Las empresas están adoptando cada vez más la inteligencia artificial generativa, lo cual trae consigo desafíos en la gestión de los costos asociados. Con el aumento de la demanda de aplicaciones de inteligencia artificial generativa en diversos proyectos y líneas de negocio, se vuelve más complicado asignar y rastrear los gastos de manera precisa. Las organizaciones deben priorizar su gasto en inteligencia artificial generativa según el impacto y la criticidad del negocio, al tiempo que mantienen la transparencia de costos entre los segmentos de clientes y usuarios. Esta visibilidad es esencial 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 organizaciones corren el riesgo de superar los presupuestos y enfrentar sobrecargos. La supervisión manual de gastos y los ajustes periódicos de los límites de uso son ineficientes y propensos a errores humanos, lo que puede llevar a un gasto excesivo. A pesar de que se admite el etiquetado en una variedad de recursos de Amazon Bedrock, anteriormente no había capacidad para etiquetar modelos básicos de demanda. Esta limitación ha agregado complejidad a la gestión de costos para iniciativas de inteligencia artificial generativa.
Para abordar estos desafíos, Amazon Bedrock lanzó una capacidad que permite a las organizaciones etiquetar modelos a demanda y monitorear los costos asociados, alineando el uso con taxonomías organizacionales específicas como centros de costos, unidades de negocio y aplicaciones. Asimismo, 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, reduce el riesgo de gasto excesivo y garantiza 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 en inteligencia artificial generativa y fomentar la innovación.
Amazon Bedrock ha introducido recientemente perfiles de inferencia de aplicaciones, una nueva capacidad que 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. Esta función permite a las organizaciones crear perfiles de inferencia personalizados para los modelos base de Amazon Bedrock, añadiendo metadatos específicos para diferentes inquilinos, lo que facilita la asignación de recursos y el monitoreo de costos a través de aplicaciones de inteligencia artificial variadas.
Un ejemplo tangible de esta capacidad es la manera en que una proveedora de seguros puede mejorar la experiencia del cliente mediante la automatización del procesamiento de reclamaciones, ofreciendo recomendaciones de pólizas personalizadas y mejorando la evaluación de riesgos para clientes en diversas regiones. Para hacer esto, la empresa debe adoptar 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 proveedora de seguros puede monitorear y rastrear eficazmente sus patrones de gasto en Amazon Bedrock, utilizando una estructura de etiquetado que categoriza los costos y permite la evaluación del uso frente a los presupuestos.
El uso combinado de etiquetado, presupuestos, detección de anomalías y análisis de costos detallado permite a las organizaciones gestionar efectivamente sus inversiones en inteligencia artificial. Aprovechando estas herramientas de AWS, los equipos pueden mantener una visión clara de los patrones de gasto, posibilitando una toma de decisiones más informada y maximizando el valor de sus iniciativas de inteligencia artificial generativa mientras garantizan que las aplicaciones críticas se mantengan dentro del presupuesto.
vía: AWS machine learning blog
