Con la creciente adopción de la inteligencia artificial generativa, las empresas enfrentan desafíos significativos en la gestión de los costos asociados. Esta tecnología, que está siendo integrada en múltiples proyectos y áreas de negocio, presenta complejidades en la asignación y seguimiento preciso de los gastos relacionados. La necesidad de priorizar el gasto según la relevancia y el impacto comercial es ahora más crucial que nunca, además de asegurar la transparencia de los costos entre diferentes segmentos de clientes y usuarios. Esta claridad es vital para establecer precios adecuados para las ofertas de inteligencia artificial generativa, implementar sistemas de cobro y establecer modelos de facturación basados en el uso.
Sin un enfoque eficiente y a gran escala para manejar estos costos, las organizaciones pueden fácilmente superar sus presupuestos y enfrentar cargos adicionales. La supervisión manual de los gastos y los ajustes ocasionales de los límites son procesos no solo ineficientes, sino también muy propensos a errores humanos, lo que puede resultar en un gasto fuera de control. Aunque Amazon Bedrock permite el etiquetado de una variedad de recursos, no existía previamente la capacidad de etiquetar modelos base bajo demanda, complicando así la gestión financiera de iniciativas de inteligencia artificial generativa.
Para enfrentar estos retos, Amazon Bedrock ha lanzado nuevas capacidades que permiten a las organizaciones etiquetar modelos bajo demanda, facilitando el monitoreo de costos asociados y alineando su uso con estructuras organizacionales específicas como centros de costos, unidades de negocio y aplicaciones. Usando herramientas como AWS Budgets, las empresas pueden establecer presupuestos y recibir alertas que les permitan vigilar su uso. Este método automatizado y escalable elimina la necesidad de procesos manuales, reduce el riesgo de gastos innecesarios, y asegura que las aplicaciones más críticas reciban el enfoque requerido.
Adicionalmente, Amazon Bedrock ha introducido perfiles de inferencia de aplicaciones, los cuales permiten a las empresas aplicar etiquetas personalizadas para controlar el uso y los costos de sus modelos a demanda. Esta funcionalidad permite crear perfiles personalizados que incluyen metadatos específicos para diferentes áreas o grupos, facilitando una mejor asignación de recursos y un monitoreo detallado de costos en diversas aplicaciones de inteligencia artificial.
Como ejemplo, una empresa aseguradora puede aprovechar estas capacidades para automatizar el procesamiento de reclamaciones, ofreciendo recomendaciones de pólizas personalizadas y mejorando la evaluación de riesgos para sus clientes en distintas regiones. Adoptando este marco efectivo, la aseguradora puede gestionar de manera eficiente sus cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Al utilizar perfiles de inferencia adaptados a distintas unidades de negocio, la compañía puede supervisar y seguir de cerca sus patrones de gasto en Amazon Bedrock, utilizando una estructura de etiquetas que categoriza los costos y permite comparar el uso con respecto a los presupuestos asignados.
El uso conjunto de etiquetado, presupuestos, detección de anomalías y análisis detallado de costos permite a las organizaciones gestionar eficazmente sus inversiones en inteligencia artificial. Al aprovechar estas herramientas de AWS, los equipos de TI pueden mantener una visión clara de los patrones de gasto, posibilitando decisiones más informadas y maximizando el valor de sus iniciativas de inteligencia artificial generativa, asegurando al mismo tiempo que las aplicaciones críticas se mantengan dentro del presupuesto.
