DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Comparativa de plataformas FinOps
Cloud Intelligence™ vs. Cloudability
Cloudability ayudó a inventar FinOps. Llevarlo a la práctica todavía implica que alguien tiene que aplicar la solución.
IBM Cloudability —el producto insignia de Apptio, adquirido por IBM en 2023— tiene un pedigrí real: Apptio fundó la FinOps Foundation, Business Mappings marcó el estándar del chargeback empresarial y Gartner posicionó a IBM como líder del Magic Quadrant 2025 en gestión financiera de la nube. Para asignación, presupuestos y reportes listos para finanzas, es un peso pesado.
Cloud Intelligence™ llega más lejos, hasta la ejecución: una sola plataforma, precios planos. Composer te dice qué corregir, CloudFlow aplica la corrección, PerfectScale hace right-sizing autónomo de Kubernetes y data warehouses, PerfectScale for Commitments escalona Savings Plans y CUDs en AWS y GCP, y la atribución en runtime asigna cada dólar al cliente que lo generó, sin tagging, sin filas de tickets y sin cobros por porcentaje del gasto.
El pionero de FinOps entra en la era de la ejecución.
En qué se diferencian de verdad las dos plataformas y en qué Cloudability sigue haciendo honor a su reputación. Intentamos ser precisos en ambos lados.
Business Mappings son reglas sobre metadata. Nosotros atribuimos a nivel de kernel.
Business Mappings de Cloudability es el motor de asignación más maduro del FinOps empresarial: un lenguaje declarativo de reglas que clasifica el costo por unidades de negocio, aplicaciones y centros de costo, con la opción de alimentarse desde ServiceNow CMDB si buscas una única fuente de verdad. Para chargeback con calidad financiera sobre un entorno bien gobernado, es referente por algo. Pero un motor de reglas solo puede trabajar con la metadata que se le entrega. Un cluster de K8s multi-tenant tiene un set de tags. Una GPU compartida que atiende a cincuenta clientes tiene un set de tags. Egress, NAT, cross-AZ: nada de eso se puede etiquetar. Gartner ubica la asignación a nivel unitario bajo enfoques basados en tags en aproximadamente el 43% del costo de la nube. El 57% restante es justo lo que finanzas no deja de preguntar. La atribución en runtime es una capacidad de primer nivel dentro de Cloud Intelligence™. Un sensor ligero a nivel de kernel (eBPF) observa el tráfico y el consumo de recursos directamente en el host y reconstruye qué cliente llegó a qué endpoint de inferencia, qué job de qué equipo consumió qué GPU-hora y qué workload generó qué bytes de egress.
Atribución de costos en runtime, sin necesidad de tagging
- COGS por clienteObserva los identificadores de cliente en el flujo de requests. Asigna el costo sin tagging ni reglas de mapeo.
- Costo de IA por featureQué feature lanzada el mes pasado está generando $44K de gasto nuevo, desglosado por modelo y tipo de token.
- División de recursos compartidosNodos GPU, clusters compartidos, bases de datos: por tráfico observado en runtime, en vez de tags declarados o inferidos.
- Atribución de redEgress, NAT, cross-AZ. Atribuidos al workload que generó los bytes.
- Chargeback desde el día unoSin proyecto previo de reglas de mapeo. Sin CMDB como prerrequisito. Despliega el sensor y obtén la atribución.
Recomendaciones que terminan en tickets, o hallazgos que se convierten en cambios
El flujo de optimización de Cloudability es honesto sobre su modelo: el motor de rightsizing (con recomendaciones "avanzadas" impulsadas por Turbonomic en el tier Premium) alimenta políticas que abren automáticamente issues de Jira o requests de ServiceNow, y una vista de Rightsizing ROI hace seguimiento de qué tickets se accionaron y qué ahorros se materializaron. Como pipeline de recomendación a ticket, es el mejor construido del mercado. Aun así, sigue siendo un pipeline de tickets. La recomendación aterriza en la cola de un engineer, y esa cola es justo donde los ahorros en la nube envejecen. Existe ejecución automatizada en los bordes —terminar recursos huérfanos, apagar instancias por horario—, pero el loop central de optimización termina en ITSM. CloudFlow es una capa de ejecución. Visual donde debe serlo, extensible por código donde hace falta, con rollback seguro y más de 40 plantillas listas para producción. Y las más de 800 recetas de Composer vienen con un editor de políticas: escribe las tuyas sobre tus propios datos, simúlalas contra periodos históricos y luego aplícalas en producción. El hallazgo se convierte en la acción, no en un ticket sobre la acción.
// CloudFlows en producción hoy
- Conversión gp2 → gp3 con rollback
- Limpieza de EC2 en sandbox
- Aplicación de retención de logs a 365 días
- Alerta de gasto en SKU por primera vez
- Sobre-aprovisionamiento de discos GCE
- Detección de RIs subutilizadas
Commitments: automatización de RIs en AWS, o escalonamiento entre AWS y GCP
El reporte y la planificación de commitments de Cloudability es genuinamente sólido: cobertura, utilización, amortización y modelos de compra en los que finanzas confía. Y su módulo Savings Automation (de la adquisición de Cloudwiry) sí automatiza la gestión de AWS Reserved Instances, incluyendo estrategias de reservas con flexibilidad de plazo que la compra manual no puede igualar. El alcance es el detalle: la automatización se concentra en RIs de AWS. Savings Plans, Azure y los commitments de GCP reciben recomendaciones y herramientas de planificación; la decisión de compra y su ejecución quedan en tus manos. PerfectScale for Commitments ejecuta la decisión de compra entre nubes. Análisis de uso por hora sobre ventanas móviles. Compras escalonadas de AWS Savings Plans, Database Savings Plans y GCP CUDs. Umbrales de aprobación, límites de gasto, controles de ritmo. Totalmente autónomo o con aprobación previa, incluido en el precio plano.
// El alcance de los commitments
- Automatización de CloudabilityGestión de RIs de AWS vía Savings Automation (ex-Cloudwiry)
- Cloudability en lo demásSP / Azure / GCP: solo recomendaciones y planificación
- Alcance de PerfectScaleAWS + GCP. SPs, DBSPs, CUDs. Escalonados, con conciencia de riesgo y validados con uso por hora
- Precios de PerfectScaleIncluido. Precios planos de plataforma, 0% de los ahorros
Kubernetes: un add-on de Kubecost, o rightsizing autónomo de fábrica
IBM adquirió Kubecost en 2024, y el add-on Advanced Containers de Cloudability ahora corre sobre Kubecost: asignación granular por cluster, namespace y workload, recomendaciones de rightsizing de contenedores y scoring de eficiencia. Telemetría sólida, con un fuerte linaje open source. Dos matices. Es un add-on: la profundidad en contenedores se paga aparte, sobre una plataforma que ya cobra un porcentaje de tu gasto. Y el loop sigue terminando en recomendaciones enrutadas a tickets; el rightsizing sostenido de requests y limits sigue siendo la tarea recurrente de tus engineers. PerfectScale for Kubernetes cierra el loop en la plataforma base. Rightsizing autónomo y consciente del workload a nivel de pod y contenedor, uso de GPU rastreado por separado y guardrails que priorizan la estabilidad por entorno. Los clientes suelen ver reducciones del 30–50% en costos de K8s.
// División de capacidades en K8s
- AmbosAsignación de costos por namespace / workload / cluster
- CloudabilityAdd-on sobre Kubecost, recomendaciones que van a tickets
- Solo Cloud Intelligence™Ejecución autónoma de rightsizing
- Solo Cloud Intelligence™Políticas conscientes de GPU + guardrails de estabilidad
- Resultado típicoReducción del 30–50% en K8s
Gasto en IA y plataformas de datos: dashboards de gobierno, o motores de optimización
Cloudability Governance (2025) sumó visibilidad del gasto en IA y GPU, un reconocimiento real de que la IA es la línea que más rápido crece en la factura. Combinado con unit economics y business mapping, te dice cuánto cuestan tus iniciativas de IA. Lo que no hace es reducir esa cifra. No hay auditoría de pipelines de inferencia, ni rightsizing de modelos o GPU, ni atribución por cliente del gasto de IA sobre infraestructura compartida. Las plataformas de datos siguen el mismo patrón: visibilidad de costos sin optimización a nivel de warehouse. Cloud Intelligence™ trata a ambos como superficies de optimización. GenAI Intelligence rastrea 9 proveedores de IA y modelos personalizados —por cliente, por feature, por unidad—, mientras que PerfectScale GenAI audita pipelines de inferencia en busca de pérdida y las recetas de Composer cubren la efectividad del caché de Bedrock con rutas de remediación. PerfectScale for Snowflake automatiza el rightsizing de warehouses, la suspensión en idle y la eficiencia de queries, con previsualización del impacto en costo antes de aplicar.
// Qué es realmente distinto
- AmbosVisibilidad del gasto en IA / GPU
- Solo Cloud Intelligence™Auditoría de pipeline de inferencia + rightsizing de GPU
- Solo Cloud Intelligence™Optimización de warehouse Snowflake + query + idle
- Solo Cloud Intelligence™COGS de IA por cliente vía atribución en runtime
Una sola plataforma, o un portfolio ensamblado
Si miras de cerca la historia de ejecución de IBM, verás que está armada a partir de adquisiciones, cada una con su propio SKU: Cloudability para visibilidad, Turbonomic para recomendaciones avanzadas de rightsizing, Kubecost para contenedores, Cloudwiry para automatización de RIs de AWS e IBM Consulting para coser el flujo. Cada pieza es creíble. El conjunto es un ejercicio de licenciamiento: puertas por tier (Essentials, Standard, Premium, Financial Planning), add-ons y cargos por excedente por unidad que se suman a la base cobrada como porcentaje del gasto. Cloud Intelligence™ entrega visibilidad, asignación, detección de anomalías, recomendaciones de Composer, ejecución con CloudFlow, optimización de workloads con PerfectScale y automatización de commitments en una sola plataforma con precios planos. Y en lugar de un statement of work de consultoría, DoiT incluye Forward Deployed Engineers: engineers que escriben código en tu entorno, revisiones de arquitectura, tuning de K8s, auditorías de inferencia y on-call cuando producción se cae.
// El stack que realmente licencias
- CloudabilityPlataforma base, 4 tiers con features bloqueadas
- + TurbonomicRecomendaciones avanzadas de rightsizing (Premium)
- + KubecostAdd-on Advanced Containers
- + IBM ConsultingImplementación y engagements de FinOps gestionado
- Cloud Intelligence™Una plataforma, FDEs incluidos
Cómo se ve la factura a medida que crece tu nube
Cloudability cobra un porcentaje del gasto que gestiona: aproximadamente 3.0% con $1M de gasto anual en la nube, bajando hasta ~2.2% con $6M según los tiers de AWS Marketplace, en contratos anuales, con cargos por excedente por unidad cuando superas el tope de gasto contratado ($1,650–$4,410 por unidad, según el tier). Reseñas independientes lo señalan como rara vez costo-efectivo por debajo de ~$3M de gasto anual, y compradores de referencia reportaron aumentos del 15–35% en renovaciones tras la adquisición por IBM. El problema estructural no es una cifra en particular. Es que el fee está atado a tu factura, no a tu resultado: gastas más, pagas más, se materialicen o no los ahorros. DoiT es plano: precios de plataforma que no escalan con tu factura, o incluidos junto con el Procurement multinube. DoiT revende AWS, GCP y Azure sin markup, y la consolidación muchas veces paga la plataforma por sí sola. Sin porcentaje del gasto. Sin porcentaje de los ahorros. Sin medidor de excedente.
// Modelo comercial
- Cloudability~2.2–3% del gasto gestionado, contratos anuales, cargos por excedente por unidad
- RenovacionesAumentos del 15–35% reportados tras la adquisición de IBM
- Cloud Intelligence™Precios planos de plataforma, o incluidos con la facturación revendida sin markup
- Expertos DoiTFDEs incluidos, sin SOW de consultoría
Una fila por cada pregunta de practitioner.
Sin categorías de marketing. Las preguntas que los practitioners de FinOps hacen de verdad al evaluar. Con base en la documentación pública de ambos lados.
| Capability | Cloud Intelligence™ | Cloudability |
|---|---|---|
| // Atribución y asignación | ||
| Asignación de costos multi-cloud, K8s, plataformas de datos, IA | Nativa De fábrica y multi-método: % de uso, utilización, distribución de costos compartidos. | Business Mappings Motor declarativo de reglas con integración a ServiceNow/CMDB; el referente del chargeback empresarial. |
| Atribución de costos sin tags / en runtime | Nativa Telemetría a nivel de kernel (eBPF). No requiere tagging ni reglas de mapeo. | Solo basada en reglas Business Mappings infiere desde tags y metadata; no puede observar tráfico en runtime. |
| COGS por cliente sin tagging | Nativo Observación en runtime de identificadores de cliente en el flujo de requests. | Vía mappings + unit economics Requiere reglas escritas y metadata identificable. |
| Atribución de costos de red (egress, NAT, cross-AZ) por workload | Nativa Atribución a nivel de workload a partir del tráfico observado en runtime. | Agregada / inferida por tags |
| // Optimización de workloads | ||
| Asignación de costos K8s (pod / namespace / cluster) | Nativa | Sobre Kubecost Add-on Advanced Containers (costo adicional). |
| Rightsizing autónomo en K8s (pod, contenedor, GPU) | PerfectScale Consciente del workload, con prioridad en estabilidad y ejecución autónoma. Reducción típica del 30–50%. | Recomendaciones Recomendaciones de sizing de contenedores de Kubecost enrutadas a tickets; sin ejecución autónoma. |
| Optimización de Snowflake (warehouse + query + idle) | PerfectScale for Snowflake Rightsizing automatizado, suspensión en idle, eficiencia de queries. | Visibilidad de costos Sin rightsizing de warehouse ni tuning de queries. |
| Optimización de Databricks | Visibilidad, Insights y Optimización | Visibilidad de costos |
| Visibilidad de costos de IA / LLM | 9 proveedores de IA y modelos personalizados por cliente, por feature, por unidad | Cloudability Governance Visibilidad del gasto en IA y GPU (2025); sin atribución por cliente. |
| Optimización de workloads de IA (inferencia, GPU, selección de modelo) | PerfectScale GenAI + Composer | Solo visibilidad |
| // Commitments y optimización de Precios | ||
| Compra autónoma de commitments: cobertura de nubes | AWS + GCP SPs, DBSPs y CUDs de Compute Engine. Escalonados, validados con uso por hora, autónomos o con aprobación previa. | Solo AWS RIs Savings Automation (ex-Cloudwiry) automatiza la gestión de AWS RIs. Savings Plans, Azure, GCP: solo recomendaciones y planificación. |
| Modelado de commitments y reportes de amortización | Unificado, multi-cloud | Suite de planificación RI/SP Reporte maduro de cobertura, utilización y amortización. |
| Costo de la automatización de commitments | Incluido Precios planos de plataforma. 0% de los ahorros como fee. | Bloqueado por tier/add-on Sobre una plataforma cobrada al ~2.2–3% del gasto gestionado, con excedentes por unidad. |
| // Inteligencia y automatización | ||
| Detección de anomalías | En tiempo real, con contexto de topología | Con ML Alertas por email y Slack. |
| Motor de recomendaciones curado | Composer — más de 800 recetas Con editor de políticas personalizado + simulación histórica. | Motor de rightsizing Básicas + recomendaciones avanzadas impulsadas por Turbonomic (tier Premium). |
| Creación de políticas personalizadas con simulación histórica | Nativo Escribe, simula contra el histórico y aplica. | Políticas por umbral → tickets Disparadores por umbral de ahorro para Jira/ServiceNow; sin simulación histórica. |
| Asistente de IA agéntico | FinOps AI | No disponible |
| Servidor MCP para acceso de LLMs a los datos de costos | Nativo | No disponible |
| Automatización / remediación a nivel de infraestructura | CloudFlow Ejecuta cambios hoy. Visual + código, más de 40 plantillas, rollback seguro. | Automatización en los bordes Terminación de recursos huérfanos, apagado de recursos; las optimizaciones centrales van a tickets ITSM. |
| Grafo de arquitectura / recursos con capa de costo | Cloud Diagrams Topología en vivo con capas de costo + rendimiento. | No disponible |
| // Integraciones | ||
| Ingesta de fuentes de costos / datos de facturación | Amplia cobertura AWS, GCP, Azure, K8s, Snowflake, Databricks, BigQuery, Datadog, MongoDB, OpenAI, Anthropic y más. | Amplia cobertura de nubes AWS, Azure, GCP, OCI, IBM Cloud, K8s, entornos on-prem. |
| Integraciones de ticketing y seguimiento de trabajo | Jira, Asana, GitHub Issues | Jira, ServiceNow Automatización profunda de tickets por políticas, con tracking de ROI. |
| Integraciones de comunicación | Slack, Teams, Discord, Gmail | Slack, email |
| Integraciones de gestión de incidentes | PagerDuty | No disponible |
| Automatización general de workflows | Zapier (más de 2,000 apps) + APIs de plataforma | APIs Sin fan-out de automatización a nivel de app. |
| // Procurement, Precios y expertos | ||
| Procurement / facturación multinube | Procurement de nube opcional, sin markup AWS / GCP / Azure. Acceso a la plataforma incluido. | Solo plataforma |
| Modelo de Precios | Plano / bundle Sin cobros por porcentaje del gasto en ninguna parte. | % del gasto gestionado ~2.2–3% en contratos anuales; cargos por excedente por unidad ($1,650–$4,410) sobre el tope contratado. |
| Expertise incluido | Forward Deployed Engineers Escriben código en tu entorno. Tuning de K8s, auditorías de inferencia, respuesta a incidentes. | IBM Consulting Implementación y FinOps gestionado se venden como engagements aparte. |
| Tiempo hasta el primer ahorro materializado | Días Las recetas de fábrica se disparan al conectar; los motores de ejecución las accionan. | Semanas o meses; tú implementas Primero se configuran mapeos y reportes; las recomendaciones son trabajo de engineering para materializarlas (salvo RIs de AWS). |
Native capabilityPartial / preview / via integrationNot available
What they say
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
Frequently asked
questions
¿Es DoiT una alternativa a Cloudability?
Sí. IBM Cloudability es una plataforma de FinOps empresarial centrada en visibilidad, asignación y planificación financiera: Business Mappings para chargeback, presupuestos y forecasting, detección de anomalías, recomendaciones de rightsizing y planificación de commitments. DoiT Cloud Intelligence™ cubre ese terreno y llega más lejos, hasta la ejecución: remediación de infraestructura (CloudFlow), optimización autónoma de workloads (PerfectScale for Kubernetes y Snowflake), automatización de commitments en AWS y GCP (PerfectScale for Commitments), atribución de costos en runtime sin tagging y Forward Deployed Engineers incluidos en la plataforma.
¿Cuál es la mayor diferencia entre DoiT y Cloudability?
Dónde se cierra el loop. El flujo de optimización de Cloudability termina en un ticket: su motor de políticas abre requests de Jira o ServiceNow desde recomendaciones de rightsizing, y tus engineers las implementan. DoiT cierra el loop dentro de la plataforma: CloudFlow ejecuta cambios de infraestructura, PerfectScale hace rightsizing autónomo de workloads y los commitments se compran automáticamente en AWS y GCP. Los Precios siguen la misma división: Cloudability cobra un porcentaje del gasto que gestiona; DoiT es plano.
¿Qué pasó con Cloudability tras la adquisición por IBM?
Apptio (la matriz de Cloudability) fue adquirida por IBM en 2023 por aproximadamente $4.6B, e IBM ha seguido invirtiendo: Kubecost se adquirió en 2024 y ahora impulsa el add-on Advanced Containers, y en 2025 llegó Cloudability Governance para visibilidad del gasto en IA y GPU. IBM quedó como líder en el Gartner Magic Quadrant 2025 para Cloud Financial Management Tools. La otra cara reportada por clientes de referencia: los Precios de renovación se endurecieron tras la adquisición, con aumentos del 15–35% reportados en 2025, y las capacidades avanzadas quedan cada vez más detrás de puertas por tier y SKUs de add-on.
¿Cloudability automatiza la compra de commitments?
Parcialmente, y centrada en AWS Reserved Instances. El módulo Savings Automation (de la adquisición de Cloudwiry) automatiza la gestión de RIs de AWS, incluyendo estrategias de reservas con flexibilidad de plazo. Savings Plans, Azure y los commitments de GCP reciben recomendaciones y herramientas de planificación; la ejecución es manual. PerfectScale for Commitments escalona Savings Plans, Database Savings Plans y CUDs de Compute Engine en AWS y GCP, de forma autónoma o con aprobación previa, validado continuamente contra el uso por hora, e incluido en el precio plano.
¿Cómo se comparan los Precios de Cloudability con los de DoiT?
Cloudability cobra un porcentaje del gasto en la nube que gestiona, en contratos anuales: alrededor de $30,000/año para hasta $1M de gasto (~3.0%), bajando a ~2.2% con $6M, según sus tiers en AWS Marketplace. Superar el tope contratado dispara cargos por excedente por unidad ($1,650–$4,410 según tier), y reseñas independientes sugieren que la plataforma rara vez es costo-efectiva por debajo de ~$3M de gasto anual en la nube. DoiT es plano: precios de plataforma que no escalan con tu factura, o incluidos con el Procurement multinube. DoiT revende AWS, GCP y Azure sin markup, y muchos equipos encuentran que la consolidación termina pagando la plataforma en la práctica.
¿Cloudability optimiza Kubernetes?
La historia de contenedores de Cloudability corre sobre Kubecost (IBM adquirió Kubecost en 2024): el add-on Advanced Containers ofrece asignación granular por cluster, namespace y workload, además de recomendaciones de rightsizing de contenedores. Es un add-on con costo adicional, y las recomendaciones se enrutan a tickets en lugar de ejecutarse. PerfectScale for Kubernetes ejecuta rightsizing autónomo y consciente del workload a nivel de pod y contenedor, con tracking de GPU y guardrails que priorizan la estabilidad, dentro de la plataforma base. Los clientes suelen ver reducciones del 30–50% en costos de K8s.
¿Cloudability ejecuta cambios de infraestructura?
En los bordes. Cloudability puede terminar automáticamente recursos huérfanos y apagar instancias por horario, y su motor de políticas crea automáticamente issues de Jira o requests de ServiceNow desde recomendaciones de rightsizing, con una vista de Rightsizing ROI que hace seguimiento de los ahorros materializados. El loop central de optimización sigue terminando en una cola humana. DoiT CloudFlow es una capa de ejecución completa —visual y extensible por código, más de 40 plantillas listas para producción, rollback seguro— que convierte los hallazgos de Composer en cambios ejecutados.
¿Puedo obtener el costo en la nube por cliente sin tagging?
Con DoiT, sí. La atribución de costos en runtime en Cloud Intelligence™ usa telemetría a nivel de kernel (eBPF) para observar el tráfico real y el consumo de recursos, asignando cada dólar al cliente, feature, equipo o agente de IA que lo generó, sin necesidad de tagging. Business Mappings de Cloudability es la alternativa empresarial clásica: un motor declarativo de reglas sobre tags, metadata y datos de CMDB. Funciona muy bien donde la metadata es disciplinada, pero los clusters compartidos, las GPUs compartidas y los endpoints multi-tenant quedan opacos porque la metadata no lleva la respuesta.
¿Cómo manejan las plataformas los costos de IA y GPU?
Cloudability Governance (2025) sumó visibilidad del gasto en IA y GPU, integrando los costos de IA en su marco de asignación y unit economics, algo genuinamente útil para reportar cuánto cuestan las iniciativas de IA. DoiT va más allá del reporte: GenAI Intelligence rastrea 9 proveedores de IA y modelos personalizados por cliente, por feature y por unidad; PerfectScale GenAI audita pipelines de inferencia en busca de pérdida (reducción de tokens, selección de modelo, rightsizing de GPU); y la atribución en runtime conecta el gasto de IA sobre infraestructura compartida con el cliente o feature que lo generó, algo que la asignación basada en tags y reglas no puede ver.
¿Cloudability tiene un asistente de IA o un servidor MCP?
Hoy no, como capacidad de producto. Las inversiones de Cloudability en 2025 se orientaron a la gobernanza del gasto en IA (visibilidad sobre tus costos de IA), no a un asistente agéntico sobre sus propios datos. DoiT ofrece FinOps AI, un asistente agéntico, más un servidor MCP para que consultes tus datos de costos desde Claude, ChatGPT o cualquier cliente LLM, conectado a motores de ejecución que pueden aplicar la solución, no solo describirla.
¿Cuándo tiene más sentido Cloudability que DoiT?
En grandes empresas cuyo centro de gravedad es la gestión financiera: chargeback maduro sobre estructuras organizacionales complejas vía Business Mappings, gobierno de asignación impulsado por ServiceNow/CMDB, planificación financiera de la nube atada a prácticas TBM más amplias de IBM/Apptio (ApptioOne) y organizaciones ya invertidas en relaciones con IBM Consulting. Si tu práctica de FinOps es principalmente asignación, presupuestos y reportes listos para finanzas —y engineering asume la implementación mediante workflows ITSM—, Cloudability es un incumbente creíble y reconocido por Gartner. El encaje se debilita cuando necesitas ejecución autónoma, automatización de commitments multinube, optimización de plataformas de datos o IA, atribución por cliente sobre infraestructura compartida o Precios desacoplados de tu factura de nube.