La adopción de la inteligencia artificial generativa por parte de las empresas está aumentando rápidamente, lo que presenta nuevos desafíos en la gestión de los costos implicados. A medida que la demanda de aplicaciones de IA generativa crece en diferentes proyectos y líneas de negocio, se vuelve cada vez más complicado asignar y rastrear los gastos de manera precisa. Las organizaciones deben priorizar su inversión en IA generativa basándose en el impacto y la importancia para el negocio, al mismo tiempo que aseguran la transparencia de costos entre los diferentes segmentos de clientes y usuarios. Esta visibilidad es fundamental para poder establecer precios precisos para las ofertas de IA, implementar devoluciones de cargo y crear modelos de facturación basados en el uso.
Sin un enfoque escalable para controlar estos costos, las organizaciones corren el riesgo de superar sus presupuestos y enfrentar sobrecargos. La supervisión manual de gastos, así como los ajustes periódicos a los límites de uso, resultan ineficientes y susceptibles a errores humanos, lo que aumenta el riesgo de gasto excesivo. A pesar de que se ha permitido el etiquetado de una variedad de recursos en Amazon Bedrock, anteriormente no existía la opción de etiquetar modelos básicos bajo demanda, algo que ha complicado aún más la gestión de costos en iniciativas de IA generativa.
Para solucionar estos problemas, Amazon Bedrock ha lanzado una nueva capacidad que permite a las organizaciones etiquetar modelos bajo demanda y monitorear los costos asociados, alineando el uso con taxonomías organizacionales específicas como centros de costos, unidades de negocio y aplicaciones. Las organizaciones pueden utilizar servicios como AWS Budgets para establecer presupuestos y alertas basados en etiquetas que les permitan monitorear el uso. Este enfoque escalable y programático elimina los procesos manuales ineficientes, reduce el riesgo de gastos excesivos y asegura que las aplicaciones críticas reciban la prioridad necesaria. El mayor control y visibilidad sobre los gastos relacionados con la IA permite a las organizaciones maximizar sus inversiones y fomentar la innovación.
Además, Amazon Bedrock ha introducido perfiles de inferencia de aplicaciones, una nueva función que permite a las organizaciones utilizar etiquetas de costos personalizadas para rastrear, gestionar y controlar el uso y los costos de los modelos bajo demanda. Esta capacidad permite crear perfiles de inferencia personalizados para modelos base, agregando metadatos específicos para diferentes inquilinos y facilitando la asignación de recursos y el monitoreo de costos en diversas aplicaciones de IA.
Un ejemplo concreto de esta capacidad es el de una aseguradora que puede mejorar la experiencia del cliente mediante la automatización del procesamiento de reclamaciones y la oferta de recomendaciones de pólizas personalizadas, además de mejorar la evaluación de riesgos para clientes en diferentes regiones. Para lograr esto, la empresa debe adoptar un marco sólido que le permita gestionar de manera efectiva sus cargas de trabajo de IA generativa.
Creando perfiles de inferencia de aplicaciones adaptados a sus diferentes unidades de negocio, la aseguradora puede monitorear y rastrear eficazmente sus patrones de gasto en Amazon Bedrock, utilizando una estructura de etiquetado que categoriza los costos y permite evaluar el uso frente a los presupuestos.
La combinación de etiquetado, presupuestos, detección de anomalías y un análisis de costos detallado permite a las organizaciones gestionar efectivamente sus inversiones en IA. Aprovechando estas herramientas de AWS, los equipos pueden mantener una visión clara de los patrones de gasto, permitiendo una toma de decisiones más informada y maximizando el valor de sus iniciativas de inteligencia artificial generativa, asegurando así que las aplicaciones críticas se mantengan dentro del presupuesto.
