Ampliación de la IA con FinOps e infraestructura más inteligente

A medida que las organizaciones se apresuran a integrar la inteligencia artificial en sus operaciones, muchas descubren que el mayor obstáculo no es el diseño del modelo, sino la infraestructura.

Las cargas de trabajo de formación e inferencia requieren hardware especializado, redes de gran ancho de banda y una gobernanza que abarque varias nubes. Sin disciplina, los costes aumentan, la capacidad se vuelve impredecible y los proyectos pierden credibilidad ante las partes interesadas.

La nueva economía de la IA

Los ejecutivos se hacen cada vez más tres preguntas: ¿Por qué son tan imprevisibles los costes de la GPU? ¿Cómo deben tener en cuenta los presupuestos la formación frente a la inferencia? Y ¿qué estructuras de gobernanza pueden gestionar la complejidad de la multi-nube y los requisitos normativos?

Los retos se derivan de cambios fundamentales en la economía de la nube:

• Escasez y coste de la GPU. La demanda de aceleradores por parte de las empresas se ha disparado, lo que ha hecho subir los precios. Un exceso de aprovisionamiento supone una pérdida millonaria, mientras que una falta de aprovisionamiento puede paralizar proyectos críticos.

   

• Formación frente a inferencia. La formación requiere grandes cantidades de cálculo durante un periodo limitado, mientras que las cargas de trabajo de inferencia son continuas y sensibles a la latencia. Cada fase introduce una dinámica única de costes y rendimiento.

   

• Gravedad de los datos. Trasladar grandes conjuntos de datos de formación a través de proveedores o fronteras introduce gastos generales y riesgos de cumplimiento.

   

• Demanda espigada. La experimentación con IA produce a menudo picos irregulares de carga de trabajo que los modelos tradicionales de presupuestación no pueden acomodar.

   

Para muchas empresas, estos factores se combinan para crear costes impredecibles e ineficiencias operativas que socavan la adopción de la IA.

Las empresas que adoptan FinOps para la IA necesitan personas que entiendan tanto la orquestación técnica como la responsabilidad financiera. El Grupo Décima Revolución le ayuda a contratar profesionales con esa rara mezcla de habilidades.

La respuesta de FinOps

Desde hace mucho tiempo, FinOps consiste en aunar finanzas, ingeniería y operaciones para crear responsabilidad. En la era de la IA, la disciplina está evolucionando para hacer frente a nuevas demandas:

• Estrategias de colocación de la carga de trabajo que sopesan las opciones de nube pública, nube soberana y local para cargas de trabajo sensibles.

   

• Atribución de costes y devolución de gastos para que el uso de la GPU se controle por equipo, modelo o producto, vinculando el gasto al valor empresarial.

   

• Métricas de sostenibilidad ya que los reguladores y los inversores se centran en el consumo de energía y la información sobre el carbono.

   

• Seguridad y soberanía por diseño para cumplir las normas de residencia sin sacrificar el rendimiento.

   

Las empresas que adoptan estas prácticas pueden alinear las decisiones de infraestructura de IA con la estrategia empresarial en lugar de tratarlas como opciones puramente técnicas.

Medidas prácticas para los dirigentes

Los directivos que quieran evitar el estancamiento de los proyectos de IA deben incluir la disciplina de infraestructuras en la planificación estratégica. Las acciones clave incluyen:

1. Construir una capa de observabilidad de costes de IA. Vaya más allá de los paneles de facturación y conecte el gasto directamente con las cargas de trabajo y los resultados.

    

2. Adoptar una gobernanza multi-nube. Establezca políticas claras para la colocación de la carga de trabajo, la salida de datos y la redundancia.

    

3. Replantearse construir frente a comprar. Decida cuándo confiar en GPU alquiladas para obtener agilidad y cuándo los clústeres privados ofrecen soberanía y control de costes.

    

4. Alinear los incentivos entre los equipos. Crear un consejo de FinOps que equilibre la necesidad de velocidad de los científicos de datos con la necesidad de previsibilidad de las finanzas y la función de supervisión del cumplimiento.

    

5. Planificar la preparación reglamentaria. Incorporar la soberanía y la auditabilidad en la arquitectura para prepararse para la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, la Ley de Servicios Digitales y las nuevas leyes estadounidenses.

Si la infraestructura se ha convertido en el verdadero cuello de botella para escalar la IA, Tenth Revolution Group puede proporcionar los expertos en FinOps y nube que convierten el control de costes en una ventaja competitiva.

Ejemplos sobre el terreno

Este planteamiento ya está dando resultados en varias industrias.

• Servicios financieros Las empresas utilizan marcos FinOps para gestionar los costes de la GPU para la detección del fraude y, al mismo tiempo, cumplir los requisitos de auditoría.

   

• Sanidad Los proveedores confían en clústeres soberanos en la nube para proteger los datos de los pacientes al tiempo que permiten realizar diagnósticos escalables.

   

• Comercio minorista y logística organizaciones utilizan FinOps para controlar los picos estacionales en la previsión de la demanda impulsada por IA.

   

Estos ejemplos demuestran cómo la gobernanza financiera permite la innovación al proporcionar previsibilidad y control.

Del control de costes a la ventaja competitiva

Algunos siguen considerando las FinOps como un mecanismo de control de costes. En realidad, es un facilitador estratégico. Una infraestructura de IA eficiente acelera la experimentación, reduce las barreras para escalar geográficamente y refuerza la resistencia frente a las interrupciones de la cadena de suministro o de la regulación.

Las empresas líderes no serán necesariamente las que dispongan de los mayores clusters de GPU, sino las que gestionen sus recursos con mayor inteligencia y previsión.