Ya vivimos esto antes. Esta vez le toca a la IA.
La IA está en todas partes. Pero ¿y el valor? Eso todavía no termina de quedar claro.
Las conversaciones en los últimos eventos de FinOps repiten un patrón conocido. Igual que en los inicios de la nube y Kubernetes, las organizaciones están experimentando a fondo, pero les cuesta cuantificar lo que la IA realmente está aportando.
El reto no es solo financiero: también es conceptual.
- ¿Estamos usando los modelos adecuados?
- ¿Estamos enviando demasiados tokens?
- ¿Le estamos sacando el máximo provecho a nuestro capital?
Desde la óptica de Engineering, parece un problema más de optimización. Desde la óptica de finanzas, es una cuestión de unit economics. Y en la mayoría de los casos, esas dos miradas todavía no se alinean.
Como lo dijo un ponente: "Tarde o temprano, alguien va a mirar esa línea de OPEX y va a preguntar: ¿qué estamos obteniendo realmente a cambio?".
¿Te suena familiar?
Es el mismo ciclo de siempre:
- Aparece una nueva tecnología (la nube, los contenedores y ahora la IA).
- Los equipos la adoptan rápido para tomar ventaja.
- Los costos se disparan y la visibilidad no alcanza a seguir el ritmo.
- Todos corren a conectar el gasto con el valor.
Entonces, ¿cómo evitamos repetir los mismos errores?
De esas conversaciones salieron varias ideas:
- Suma telemetría de IA a tu stack de FinOps desde el principio; no esperes a que el uso se dispare.
- Trata las mejoras de productividad como un KPI medible, no como un simple relato.
- Haz preguntas prácticas: ¿este modelo nos ayuda a entregar más rápido?, ¿mejora la calidad del resultado?
Porque sin esas respuestas, no estás operando con IA: la estás financiando.
Mira más en el video de arriba.