Las empresas están adoptando cada vez más la inteligencia artificial generativa, enfrentando desafíos significativos en la gestión de sus costos asociados. A medida que crece la demanda de estas aplicaciones en distintos proyectos y líneas de negocio, se vuelve más complicado asignar y rastrear los gastos de manera precisa. Las organizaciones deben priorizar su inversión en inteligencia artificial generativa de acuerdo con el impacto y la importancia estratégica para el negocio, al tiempo que mantienen la transparencia de costos entre distintos segmentos de clientes y usuarios. Esta visibilidad es crucial para establecer precios precisos para las ofertas de inteligencia artificial generativa, implementar devoluciones de cargo y establecer modelos de facturación basados en el uso.
Sin un enfoque escalable para controlar los costos, las empresas corren el riesgo de superar sus presupuestos, enfrentando sobrecargos. La supervisión manual de los gastos junto con ajustes periódicos de los límites de uso son ineficiencias que pueden llevar a errores humanos, provocando un gasto excesivo. Anteriormente, aunque Amazon Bedrock permitía el etiquetado en una variedad de recursos, no ofrecía la capacidad para etiquetar modelos de demanda, lo que complicaba aún más la gestión de costos para las iniciativas de inteligencia artificial generativa.
En respuesta a estos desafíos, Amazon Bedrock ha lanzado una nueva capacidad que permite etiquetar modelos a demanda y monitorear sus costos asociados. Esto alinea el uso con taxonomías organizacionales específicas, como centros de costos, unidades de negocio y aplicaciones. Además, las organizaciones pueden utilizar servicios como AWS Budgets para establecer presupuestos basados en etiquetas y alertas para monitorear el uso. Este enfoque programático y escalable elimina procesos manuales ineficientes, disminuye el riesgo de gasto excesivo y asegura que las aplicaciones críticas reciban prioridad. El mayor control y visibilidad sobre los gastos relacionados con la inteligencia artificial permite a las organizaciones maximizar sus inversiones y fomentar la innovación.
Amazon Bedrock presentó también perfiles de inferencia de aplicaciones. Esta nueva capacidad permite a las organizaciones aplicar etiquetas de asignación de costos personalizadas para rastrear, gestionar y controlar el uso y los costos de sus modelos bajo demanda. Así, pueden crear perfiles de inferencia personalizados para los modelos base de Amazon Bedrock, añadiendo metadatos específicos para diferentes inquilinos, facilitando la asignación de recursos y el monitoreo de costos a través de distintas aplicaciones de inteligencia artificial.
Un ejemplo concreto de esta capacidad es una proveedora de seguros que mejora la experiencia del cliente mediante la automatización del procesamiento de reclamaciones, recomendando pólizas personalizadas y optimizando la evaluación de riesgos para clientes en diversas regiones. Para lograr esto, la empresa debe adoptar un marco sólido para gestionar eficazmente sus cargas de trabajo de inteligencia artificial generativa.
Creando perfiles de inferencia de aplicaciones adaptados a sus distintas unidades de negocio, la aseguradora puede monitorear y rastrear efectivamente 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.
El uso combinado de etiquetado, presupuestos, detección de anomalías y análisis detallado de costos dota a las organizaciones del poder para gestionar efectivamente sus inversiones en inteligencia artificial. Al aprovechar estas herramientas de AWS, los equipos 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.
