Todos los segmentos de la nube registrarán un crecimiento de dos dígitos este año, y el mercado de servicios de nube pública aumentará en un 21,5%, según estima la consultora Gartner. Sin embargo, en un contexto de costos en alza, las empresas necesitan contar con herramientas eficaces de control para gobernar sus inversiones en el entorno cloud.
Esto implica evitar gastos inesperados, minimizar recursos ociosos o redundantes y optimizar el aprovisionamiento. La gestión ya es compleja de por sí, considerando que la mayoría de las organizaciones opera con arquitecturas híbridas y modelos multinube. A esto se suma un nuevo factor: el crecimiento acelerado de las cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA), especialmente aquellas que aprovechan la inteligencia artificial generativa (GenAI), cuyos patrones de consumo son altamente variables e impredecibles, y plantean desafíos inéditos para la planificación de recursos.
En este marco, FinOps se convierte en una disciplina clave para la planificación de recursos empresariales, ya que ayuda a gestionar y optimizar las erogaciones en la nube de forma eficaz y sin perder rendimiento. Tradicionalmente, esta disciplina se manejaba con análisis e informes realizados de forma bastante manual. Pero, frente a la velocidad y el volumen del gasto en la nube, este enfoque empezó a quedar obsoleto, ya que se requieren mecanismos de gestión más avanzados. En este escenario, FinOps está recibiendo el impulso decisivo de la inteligencia artificial (IA): gracias al uso de algoritmos avanzados y aprendizaje automático, hoy ya no solo sirve para controlar los gastos en la nube y ofrecer visibilidad de los mismos, sino que se transformó en una práctica automatizada que detecta derroches, predice presupuestos y recomienda acciones. Y no solo eso: también permite optimizar la asignación de cargas de trabajo mediante sugerencias dinámicas.
Optimización de costos
Según un relevamiento, las principales prioridades actuales para los profesionales de FinOps son las siguientes:
- Optimización de la carga de trabajo y reducción de desperdicios (50%).
- Asignación completa del gasto en la nube (30%).
- Previsión precisa del gasto (28%).
- Gobernanza y políticas de FinOps a escala (27%).
En cuanto a las prioridades durante los próximos 12 meses, la encuesta encontró que la optimización de la carga de trabajo se reducirá un significativo 21% y quedará en segundo lugar, mientras que la implementación de la gobernanza y las políticas a escala ocupará el primer puesto. Un dato particular que surge de este estudio es que el 63% de los consultados dijo que ahora gestiona el gasto en IA (frente al 31% del año pasado). La investigación detectó, además, que los equipos de FinOps gestionan áreas adicionales de gasto en tecnología: por ejemplo, 40% hoy gestiona el gasto en SaaS, y en 12 meses ese índice crecerá a 65%.
Al aplicar IA a las operaciones financieras en la nube, las organizaciones pueden optimizar el gasto, predecir patrones de uso y eliminar el desperdicio. Con FinOps impulsado por IA e integrado al sistema de planificación de recursos empresariales, las empresas logran:
✔ Gestionar activamente los gastos en la nube.
✔ Tomar decisiones más rápidas e informadas sobre las inversiones en el entorno cloud.
✔ Prever las necesidades futuras y anticipar escenarios de gastos.
✔ Garantizar que sus inversiones en el entorno cloud generen valor.
✔ Alinear mejor el gasto en la nube con los objetivos de negocio.
La mejora en las previsiones de gastos en la nube es un ítem en el cual la IA tiene mucho que aportar: gracias al aprendizaje automático se pueden analizar grandes volúmenes de datos históricos y tendencias del mercado para anticipar con mayor precisión los costos futuros.
Automatización de procesos
Ya desde 2024, la IA se transformó en una herramienta fundamental para los equipos de FinOps al ofrecer análisis predictivo y automatizar procesos complejos. Hoy, las organizaciones pueden escalar FinOps con IA de forma proactiva. De esta manera, obtienen transparencia financiera, información en tiempo real y precisión predictiva. Por ejemplo, un sistema de IA puede identificar recursos infrautilizados, anticipar aumentos de demanda y escalar automáticamente los recursos para evitar tanto el exceso de aprovisionamiento como la escasez de capacidad.
Al integrar IA en los procesos de FinOps, se pasa del seguimiento reactivo de costos a una gobernanza proactiva y predictiva. Desde Baufest podemos acompañar a las empresas para que puedan aprovechar la automatización inteligente y la IA para evolucionar sus prácticas de FinOps y así ganar eficiencia, poder de anticipación y control.