Las empresas están integrando cada vez más la inteligencia artificial generativa en sus operaciones, lo que plantea nuevos desafíos en la gestión de los costos asociados. A medida que crece la demanda de aplicaciones de inteligencia artificial generativa en diversos proyectos y líneas de negocio, se vuelve imperativo asignar y rastrear los gastos con precisión. Las organizaciones deben priorizar su inversión en inteligencia artificial considerando el impacto y la criticidad del negocio, al tiempo que mantienen la transparencia de costos entre los distintos segmentos de clientes y usuarios. Esta visibilidad es crucial para determinar precios precisos de las ofertas de inteligencia artificial generativa, implementar recargos y establecer modelos de facturación basados en el uso.
Sin un enfoque escalable para manejar estos costos, las organizaciones enfrentan el riesgo de exceder sus presupuestos y sufrir sobrecargos. La supervisión manual de los gastos y los ajustes periódicos de los límites de uso son ineficaces y a menudo están sujetos a errores humanos, lo que puede resultar en un gasto excesivo. Hasta hace poco, aunque Amazon Bedrock ofrecía etiquetado en diversos recursos, no existía la capacidad de etiquetar modelos básicos de demanda, complicando aún más la gestión de costos en iniciativas de inteligencia artificial generativa.
Para mitigar estos problemas, Amazon Bedrock ha lanzado una nueva capacidad que permite a las organizaciones etiquetar modelos bajo demanda y supervisar los costos asociados, alineando el uso con taxonomías organizacionales específicas, como centros de costos, unidades de negocio y aplicaciones. Adicionalmente, se pueden utilizar servicios como AWS Budgets para establecer presupuestos basados en etiquetas y alertas para monitorear el uso. Este enfoque sistemático y programable elimina procesos manuales ineficientes, disminuye el riesgo de gastos excesivos y asegura que las aplicaciones críticas reciban la prioridad necesaria. El control y la visibilidad incrementados sobre los gastos relacionados con la inteligencia artificial permiten a las organizaciones maximizar sus inversiones en inteligencia artificial generativa y fomentar la innovación.
Recientemente, Amazon Bedrock ha introducido perfiles de inferencia de aplicaciones, una nueva capacidad que habilita a las organizaciones a aplicar etiquetas personalizadas de asignación de costos para rastrear, gestionar y controlar el uso y los costos de sus modelos bajo demanda. Esta función permite la creación de perfiles de inferencia personalizados para los modelos de base de Amazon Bedrock, añadiendo metadatos específicos para diferentes inquilinos, lo que facilita la asignación de recursos y la supervisión de costos a través de diversas aplicaciones de inteligencia artificial.
Un ejemplo práctico de esta capacidad es cómo una empresa de seguros puede mejorar la experiencia del cliente automatizando el procesamiento de reclamaciones, ofreciendo recomendaciones de pólizas personalizadas y mejorando la evaluación de riesgos para clientes en varias regiones. Para ello, la empresa debe implementar un marco robusto para gestionar de manera efectiva sus cargas de trabajo de inteligencia artificial generativa.
Mediante la creación de perfiles de inferencia de aplicaciones adaptados a sus diversas unidades de negocio, la empresa aseguradora puede supervisar y rastrear eficientemente sus patrones de gasto en Amazon Bedrock, utilizando una estructura de etiquetado que categoriza los costos y permite evaluar el uso en comparación con los presupuestos.
El uso combinado de etiquetado, presupuestos, detección de anomalías y un análisis detallado de costos permite a las organizaciones gestionar eficazmente sus inversiones en inteligencia artificial. Al aprovechar estas herramientas de AWS, los equipos pueden mantener una visión clara de los patrones de gasto, lo que posibilita una toma de decisiones más informada y maximiza el valor de sus iniciativas de inteligencia artificial generativa, asegurando que las aplicaciones críticas permanezcan dentro del presupuesto.
