3 - 6 Horas 4 Módulos
Tema Principal: FinOps para IA Generativa
Carga Horaria: 3 - 6 Horas
Nivel: Avanzado
Público objetivo: Arquitectos de Nubes, Desarrolladores, CTOs y Gerentes Financieros
Entendimiento profundo de cómo funciona la facturación de IA. El alumno aprenderá a medir y predecir el consumo de tokens en tiempo real, transformando gastos abstractos en métricas claras de negocio para evitar que la organización exceda el presupuesto planeado.
Arquitectura de costos variables. Cómo crear un "Enrutador" que analiza la complejidad de la pregunta del usuario: envía solicitudes simples a modelos económicos y reserva los modelos de élite solo para tareas complejas.
Implementación de capas de memoria inteligente. El alumno aprenderá a configurar el Caching Semántico: si una pregunta similar ya ha sido respondida anteriormente, el sistema entrega la respuesta guardada en lugar de procesar y pagar una nueva llamada de API, reduciendo drásticamente la latencia y el costo.
Configuración de barreras financieras. Técnicas para impedir que errores de programación o loops infinitos agoten los créditos de la empresa. Implementación de alertas automáticas y límites rígidos por departamento o proyecto, garantizando la rentabilidad y la previsibilidad presupuestaria.
El informe “State of the Cloud Report 2025” de Flexera muestra que los costes siguen siendo una prioridad. Con la previsión de que el gasto en la nube crezca un 28% en 2026, la previsión presupuestaria sigue siendo un desafío y las organizaciones están excediendo sus presupuestos en un 17%.
Al mismo tiempo, las organizaciones siguen madurando su gobernanza sobre las inversiones en la nube, buscando maneras de optimizar los costes de las licencias de software en la nube.
LA ADOPCIÓN DE IA SE ESTÁ DISPARANDO
Sin sorpresa, la adopción de servicios de nube pública relacionados con la inteligencia artificial (IA) crece rápidamente. El 79% de las organizaciones ya usan o experimentan con servicios PaaS de IA y aprendizaje automático (ML). También creció el uso de servicios de data warehouse, utilizados con frecuencia para alimentar modelos de IA.
El 72% de las organizaciones ya utiliza IA generativa (GenAI) —de forma intensiva o moderada— y otro 26% está actualmente en fase de experimentación. No hace falta decir que la GenAI llegó para quedarse y va camino de volverse mainstream, al menos en cierta medida, en un futuro próximo.
| Desafío | % |
| Gestionar el gasto en la nube | 84% |
| Seguridad | 77% |
| Gestionar licencias de software | 75% |
| Gobernanza | 75% |
| Falta de recursos/especialización | 75% |
