comprobaciones de políticas automatizadas, no revisiones manuales
- Diseñe la soberanía desde el principio: Trace un mapa de los flujos de datos y elija socios de la nube teniendo en cuenta la conformidad regional.
La velocidad es genial. Todo el mundo quiere ir más rápido. Pero lo que realmente importa son las ventajas básicas que aporta la velocidad: control financiero, agilidad en la gobernanza y previsión jurídica. Las empresas que dominen este trío crucial no solo se desplegarán más rápido, sino que escalarán más.
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