La gestión de los costes derivados de la inteligencia artificial (IA) está introduciendo nuevas clasificaciones y metodologías dentro del ámbito de FinOps, pero la base del trabajo continúa siendo la misma: comprender qué recursos se emplean, con qué propósito y cuál es su coste real. Esta continuidad, lejos de ser un obstáculo, ofrece una guía fiable para las empresas que buscan optimizar y controlar sus gastos asociados a la IA.
Deeja Cruz, analista senior de FinOps en Datadog Inc., subraya que, aunque los proyectos de IA presentan particularidades y desafíos propios, las mejores prácticas del cloud financiero son aplicables y transferibles a este nuevo contexto. El foco debe centrarse en una gestión detallada y transparente de los recursos y modelos que sustentan las aplicaciones de IA.
“La clave para una gestión efectiva del coste en IA reside en implementar un sistema de etiquetado exhaustivo que permita identificar cada modelo, proceso y recurso involucrado. Además, la gobernanza de los modelos debe asegurarse para evitar gastos innecesarios y mantener la trazabilidad y responsabilidad de cada componente”, explica Cruz. 
El etiquetado o ‘tagging’ funciona como una identificación granular que ayuda a separar y monitorizar el consumo específico de cada actividad dentro de una arquitectura compleja, algo fundamental cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos y potentes algoritmos de aprendizaje automático. Sin esta práctica, las empresas corren el riesgo de perder visibilidad sobre el gasto real y no poder tomar medidas de optimización oportunas.
Por otra parte, la gobernanza de modelos implica establecer políticas claras para el ciclo de vida de los modelos de IA; desde su desarrollo y pruebas, hasta su despliegue y actualización. Supervisar estos aspectos permite no solo controlar costes, sino también mejorar la calidad y seguridad de los sistemas desplegados.
Para las organizaciones, el mensaje es claro: adoptar las mejores prácticas de FinOps es imprescindible para la gestión financiera eficiente de sus iniciativas en inteligencia artificial. El objetivo final es evitar sorpresas en la factura, asignar recursos de manera inteligente y fomentar una cultura de responsabilidad económica en la gestión tecnológica.
En resumen, las herramientas y metodologías que han probado su eficacia en la gestión financiera de servicios en la nube son aplicables, y en muchos casos necesarias, en la nueva ola de la IA. Lo esencial es mantener la disciplina en la supervisión continua y establecer una estructura clara y rigurosa que permita conocer en todo momento qué se está utilizando, cuál es el coste asociado y cómo optimizar estos gastos para maximizar el retorno de la inversión.
