Lo que se necesita para controlar el coste y el riesgo en la entrega en la nube preparada para la IA

El cambio hacia las cargas de trabajo de IA está reescribiendo las reglas de la infraestructura de nube.

El entrenamiento de grandes modelos y la ejecución de inferencias a escala exigen una capacidad, unos presupuestos y unos marcos de gobernanza que las operaciones tradicionales en la nube nunca han tenido que afrontar. Para los responsables de las empresas, el reto no consiste solo en garantizar la potencia de la GPU. Se trata de orquestar los recursos, incorporar disciplina financiera y diseñar plataformas preparadas para una demanda constante e impredecible.

Por qué la IA pone a prueba los modelos de suministro en la nube

La entrega en nube funcionaba bien cuando las cargas de trabajo eran predecibles y relativamente lineales. La IA cambia esa ecuación. Ahora las empresas se enfrentan a:

• Escasez de GPU y volatilidad de precios. La competencia entre empresas e hiperescaladores mantiene los costes altos y la disponibilidad incierta.
  
  
• Cargas de inferencia impredecibles. Mientras que la formación consume muchos recursos, la inferencia es el centro de costes a largo plazo, ya que requiere respuestas de baja latencia a volúmenes impredecibles.
  
  
• Gravedad y soberanía de los datos. Trasladar los datos de formación de un proveedor a otro o de un país a otro plantea problemas de costes y de cumplimiento de la normativa.
  
  
• Estrategias complejas de nubes múltiples. Para garantizar la capacidad, muchas organizaciones distribuyen las cargas de trabajo entre los proveedores, pero sin una gobernanza sólida esto conduce a la duplicación y a una visibilidad reducida.
  
  

Estas presiones ponen a los responsables de finanzas y operaciones en el punto de mira. Si el suministro de la nube no se planifica teniendo en cuenta la IA, los presupuestos se disparan y los proyectos se estancan.

¿Quiere especialistas que comprendan tanto la infraestructura de IA como la gobernanza financiera? Tenth Revolution Group le pone en contacto con talento en la nube y FinOps que pueden hacer que su entrega de IA sea fiable y rentable.

El auge de la ingeniería de plataformas para la IA

Las empresas confían cada vez más en los equipos de ingeniería de plataformas para crear bases preparadas para la IA. Estos equipos se centran en bloques de construcción reutilizables, canalizaciones de datos comunes, marcos de orquestación y pilas de observabilidad, que todos los proyectos de IA pueden utilizar.

Para la entrega de IA, la ingeniería de plataformas crea:

• Orquestación de GPU compartidas. En lugar de equipos aislados que compiten por la capacidad, los recursos se ponen en común y se asignan dinámicamente.
  
  
• Cuadros de mando de observabilidad predefinidos. Los líderes obtienen visibilidad del coste, la latencia y la deriva en todas las aplicaciones de IA.
  
  
• Barandillas por defecto. Los controles de cumplimiento y gobernanza están integrados en los procesos, por lo que la adopción no genera nuevos riesgos.
  
  

La ventaja no es sólo la eficiencia técnica. La ingeniería de plataformas crea coherencia, reduce la duplicación y ayuda a los líderes a escalar la IA con confianza.

FinOps como facilitador estratégico

FinOps siempre ha sido un puente entre finanzas, ingeniería y operaciones. En la era de la IA, se convierte en la disciplina clave para mantener la sostenibilidad del suministro en la nube.

Los líderes financieros que adopten FinOps para la IA pueden esperar:

• Atribuya el gasto de la GPU directamente a equipos, modelos o productos, vinculando el coste al valor.
  
  
• Establezca políticas para dimensionar correctamente las cargas de trabajo, evitando clústeres ociosos o huérfanos.
  
  
• Utilice la detección automática de anomalías para detectar gastos inesperados antes de que se disparen.
  
  
• Incorporar informes de sostenibilidad, alineando el uso de la energía con el cumplimiento y los compromisos de la marca.
  
  

Muchas organizaciones carecen de experiencia interna en FinOps adaptada específicamente a las cargas de trabajo de IA. Tenth Revolution Group puede proporcionar contratistas y especialistas permanentes que aportan rápidamente a su equipo estos conocimientos especializados.

Diseño de infraestructuras para la velocidad, la fiabilidad y el cumplimiento de la normativa

Una infraestructura preparada para la IA es algo más que clústeres más grandes. Los líderes deben pensar en:

• Estrategias de colocación. Decidir qué cargas de trabajo pertenecen a la nube pública, a proveedores soberanos o a clústeres locales.
  
  
• Compromisos entre construcción y compra. Equilibrio entre la flexibilidad a corto plazo de las GPU alquiladas y el ahorro y el control a largo plazo de los clusters privados.
  
  
• Seguridad y residencia. Garantizar la soberanía de los datos manteniendo el rendimiento.
  
  
• Planificación de ráfagas. Diseñar para picos irregulares de demanda sin gastar demasiado en capacidad permanente.
  
  

Al adoptar estas medidas, las empresas evitan caer en la trampa de tratar la infraestructura de IA como algo secundario. En su lugar, se convierte en una palanca estratégica que apuntala el crecimiento y la innovación.

Cómo pueden avanzar los líderes

El manual práctico para ejecutivos está empezando a tomar forma. Para tener bajo control la entrega preparada para la IA, los líderes deben:

1. Construir una capa de observabilidad de costes que vincule el gasto directamente con las cargas de trabajo y los resultados.
   
   
2. Establecer un marco de gobernanza multi-nube para evitar duplicidades y riesgos de datos.
   
   
3. Formalice un consejo de AI FinOps que equilibre la necesidad de previsibilidad de las finanzas con la necesidad de velocidad de la ciencia de datos.
   
   
4. Pruebe la resistencia con proyectos piloto que pongan a prueba los procesos de orquestación, gobernanza y cumplimiento.
   
   
5. Evalúe el grado de preparación con respecto a futuras normativas, como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE o normas específicas del sector.
   
   

El mensaje es claro: la gestión de la infraestructura de IA no es sólo un problema de TI. Requiere un liderazgo conjunto en finanzas, operaciones y cumplimiento.

Una base para el futuro

La adopción de la IA se está acelerando, y las expectativas sobre los líderes aumentan con la misma rapidez. La cuestión ya no es si puedes conseguir clústeres de GPU, sino si tu organización tiene la disciplina financiera, la gobernanza y los fundamentos de ingeniería necesarios para rentabilizarlos.

Lo que distingue a las empresas con más visión de futuro no es el tamaño de sus contratos de nube, sino la claridad de su modelo operativo. Cuando los responsables de finanzas, operaciones e ingeniería trabajan a partir de un manual compartido, la prestación de servicios en la nube se convierte en un entorno controlado en lugar de un centro de costes caótico. Ese control es lo que permite la experimentación, hace posible la ampliación y mantiene a los reguladores e inversores de su lado.

La oportunidad está ahí para los líderes que quieran aprovecharla: mediante la integración de FinOps, el fortalecimiento de la gobernanza y el tratamiento de la infraestructura como un activo estratégico, puede convertir la entrega de IA en una plataforma fiable para el crecimiento en lugar de una apuesta.