¿Quiere obtener el máximo valor de FinOps en la nube?

Ahora es el momento de aprovechar la IA generativa

En breve

• Las FinOps han adquirido una importancia vital para mejorar y aumentar la visibilidad del gasto y la eficiencia generales de la nube, ayudar a optimizar los costes y la gobernanza de la nube y maximizar el valor empresarial: la incorporación de la tecnología de IA generativa (Gen AI) a los programas de FinOps de la nube puede mejorar significativamente las prácticas de FinOps.
• Se describen seis casos de uso en los que Gen AI podría tener el impacto más inmediato en las FinOps de la nube. En todos los casos de uso, la calidad de los datos, la explicabilidad y el aprendizaje continuo contribuirán al éxito de la integración de Gen AI y al descubrimiento del ROI.
• Se exploran cinco pilares esenciales para construir una hoja de ruta eficaz para la implementación de Gen AI; también se señalan los retos clave.

En el sector de los servicios financieros, las ventajas de la adopción de la nube han sido enormes e incontrovertibles, como la velocidad, la agilidad y la escalabilidad. Pero a medida que ha aumentado su uso, también lo han hecho los problemas relacionados con la comprensión y la gestión de los costes. En respuesta, la adopción de FinOps en la nube es esencial para las organizaciones que desean maximizar el valor de sus inversiones en la nube, lograr la responsabilidad financiera, alinear la tecnología con los objetivos empresariales e impulsar la eficiencia operativa. No se trata sólo de ahorrar costes: se trata de tomar decisiones informadas que conduzcan a mejores resultados empresariales y a un crecimiento sostenido en la nube.

Dados los recientes y rápidos avances en las tecnologías impulsadas por la inteligencia artificial, la incorporación de la tecnología Gen AI a los programas de FinOps en la nube puede mejorar significativamente las prácticas de FinOps, incluyendo previsiones más inteligentes, optimización de recursos, detección de anomalías y mejora de la toma de decisiones.

Creación de FinOps orientadas al valor con Gen AI

FinOps en la nube sigue siendo un área de práctica relativamente nueva, y con la promesa de Gen AI siendo aún más nueva y menos madura en muchas áreas, ¿dónde empieza una organización a explorar las posibilidades? Se describen rápidamente seis casos de uso en los que la IA Gen podría tener el impacto más inmediato en las FinOps en la nube dentro de su organización. Como en todas las aplicaciones de Gen AI, la calidad de los datos, la explicabilidad y el aprendizaje continuo serán esenciales para garantizar una implementación óptima y la comprensión del retorno de la inversión.

Previsión inteligente. Los modelos de Gen AI pueden utilizarse para analizar el uso histórico de la nube, los patrones, las tendencias del mercado y las previsiones empresariales.

Detección de anomalías. Los algoritmos de IA tienen la capacidad de ayudar a detectar picos inusuales y cambios inesperados en los gastos; también pueden identificar posibles gastos excesivos, errores de facturación e incluso posibles medidas correctivas.

Optimización automatizada de costes. Gen AI puede ofrecer recomendaciones inteligentes; identificar el despilfarro y la infrautilización; aplicar instancias reservadas o planes de ahorro, o incluso cambios arquitectónicos.

Colocación de la carga de trabajo y optimización del modelo de precios. Gen AI puede ayudar en el análisis de múltiples atributos del programa de nube, incluidos los modelos de precios, los patrones de uso, las referencias del mercado, los precios más favorables del proveedor de nube, el rendimiento de la carga de trabajo y la colocación estratégica de la carga de trabajo.

Atribución de gastos e informes. Gen AI puede analizar datos no estructurados, como facturas e informes de facturación, categorizar las asignaciones de costes de gastos, generar informes muy personalizados y contribuir a mejorar la visibilidad y la rendición de cuentas.

Comunicación y colaboración. La funcionalidad Chatbot impulsada por Gen AI puede ayudar a los equipos de FinOps, ingenieros y departamentos financieros a comunicarse más eficazmente sobre los costes de la nube. Los chatbots pueden proporcionar información sobre costes en tiempo real, responder preguntas y ayudar a realizar un seguimiento de los esfuerzos de optimización.

Caso práctico: previsión inteligente

Gen AI en acción para una previsión inteligente
Generar previsiones financieras más precisas y flexibles, teniendo en cuenta la dinámica de los costes de la nube mediante Gen AI.

Modelos actuales y relevantes de Gen AI para FinOps

Hoy en día no se dispone de modelos de IA Gen listos para usar y adaptados específicamente para su uso en FinOps. Sin embargo, a continuación se ofrece una rápida sinopsis de cómo una empresa de servicios financieros podría aprovechar los modelos y recursos existentes para poner en marcha iniciativas con Gen AI en FinOps.

Fundamentos de los grandes modelos lingüísticos (LLM)

GPT-3 (y variantes)

• Generación de informes de FinOps basados en datos de costes brutos
• Responder a preguntas sobre costes de la nube en lenguaje natural (para chatbots de FinOps).
• Extraer información relevante de los documentos de facturación de la nube.

CODEX ( o similar)

• Sugerir cambios en el código para optimizar los costes de la infraestructura en la nube.
• Generación de documentación sobre código y procesos relacionados con FinOps

Adaptación de modelos de IA preentrenados

Modelos de detección de anomalías

• Los modelos entrenados para la detección del fraude o la ciberseguridad pueden aplicarse para identificar patrones de gasto inusuales o errores de facturación.

Modelos de previsión de series temporales

• Los modelos utilizados para predecir las ventas o las tendencias del mercado pueden adaptarse para prever los costes de la nube con mayor precisión que los métodos tradicionales.

Modelos de clasificación

• Los modelos para categorizar las interacciones con los clientes o los tickets de soporte podrían adaptarse para clasificar y asignar los costes de la nube a proyectos o departamentos específicos.

Servicios de IA de proveedores en nube

AWS, Azure, GCP

• Los principales proveedores de servicios en la nube ofrecen servicios de IA/ML prediseñados; explore posibles casos de uso dentro de FinOps en su organización.

Avanzar con Gen AI y FinOps en la nube

Por supuesto, las instituciones de servicios financieros de hoy en día operan en diferentes niveles de madurez en lo que respecta a FinOps y Gen AI; por lo tanto, cada organización tendrá que dar forma a su propio enfoque para explorar y emplear Gen AI en función de las necesidades y objetivos actuales. Una hoja de ruta estratégica cuidadosamente construida es esencial para el éxito: considere los siguientes pilares y principios de apoyo para implementar con éxito Gen AI para FinOps dentro de su empresa.

Construir una base sólida

• Crear una sólida cultura de FinOps, garantizando la alineación de los equipos de TI, finanzas y negocio.
• Implantar un sólido sistema de supervisión de costes en la nube
• Contratar y desarrollar talentos cualificados con conocimientos tanto de FinOps como de IA/ML.

Identificar casos de uso de alto impacto

• Identificar y centrarse en las áreas en las que Gen AI puede tener un impacto tangible.
• Recoger aportaciones de las partes interesadas sobre las necesidades y los retos más acuciantes.

Ejecutar iterativamente

• Empezar poco a poco e impulsar esfuerzos de implementación iterativos
• Ejecutar pequeños POC para probar el valor potencial de las soluciones de Gen AI.
• Definir y medir métricas claras de éxito.

Garantizar un liderazgo y una supervisión continuos

• Establecer un grupo de trabajo dedicado a la exploración e integración de la IA Gen.
• Mantenerse informado sobre la evolución de la normativa sobre IA en el sector y fuera de él.

Prestar especial atención a los datos

• Obtener y emplear conjuntos de datos diversos y de alta calidad
• Asegúrese de que todos los datos están debidamente licenciados
• Colabore con expertos en la materia para mejorar los conjuntos de datos a medida que avanza.

El viaje de Gen AI en FinOps descrito anteriormente debería producir un importante retorno de la inversión, pero eso no quiere decir que el esfuerzo vaya a ser siempre fácil. Sin duda, hay retos que afrontar a medida que la empresa avanza:

• La IA Gen es todavía una tecnología joven y en crecimiento, por lo que la comprensión por parte de las organizaciones de su valor potencial y las mejores prácticas de implantación siguen evolucionando.
• Independientemente del enfoque que se adopte, la formación de los modelos de apoyo para objetivos y resultados empresariales específicos lleva su tiempo.
• Se requiere una inversión de recursos -tiempo, financieros, personas- que no es insignificante en función del alcance de las necesidades.

Las estrategias inteligentes para FinOps le ayudarán a dar un salto adelante

La IA Generativa ha surgido rápidamente como una importante tecnología empresarial y una fuerza transformadora en muchos sectores, y la IA Generativa tiene el potencial de aumentar significativamente los procesos de FinOps en la nube. También ofrece la posibilidad de una gestión de costes más proactiva, predictiva y prescriptiva. Y a medida que la tecnología y la fluidez de la IA Gen continúan madurando, esperamos que surjan aplicaciones aún más sofisticadas e impactantes dentro de este dominio.

Ahora es el momento de adoptar Gen AI como un habilitador clave de FinOps en la nube en su organización. Esperamos que este documento sea de su interés y que suscite el diálogo entre sus equipos. Los expertos en Gen AI y FinOps de Capgemini estarán encantados de conversar con usted: no dude en ponerse en contacto con nosotros.