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A medida que las organizaciones utilizan la IA para mejorar sus operaciones, mejorar la experiencia del cliente e impulsar la innovación, comprender los costes asociados es cada vez más importante. Muchas organizaciones quieren implantar la IA, pero a menudo subestiman los costes continuos necesarios para mantener estos sistemas funcionando sin problemas.
El funcionamiento de las aplicaciones de IA lleva asociados varios costes: Almacenamiento, alojamiento, procesamiento de datos y mantenimiento del sistema. Estos costes ocultos pueden suponer una importante carga para su presupuesto si no se planifican adecuadamente.
Al comprender estos costes, las empresas pueden tomar mejores decisiones, optimizar sus gastos y garantizar el éxito de la implantación de la IA. Este artículo desvela los aspectos financieros reales de esta potente tecnología y le ayuda a gestionar los costes de la IA con confianza.
Lo que aprenderá de este artículo?
Al final de este artículo podrás:
- Comprender las principales categorías de costes de las operaciones de IA
- Descubra cómo afectan los costes de almacenamiento al rendimiento de su sistema de IA
- Vea cómo afecta la elección del alojamiento a la fiabilidad del sistema
- Reconocer los cuellos de botella en el tratamiento de datos y sus repercusiones financieras.
- Descubra formas prácticas de reducir sus costes operativos de IA
Costes de almacenamiento
Piense en el almacenamiento de datos de IA como si alquilara espacio de almacenamiento: cuantos más datos tenga, más pagará. Un almacenamiento de datos fiable es esencial para los sistemas de IA, ya que necesitan grandes cantidades de información para aprender y tomar decisiones.
Un ejemplo práctico: Cuando Walmart lanzó su motor de recomendación de clientes, la empresa tuvo que invertir significativamente en infraestructura adicional de almacenamiento de datos. Según Jeremy King, CTO de la empresa (2018), las necesidades de almacenamiento se subestimaron inicialmente en casi 60 %, por lo que hubo que disponer de importantes fondos adicionales.
¿Por qué son importantes los costes de almacenamiento?
Crecimiento y flexibilidad: Cuanto más aprende su IA, más datos necesita. Con el almacenamiento escalable en la nube, tu sistema puede crecer sin cambios constantes en la infraestructura.
Problemas de velocidad: JP Morgan Chase invirtió en soluciones de almacenamiento de alto rendimiento que redujeron el tiempo de procesamiento de la detección de fraudes de más de 5 minutos a menos de 10 segundos, según se recoge en su Informe de Inversión Tecnológica 2022. Los costes adicionales de almacenamiento se vieron rápidamente compensados por la mejora de las capacidades de detección del fraude.
Evitar los residuos: Sin una gestión adecuada, los costes de almacenamiento pueden descontrolarse. Depurando periódicamente los datos innecesarios y utilizando almacenamiento por niveles (los datos de uso frecuente en almacenamiento más rápido y caro, y los de uso poco frecuente en opciones más baratas), los costes pueden reducirse considerablemente.
Gastos de alojamiento
El alojamiento es donde "vive" su sistema de IA: los ordenadores y la infraestructura que ejecutan sus aplicaciones de IA. Las malas decisiones de alojamiento pueden limitar el rendimiento y provocar interrupciones del sistema.
Un ejemplo práctico: Babylon Health, una empresa británica de IA sanitaria, experimentó importantes caídas del sistema en 2019 cuando su plataforma de diagnóstico de IA no pudo hacer frente a los picos de carga. Según el informe público sobre el incidente, la empresa había optado por soluciones de alojamiento de menor coste que carecían de escalabilidad, lo que provocó interrupciones del servicio que afectaron a miles de pacientes.
Consideraciones importantes sobre el alojamiento
Rendimiento: El departamento de producción de automóviles de Tesla informó en su presentación en el AI Day 2021 de que habían podido reducir el tiempo de procesamiento de IA para el control de calidad de más de 7 horas a sólo 18 minutos cambiando a clusters de GPU NVIDIA. Aunque la inversión en hardware fue significativa, el aumento de la eficiencia justificó con creces el gasto.
Fiabilidad: Amazon experimentó una interrupción del sistema de remisión en julio de 2018 durante el Prime Day, y los analistas estimaron pérdidas de ventas de entre 72 y 99 millones de dólares estadounidenses. Tras este incidente, Amazon aumentó significativamente su inversión en sistemas de alojamiento redundantes, como se describe en el posterior whitepaper de infraestructura.
Costes del tratamiento de datos
El procesamiento de datos es la forma en que su sistema de IA digiere la información para aprender y tomar decisiones. Un procesamiento ineficiente supone una pérdida de tiempo y dinero.
Un ejemplo práctico: Progressive Insurance descubrió en su informe de inversión tecnológica de 2020 que su IA inicial para el procesamiento de reclamaciones utilizaba 2,3 veces más recursos informáticos de los necesarios debido a algoritmos ineficientes. Esto se tradujo en aproximadamente 3,2 millones de dólares en costes adicionales de computación en la nube durante un periodo de 18 meses hasta que se rediseñó el sistema.
Principales retos del tratamiento:
Cuellos de botella en el rendimiento: Netflix Engineering documentó que su anterior sistema de recomendaciones sufría retrasos en el procesamiento que provocaban que las recomendaciones de nuevos contenidos se retrasaran hasta 24 horas con respecto a los lanzamientos. Una vez resueltos estos cuellos de botella en 2019, se midió un aumento de 27 % en el compromiso de los espectadores con los nuevos contenidos.
Optimización de recursos: Microsoft documentó en sus 2022 estudios de caso de Azure AI que la implementación del procesamiento por lotes para sus componentes de Dynamics 365 AI redujo los costes de computación en 47 % manteniendo la funcionalidad.
Ventaja competitiva: Según el blog tecnológico de Meta, la optimización de los sistemas de procesamiento de IA para publicidad en 2020 permitió a la empresa probar tres veces más variaciones de algoritmos por trimestre, lo que contribuyó directamente a un aumento de 16 % en la eficiencia del servicio de anuncios y el correspondiente crecimiento de los ingresos.
Costes de control y mantenimiento
Al igual que un coche necesita un mantenimiento regular, los sistemas de IA necesitan una supervisión constante para funcionar correctamente. Estos costes, que a menudo se pasan por alto, pueden ser significativos.
Un ejemplo práctico: Uber documentó en su estudio de caso técnico de 2021 cómo el mantenimiento inadecuado de su sistema de planificación de rutas por IA provocó una degradación significativa del rendimiento en varios mercados. Concretamente en Chicago, el sistema empezó a generar rutas ineficientes basadas en datos de carreteras obsoletos, lo que provocó un aumento de 21 % en la duración media de los trayectos y, en consecuencia, mayores costes de combustible.
Retos de mantenimiento:
Conocimientos técnicos: Encontrar empleados con conocimientos de mantenimiento de IA puede resultar caro, con sueldos anuales que oscilan entre 100.000 y más de 200.000 dólares.
Problemas de seguridad: En su desglose de las inversiones en tecnología para 2022, Capital One descubrió que los costes de supervisión y seguridad de la IA representan 28 % del presupuesto total de IA, una cifra significativamente superior a las previsiones originales de 12-15 %.
Cómo gestionar y reducir sus costes de IA
- Elija la infraestructura adecuada: Target anunció en su informe anual de 2021 que, al trasladar su IA para promociones estacionales a las opciones de alojamiento flexible de Google Cloud, la empresa pudo ahorrar aproximadamente 42 % de dólares en costes informáticos anuales al reducir sus recursos durante los periodos de menor actividad comercial.
- Optimice sus modelos: Philips Healthcare publicó en 2022 un estudio de caso en el que mostraba cómo había sustituido su modelo original de IA para diagnóstico por imagen por una versión optimizada que contenía 82 % menos de parámetros pero sólo era 2,7 % menos precisa, reduciendo los costes computacionales en más de 65 %.
- Controlar el rendimiento: Goldman Sachs describió en su informe de eficiencia de 2021 cómo descubrió que 73 % de sus cálculos de evaluación de riesgos de IA tenían lugar durante las horas punta de negociación. Al trasladar el procesamiento no urgente a las horas nocturnas, la demanda informática máxima se redujo en 42 %.
- Gestión eficaz de los datos: Verizon describió en su Informe de Infraestructuras 2022 cómo la implantación de políticas de almacenamiento por niveles para la IA de servicio al cliente redujo los costes totales de almacenamiento en 31 %$. Los datos más antiguos se trasladaron a un almacenamiento de menor coste, mientras que solo los datos actuales se almacenaron en sistemas de alto rendimiento.
- Utilizar modelos prefabricados: Shopify descubrió que podía ahorrar unos 2,3 millones de dólares en costes de desarrollo utilizando y ajustando modelos lingüísticos predefinidos para el asistente de tienda en lugar de desarrollar su propia solución de IA. El tiempo de implantación también se redujo de los 14 meses estimados a solo 4 meses.
- Compartir conocimientos: Siemens documentó cómo la creación de una base de conocimientos interna sobre optimización de la IA permitió a la empresa reproducir las mejoras en todas las plantas. Una técnica desarrollada en la planta de Múnich se implantó en otras 18 plantas, lo que supuso un ahorro anual de unos 420.000 dólares.
- Ejemplo de ROI real: Best Buy implantó en 2020 un sistema de precios dinámico basado en inteligencia artificial que ajusta automáticamente los precios de los productos en función de la demanda, los precios de la competencia y los niveles de inventario. Según el comunicado de resultados trimestrales de la empresa, la implantación del sistema costó alrededor de 1,8 millones de dólares, pero generó unos beneficios adicionales estimados en 23 millones de dólares en el primer año.
Conclusión
Comprender y gestionar los costes de la IA es fundamental para cualquier organización que utilice esta tecnología. Un enfoque estratégico del gasto en almacenamiento, alojamiento, procesamiento y mantenimiento permite mantener los costes bajo control y maximizar los beneficios.
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