El costo de la computación ha pasado de ser un tema exclusivo de TI a ser una preocupación para los altos ejecutivos, especialmente con la llegada de la inteligencia artificial generativa. Si no se gestionan, los recursos informáticos necesarios pueden hacer que los gastos se disparen, amenazando la innovación y la transformación empresarial.
Al conocer los factores que impulsan estos costos, los líderes pueden tomar decisiones más informadas y priorizar inversiones estratégicas que hagan la innovación más rentable. Por ejemplo, es fundamental invertir en infraestructura en la nube, pero no solo se trata de servidores; también se debe considerar el almacenamiento y la energía necesaria para operar los sistemas de IA.
Una gestión eficiente de estos costos de computación permite a los ejecutivos manejar sus empresas de manera más efectiva, enfocándose en la tecnología para ganar competitividad. Así, mientras algunas organizaciones luchan por incluir la IA en su presupuesto, las que controlan sus costos estarán mejor posicionadas para avanzar hacia el futuro.
La inteligencia artificial generativa está provocando un aumento del 89 % en los costos de computación entre 2023 y 2025. Como resultado, muchas empresas están posponiendo o cancelando proyectos de IA, con un 15 % de iniciativas afectadas por preocupaciones de costos.
La mayoría de estos gastos provienen de la computación en la nube, que ahora duplica el costo de desarrollar los modelos de IA. Sin un control adecuado, la nube puede convertirse en un obstáculo para escalar proyectos.
Para solucionar este problema, los directores ejecutivos deben establecer metas claras de costos y usar arquitecturas más eficientes, como la nube híbrida, que integra la IA con los datos necesarios para crear valor. Sin embargo, solo el 26 % de las empresas explotan estas plataformas para reducir gastos.
A medida que la IA se vuelve más compleja, es crucial monitorear de cerca los costos, ya que nuevos gastos como el etiquetado de datos pueden aumentar rápidamente el presupuesto. Conocer y aplicar prácticas de optimización será clave para mejorar la rentabilidad en este ámbito.
Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa varían en requerimientos de computación, datos y privacidad. La nube híbrida, permite utilizar la infraestructura más económica para cada trabajo, se está volviendo esencial para escalar la IA generativa sin altos costos.
El 72 % de los ejecutivos considera que la nube híbrida es clave para gestionar gastos y escalar IA generativa, cifra que aumenta al 85 % entre quienes han avanzado más allá de proyectos piloto. Para aprovechar al máximo esta arquitectura, es importante integrar sus principios en todas las plataformas y procesos.
Adoptar un enfoque de diseño híbrido puede beneficiar a las organizaciones que buscan expandir sus iniciativas de IA. Actualmente, el 53 % maneja sus costos de TI de forma centralizada, y se prevé que este número llegue al 73 % para 2026, en parte gracias a la nube híbrida, que facilita el monitoreo y optimización de costos.
La inteligencia artificial de última generación no solo contribuye al aumento de los costos de recursos informáticos, sino que también puede ofrecer solución a este desafío. Un 73 % de los ejecutivos cree que esta tecnología puede hacer el uso de los recursos más eficiente, y muchas organizaciones ya lo están implementando.
Por ejemplo, el 67 % de las empresas emplea inteligencia artificial de última generación para acelerar el desarrollo de modelos y aplicaciones más eficientes, lo que reduce el tiempo y la carga de trabajo necesarios. Asimismo, el 65 % utiliza esta tecnología para automatizar tareas, permitiendo procesar datos en paralelo y disminuir el tiempo y los recursos necesarios para completar tareas automatizadas.
Además, la inteligencia artificial de última generación puede hacer que el uso de mainframes sea más rentable. Aunque estos sistemas son tradicionalmente costosos y complejos, son cruciales para industrias como la banca y la aviación. La IA puede mejorar la velocidad y resiliencia de los mainframes mediante la automatización y el análisis predictivo, optimizando su funcionamiento.
Finalmente, al aplicar esta tecnología para mejorar el diseño de los centros de datos, las organizaciones pueden reducir el consumo de energía y costos. En 2023, el 25 % de las empresas utilizaba IA para este fin, y se espera que la cifra aumente al 70 % para finales de 2024.
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