Ya hemos estado aquí antes. Esta vez, es la IA.
La IA está en todas partes. ¿Pero su valor? Eso aún no está del todo claro.
Las conversaciones en los recientes eventos de FinOps se hacen eco de un patrón familiar. Al igual que en los primeros días de la nube y Kubernetes, las organizaciones están inmersas en la experimentación, pero luchando para cuantificar lo que realmente aporta la IA.
El reto no es sólo económico, sino conceptual.
- ¿Estamos utilizando los modelos adecuados?
- ¿Estamos enviando demasiadas fichas?
- ¿Estamos haciendo el uso más eficiente de nuestro capital?
Desde el punto de vista de la ingeniería, parece otro problema de optimización. Desde el punto de vista de las finanzas, es una cuestión de economía unitaria. Y en la mayoría de los casos esos dos puntos de vista aún no se han alineado.
Como dijo un ponente "En algún momento, alguien mirará esa partida OPEX y se preguntará: ¿qué estamos consiguiendo realmente aquí?".
¿Te suena?
Es el mismo ciclo que hemos visto antes:
- Surge una nueva tecnología (nube, contenedores, ahora IA).
- Los equipos adoptan rápidamente para ganar ventaja.
- Los costes aumentan y la visibilidad no sigue el ritmo.
- Todo el mundo se esfuerza por relacionar el gasto con el valor.
Entonces, ¿cómo evitamos repetir los mismos errores?
De las conversaciones surgieron algunas ideas:
- Incorpora la telemetría de IA a tus herramientas de FinOps desde el principio, no esperes a que aumente su uso.
- Trata los aumentos de productividad como un KPI rastreable, no sólo como una narración.
- Hazte preguntas prácticas: ¿este modelo nos ayuda a enviar más rápido? ¿Está mejorando la calidad de la producción?
Porque sin esas respuestas, no estás dirigiendo la IA, sino financiándola.
Más información en el videoclip de arriba.
