En la era digital, donde la inteligencia artificial generativa está transformando sectores, las organizaciones se enfrentan a un desafío creciente: gestionar eficazmente los costos asociados a estas tecnologías. A medida que la adopción de aplicaciones de inteligencia artificial generativa aumenta, también lo hace la dificultad para asignar y rastrear los gastos de manera precisa, lo que es fundamental para mantener la transparencia y optimizar el impacto en el negocio.
La situación se complica cuando las empresas intentan priorizar el gasto en inteligencia artificial basándose en la criticidad y beneficios para el negocio. La transparencia en costos no solo es vital para establecer precios adecuados para las ofertas de inteligencia artificial generativa, sino también para implementar sistemas de cobranza basados en el uso efectivo de los recursos.
Sin estrategias escalables y efectivas, las organizaciones enfrentan el riesgo de exceder los presupuestos planeados, incurriendo en costos adicionales no deseados. La gestión manual de estos gastos no solo es un proceso ineficaz, sino que también está expuesto a fallas humanas, agravando el problema del gasto excesivo.
Amazon Bedrock ha dado un paso importante al lanzar una nueva capacidad para abordar este reto: la posibilidad de etiquetar modelos a demanda. Este avance permite a las organizaciones alinear el uso de inteligencia artificial con taxonomías organizacionales como centros de costos y unidades de negocio, utilizando servicios como AWS Budgets para establecer presupuestos y alertas. Este enfoque elimina procesos manuales, minimiza el riesgo de gastos innecesarios y prioriza la asignación de recursos hacia aplicaciones críticas.
La introducción de perfiles de inferencia de aplicaciones por parte de Amazon Bedrock representa otro avance significativo. Estos perfiles permiten a las empresas aplicar etiquetas de asignación de costos personalizadas, facilitando el seguimiento y control del uso y gastos de modelos bajo demanda. Este sistema permite agregar metadatos específicos, mejorando así la gestión de recursos a través de diferentes aplicaciones de inteligencia artificial.
Un ejemplo claro es el de una compañía de seguros que podría mejorar la experiencia del cliente mediante la automatización de procesos como el manejo de reclamaciones y la personalización de pólizas. Para lograrlo, la empresa necesita un marco robusto que le permita gestionar eficazmente sus cargas de trabajo de inteligencia artificial generativa, utilizando perfiles de inferencia adaptados a sus distintas unidades de negocio.
La combinación de estas herramientas ofrece a las organizaciones una visión clara de sus patrones de gasto, promoviendo decisiones informadas y maximizando el valor de sus inversiones en inteligencia artificial generativa. Al implementar una estructura de etiquetado y presupuestos efectivos, junto con la detección de anomalías y el análisis de costos detallado, las organizaciones aseguran que sus aplicaciones críticas se mantengan dentro del presupuesto y continúen fomentando la innovación.
