Publicado a

FinOps para IA

O gasto em inteligência artificial chega por caminhos diferentes da cloud tradicional e cresce sem que ninguém o veja por inteiro. Como levá-lo ao mesmo formato, atribuí-lo e medi-lo por funcionalidade.

Linha de serviço Engenharia FinOps

Um gasto que não aparece onde se procura

O custo da inteligência artificial chega por vários caminhos ao mesmo tempo: chamadas a APIs de modelos, computação com GPU na cloud, plataformas de IA contratadas como serviço. Cada um fatura de forma diferente e muitas vezes fora da conta cloud principal. O resultado é um gasto que cresce depressa e que ninguém vê por inteiro.

A isso junta-se uma diferença de fundo: na IA, o custo depende do comportamento dos utilizadores e do desenho do produto (quantas consultas, de que extensão, que modelo se usa em cada caso) muito mais do que da infraestrutura.

As mesmas regras, aplicadas a algo novo

Para onde vai o gasto de IAMapa do gasto de IA por funcionalidade e custo por 1.000 conversas consoante o tamanho do modelo.FINOPS · INTELIGÊNCIA ARTIFICIALPara onde vai o gasto de IA?GASTO MENSAL DE IA POR FUNCIONALIDADEAssistente46 %Pesquisa · 27 %Resumo18 %Outros9 %CUSTO POR 1.000 CONVERSAS, CONSOANTE O MODELOModelo grande38 €Modelo médio9 €Modelo pequeno2 €Se o resumo funcionar igual com o modelo pequeno,essa decisão vale mais do que qualquer desconto.Dados ilustrativos, não correspondem a nenhum caso realN100F · n100f.com

Tudo o que se viu nesta série se aplica, com alguns matizes:

  • Normalizar: levar o gasto de cada fornecedor de IA ao mesmo formato que o resto da cloud. Assim soma-se, compara-se e atribui-se com as mesmas consultas.
  • Atribuir por funcionalidade: o responsável natural do custo não é um servidor, é uma função do produto (um assistente, uma pesquisa, um resumo automático). Para isso, cada chamada deve levar identificada a funcionalidade que a originou.
  • Medir por unidade: custo por conversa, por documento processado, por utilizador ativo. É a única forma de saber se uma funcionalidade de IA é rentável.
  • Prever com a utilização: o consumo de IA pode multiplicar-se com uma alteração de produto ou um pico de adoção. A previsão tem de olhar para a utilização, não apenas para o gasto passado.

Alavancas próprias da IA

Além das alavancas habituais, a IA tem as suas:

  1. Escolher o modelo adequado para cada tarefa. Nem tudo precisa do modelo mais capaz e mais caro.
  2. Reduzir o que se envia e o que se pede: contexto mais curto, respostas mais delimitadas.
  3. Reutilizar resultados quando a mesma pergunta se repete.
  4. Fixar limites por utilizador ou por funcionalidade, para que uma utilização anómala não se transforme numa fatura surpresa.

Porquê agora

Muitas organizações estão a incorporar IA sem terem ainda arrumado o seu custo cloud. Começar com o gasto de IA normalizado e atribuído desde o primeiro dia é muito mais barato do que reconstruí-lo quando já é uma das maiores rubricas.

Com este artigo fecha-se a série: de perceber que o custo não é uma fatura a construir, atribuir, medir, prever, otimizar e operar, também para o que aí vem.


Como o aplicamos: Engenharia FinOps.

Se o seu custo cloud cresce sem que ninguém saiba porquê, ou a sua arquitetura depende de quem a montou, falemos.

Falemos