En primer lugar, reducir los despilfarros y los recursos desaprovechados. El estudio de FinOps Foundation, realizado a 1.245 especialistas en la materia en todo el mundo, da prioridad claramente a la situación actual. Si bien los estudios anteriores de la organización sin ánimo de lucro daban prioridad a la responsabilidad de los equipos en sus decisiones sobre el uso de los recursos, el estudio de 2024 destaca la voluntad de rastrear los gastos superfluos (citada por el 50% de los encuestados), seguida de la gestión fina de los compromisos (instancias reservadas, planes de ahorro, descuentos sobre los niveles de uso o negociados específicamente) contraídos con los proveedores (43%) y la fiabilidad de las previsiones de gastos (41%). Cabe señalar que esta búsqueda de despilfarro afecta a todos los perfiles de empresa, desde las que gastan relativamente poco en la nube (entre 0 y 15 millones de dólares al año) hasta las que le dedican presupuestos elevados (más de 100 millones de dólares).

Para la Fundación FinOps, los esfuerzos de control de costes siguen centrándose en la potencia de computación. “Esto no es sorprendente, ya que también es el segmento que más gastos genera para la mayoría de las empresas”, escribe la organización. Dos tercios de los profesionales encuestados indican que su empresa practica optimizaciones masivas en los gastos relacionados con la computación. Una proporción que desciende significativamente cuando miramos otro tipo de servicios, como datos y almacenamiento (44%), bases de datos (39%) o contenedores (28%). En definitiva, para la Fundación FinOps, “aún queda mucho por hacer”. Y esto es aún más cierto en áreas emergentes, como Serverless, donde solo el 15% de los especialistas en FinOps indica que su organización ya implementa optimizaciones masivas, mientras que el 48% se conforma con controles bastante básicos de la adecuación entre necesidades y gastos.

IA: el futuro del proyecto FinOps

La situación es aún más grave para la IA y el aprendizaje automático, ya que el enfoque en la rápida implementación de estas tecnologías da como resultado una falta total de optimización de costos en más de la mitad de los casos. “Solo el 31% de los encuestados dice que los costos de IA/ML tienen un impacto en su práctica de FinOps hoy en día”, señala la Fundación FinOps. Sin embargo, esta última espera que el tema gane importancia. Entre las organizaciones que más gastan en la nube, el 45% indica que los costos de IA y aprendizaje automático han tenido un impacto inflacionario “rápido” en la factura general. “Para la IA, este período recuerda a los primeros días de la nube. Al principio, se alentó una gran cantidad de experimentación ilimitada, sin tener en cuenta los presupuestos o la gobernanza, hasta que los costos comenzaron a superar los umbrales presupuestarios o aumentar más rápidamente de lo esperado”, subraya la Fundación FinOps.

El estudio La organización sin ánimo de lucro también señala las lagunas en las previsiones de gastos. Un punto que, sin embargo, es esencial, según la Fundación FinOps, que escribe: "Las empresas que pueden prever con precisión sus gastos en la nube están mejor posicionadas para aprovechar la gran cantidad de herramientas y recursos que ofrecen los proveedores". Hasta ahora, la función de previsión de gastos más utilizada sigue siendo la de ajustar manualmente estas previsiones, mientras que los expertos entrevistados esperan sobre todo capacidad de respuesta a las variaciones del consumo y automatización.

Además:
- FinOps: hacia un estándar para comparar (por fin) tus facturas en la nube
- Mejores prácticas de FinOps, episodio 1: Cómo combatir los excesos de costos en la nube
- Mejores prácticas de FinOps, ep. 2: El control de costos de la nube en el corazón de la cultura corporativa