En un momento en que la inteligencia artificial generativa se está convirtiendo en un componente esencial para numerosas empresas, la gestión eficiente de los costos asociados a estas tecnologías se ha vuelto crucial. A medida que crece la demanda de aplicaciones de inteligencia artificial en diferentes proyectos y líneas de negocio, las organizaciones enfrentan el reto de asignar y rastrear gastos con precisión, un desafío que Amazon Bedrock ha decidido abordar con nuevas herramientas y capacidades.
Las empresas que adoptan estas tecnologías deben priorizar su gasto según el impacto y la criticidad del negocio, mientras mantienen la transparencia de costos entre sus diversos segmentos de clientes y usuarios. Esta visibilidad no solo es vital para establecer precios precisos para las ofertas de inteligencia artificial, sino también para implementar devoluciones de cargo y establecer modelos de facturación basados en el uso. La falta de un enfoque escalable para controlar estos costos puede llevar a organizaciones a superar presupuestos y enfrentar sobrecargos, resaltando la vulnerabilidad de un sistema de supervisión manual que es propenso a errores humanos.
Para superar estos obstáculos, Amazon Bedrock ha lanzado una capacidad innovadora que permite a las organizaciones etiquetar modelos a demanda y supervisar sus costos asociados con mayor precisión. Esta nueva función alinea el uso de recursos con taxonomías organizacionales específicas, como los centros de costos y unidades de negocio. Además, incorpora servicios como AWS Budgets para establecer presupuestos basados en etiquetas y alertas, mejorando la eficiencia y reduciendo el riesgo de gastos excesivos.
La introducción de perfiles de inferencia de aplicaciones es un avance significativo. Esta capacidad ayuda a las organizaciones a aplicar etiquetas de asignación de costos personalizadas, lo que optimiza el uso y control de modelos bajo demanda. Al crear perfiles de inferencia personalizados para los modelos base, las instituciones pueden añadir metadatos específicos para diferentes inquilinos, facilitando la asignación de recursos y la monitorización de costos en múltiples aplicaciones de inteligencia artificial.
Un ejemplo práctico de estas mejoras es su aplicación en el sector de seguros, donde una compañía podría automatizar el procesamiento de reclamaciones y mejorar la evaluación de riesgos a través de diversas regiones. Al adoptar perfiles de inferencia de aplicaciones adaptados a sus unidades de negocio, la empresa puede controlar y rastrear sus patrones de gasto en Amazon Bedrock, utilizando una estructura de etiquetado que permita evaluar su uso en relación con los presupuestos asignados.
Estas herramientas de AWS ofrecen a las organizaciones la posibilidad de gestionar sus inversiones en inteligencia artificial de manera más efectiva, permitiéndoles mantener una visión clara de los patrones de gasto y asegurar que las aplicaciones críticas se mantengan dentro del presupuesto. En última instancia, esta capacidad de gestión avanzada fomenta una toma de decisiones informada y maximiza el valor de sus iniciativas de inteligencia artificial generativa, al tiempo que impulsa la innovación y la eficiencia operativa.
