{"id":29060,"date":"2026-10-13T04:38:56","date_gmt":"2026-10-13T04:38:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ikusi.com\/?p=29060"},"modified":"2026-10-13T19:15:14","modified_gmt":"2026-10-13T19:15:14","slug":"blog-por-que-la-ia-dispara-el-gasto-en-la-nube","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ikusi.com\/es\/blog\/blog-por-que-la-ia-dispara-el-gasto-en-la-nube\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 la IA est\u00e1 disparando el gasto en la nube: lo que revelan los costos de IA en la nube"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-post-author-name\">Abraham S\u00e1nchez<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00bfCreen que controlar el gasto de la inteligencia artificial en la nube es dif\u00edcil? Pues depende de en qu\u00e9 momento empiecen a pregunt\u00e1rselo. Si la pregunta llega con la primera factura, ya es tarde: las instancias est\u00e1n encendidas, los datos ya viven en la nube y nadie recuerda con claridad qu\u00e9 se buscaba lograr. Si llega antes de aprovisionar el primer recurso, el panorama cambia por completo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">El contexto: la IA cambi\u00f3 la forma en que se consume la nube<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial se convirti\u00f3 en el principal motor de crecimiento del gasto en la nube. Gartner proyecta que el gasto mundial en infraestructura como servicio optimizada para IA crecer\u00e1 96 % en 2026, hasta 42,000 millones de d\u00f3lares, y que este a\u00f1o el gasto en inferencia (23,300 millones) superar\u00e1 por primera vez al de entrenamiento (19,000 millones). La propia firma advierte que este cambio est\u00e1 acelerando los patrones de consumo de la nube (Gartner, 2026).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ese dato explica buena parte del problema. El entrenamiento de un modelo es un esfuerzo acotado; la inferencia, en cambio, es lo que ocurre cada vez que un usuario o un sistema le hace una consulta a la IA. Es un consumo recurrente que crece al mismo ritmo que la adopci\u00f3n y que se cobra por uso: por token, por solicitud o por hora de GPU.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las empresas ya lo resienten. Seg\u00fan el reporte <em>State of FinOps 2026<\/em> de la FinOps Foundation, el 98 % de los equipos que gestionan el gasto tecnol\u00f3gico ya administra costos de IA, frente al 31 % de hace dos a\u00f1os. Sus tres principales retos son tener visibilidad de esos costos, asignarlos a las \u00e1reas que los generan y determinar su retorno (FinOps Foundation, 2026). Evitar que el stakeholder o quien solicita la integraci\u00f3n de la inciativa de IA solo funcione como evaluador, en lugar de que apoye la inciciativa como acompa\u00f1ante para asegurar que el objetivo desde nivel CxO sea palpable es una recomendaci\u00f3n que culturalmente debe hacerse por el beneficio de la iniciativa y el equipo t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Por qu\u00e9 la IA se comporta distinto en la factura de la nube<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estamos acostumbrados a pensar el gasto en la nube como servidores virtuales que se encienden y se apagan. Con la IA aparecen cuatro componentes que siguen una l\u00f3gica distinta:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Capacidad de GPU. Es el recurso m\u00e1s caro de la nube y, con frecuencia, se reserva para garantizar disponibilidad aunque pase horas sin uso. Siempre se debe de considerar un esquema de Test par definir las actividades e ejecutar en el menor tiempo posible y tener control de este gasto.<\/li>\n\n\n\n<li>Inferencia por consumo. Los servicios de modelos se cobran por tokens o solicitudes, as\u00ed que el costo sube con cada nuevo usuario, integraci\u00f3n o proceso automatizado. Tener previamente optimizados los prompts y los contextos con las fases necesarias para tener clara la \u201cdefinici\u00f3n de \u00e9xito\u201d se hace una tarea previa fundamental antes de iniciar las inferencias.<\/li>\n\n\n\n<li>Almacenamiento de datos. Las iniciativas de IA acumulan conjuntos de datos, versiones, respaldos y bases vectoriales que se pagan cada mes. Por lo que se debe tener un \u201cplan de ciclo de vida de los datos\u201d para dar seguimiento a las evoluciones de datos apegados al presupuesto.<\/li>\n\n\n\n<li>Transferencia de datos. Mover informaci\u00f3n entre regiones, nubes o hacia el centro de datos propio genera cargos que rara vez se consideran al dise\u00f1ar la iniciativa. Es tambi\u00e9n frecuente tener datos que no ser\u00e1n necesarios por implicaciones regulatorias (datos de prueba y que no son reales) que preferentemente ayudan a evitar que el gasto sea recurrente.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gartner observa que, a medida que el gasto en modelos y plataformas de IA se vuelve m\u00e1s dependiente del uso, ganan ventaja los proveedores que integran transparencia de costos y seguimiento del consumo (Gartner, 2026b). Dicho de otro modo: en la era de la IA, saber cu\u00e1nto y c\u00f3mo se consume la nube dej\u00f3 de ser opcional. Con esto la repatriaci\u00f3n para ambientes de pruebas puede usarse como la comparativa para mantener la iniciativa.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tres causas detr\u00e1s del aumento en los costos de IA en la nube<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gartner anticip\u00f3 en 2024 que al menos 30 % de los proyectos de IA generativa ser\u00edan abandonados despu\u00e9s de la prueba de concepto al cierre de 2025, por mala calidad de los datos, controles de riesgo insuficientes, costos crecientes o un valor de negocio poco claro (Gartner, 2024). Esas mismas razones explican buena parte del gasto en la nube que hoy no rinde.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Consumir nube para estar en tendencia<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Imaginen este escenario: la direcci\u00f3n general pide \u00abtener algo de IA\u00bb antes del cierre del trimestre. El equipo de TI contrata un servicio de modelos de lenguaje, reserva instancias con GPU en la nube y lanza un piloto. Nadie defini\u00f3 qu\u00e9 proceso se iba a mejorar. Tres meses despu\u00e9s, las instancias siguen encendidas, el piloto tiene pocos usuarios y la factura creci\u00f3 sin una explicaci\u00f3n de negocio detr\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avanzar al consumo sin un objetivo convierte la elasticidad de la nube, su mayor ventaja, en su mayor riesgo: aprovisionar es tan f\u00e1cil que nadie se detiene a preguntar si hace falta.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. No tener claro qu\u00e9 beneficio se busca<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aun cuando existe un caso de uso, muchas iniciativas arrancan sin definir c\u00f3mo se medir\u00e1 el \u00e9xito. \u00bfSe busca reducir tiempos de atenci\u00f3n? \u00bfDisminuir errores en un proceso? \u00bfGenerar ingresos nuevos? Sin esa respuesta, no hay forma de calcular cu\u00e1nto cuesta cada resultado, por ejemplo el costo de nube por consulta atendida, y el gasto se vuelve imposible de defender ante finanzas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gartner se\u00f1ala que los ejecutivos est\u00e1n impacientes por ver retornos, mientras las organizaciones batallan para demostrar y materializar ese valor (Gartner, 2024). Definir el beneficio esperado antes de consumir permite dimensionar la infraestructura correcta desde el inicio.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Subir los datos a la nube sin curarlos primero<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este es el paso que m\u00e1s se olvida. Muchas empresas encienden iniciativas de IA y migran grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n a la nube sin saber qu\u00e9 datos tienen, en qu\u00e9 estado se encuentran, cu\u00e1les est\u00e1n duplicados o qui\u00e9n es responsable de ellos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gartner predice que, hasta 2026, las organizaciones abandonar\u00e1n el 60 % de los proyectos de IA que no est\u00e9n respaldados por datos preparados para IA. Su encuesta a 1,203 l\u00edderes de gesti\u00f3n de datos encontr\u00f3 que el 63 % de las organizaciones no tiene, o no est\u00e1 segura de tener, las pr\u00e1cticas de gesti\u00f3n de datos adecuadas para la IA (Gartner, 2025).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la nube, esa falta de preparaci\u00f3n tiene un costo concreto: se paga por almacenar datos duplicados u obsoletos, por moverlos entre servicios y regiones, y por procesarlos una y otra vez en cada consulta. La curaci\u00f3n de datos (identificar, limpiar, depurar y gobernar la informaci\u00f3n antes de usarla) reduce el volumen que se almacena y procesa en la nube y, al mismo tiempo, mejora los resultados del modelo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-1024x576.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-29069\" role=\"none\" srcset=\"https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-1536x865.jpg 1536w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-2048x1153.jpg 2048w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-1940x1092.jpg 1940w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-1400x788.jpg 1400w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-1200x675.jpg 1200w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-1000x563.jpg 1000w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-900x507.jpg 900w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-600x338.jpg 600w, https:\/\/www.ikusi.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Gasto-en-la-nube-2-400x225.jpg 400w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La implicaci\u00f3n: la optimizaci\u00f3n de infraestructura cloud empieza en la arquitectura<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las tres causas tienen algo en com\u00fan: se resuelven antes de consumir. Por eso la conversaci\u00f3n sobre IA en la nube se est\u00e1 moviendo hacia las decisiones de arquitectura: qu\u00e9 modelo de consumo usar, d\u00f3nde ubicar cada carga y cu\u00e1nto costar\u00e1 operarla a escala.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La FinOps Foundation registra que la inversi\u00f3n en IA sigue creciendo en la nube p\u00fablica, pero tambi\u00e9n en SaaS, en centros de datos y en nube privada (FinOps Foundation, 2026). No todas las cargas de IA necesitan el mismo entorno. Un piloto con demanda impredecible aprovecha la elasticidad de la nube p\u00fablica; un servicio de inferencia estable y de alto volumen puede justificar comparar capacidad reservada, nube privada o un esquema h\u00edbrido.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El mismo reporte muestra que, cuando los equipos que gestionan el gasto tecnol\u00f3gico cuentan con respaldo de la alta direcci\u00f3n, su influencia en la decisi\u00f3n de ubicar cargas en la nube o en el centro de datos es m\u00e1s del doble: 28 % frente a 12 % (FinOps Foundation, 2026). Las decisiones de ubicaci\u00f3n tomadas con datos de costo producen una nube m\u00e1s eficiente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">La decisi\u00f3n: cinco preguntas antes de encender una iniciativa de IA en la nube<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No esperen a que la factura los obligue a revisar. Antes de aprovisionar cualquier recurso de IA en la nube, conviene que ustedes y sus equipos puedan responder estas cinco preguntas:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>\u00bfQu\u00e9 problema de negocio vamos a resolver? Un proceso concreto, con un responsable identificado.<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfC\u00f3mo vamos a medir el beneficio? Un indicador definido antes del primer consumo, como el costo de nube por consulta o por proceso automatizado. Este punto es fundamental, ya que no se debe permitir al Stakeholder desligarse del equipo, ya que mantener el contacto con la direcci\u00f3n deber\u00e1 ser fundamental para el \u00e9xito de la iniciativa y el valor de consumir observabilidad para evidenciar el avance en los aspectos t\u00e9cnicos y de expectativas alineadas con la direcci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfQu\u00e9 datos necesitamos y en qu\u00e9 estado est\u00e1n? Un inventario de fuentes curado antes de migrarlas, que evite pagar por almacenar y procesar informaci\u00f3n innecesaria.<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfQu\u00e9 modelo de consumo y qu\u00e9 entorno encajan con la carga? Bajo demanda o capacidad reservada; nube p\u00fablica, privada o h\u00edbrida; con una estimaci\u00f3n del costo de inferencia cuando la adopci\u00f3n crezca.<\/li>\n\n\n\n<li>\u00bfC\u00f3mo vamos a ver y gobernar el consumo? Etiquetado de recursos por iniciativa, presupuestos con alertas y visibilidad en tiempo real para ajustar o apagar lo que no genere valor.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si alguna respuesta queda en blanco, la iniciativa todav\u00eda no est\u00e1 lista para consumir nube.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Dar a cada iniciativa de IA en la nube la visibilidad que necesita para generar valor<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Controlar el gasto de la IA en la nube exige ver dos cosas al mismo tiempo: entender c\u00f3mo se comporta la infraestructura cloud y a d\u00f3nde va el dinero invertido (traducido en beneficios). Ikusi les ofrece ambas, con acompa\u00f1amiento de especialistas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con la <a href=\"https:\/\/www.ikusi.com\/es\/servicios\/observabilidad\/observabilidad-de-extremo-a-extremo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Observabilidad de extremo a extremo<\/a> de Ikusi, los clientes obtienen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Visibilidad completa del desempe\u00f1o de su infraestructura, desde la conectividad de red hasta el comportamiento de las aplicaciones, en entornos cloud, on-premise e h\u00edbridos.<\/li>\n\n\n\n<li>Correlaci\u00f3n de datos en tiempo real para identificar incidencias y analizar su impacto.<\/li>\n\n\n\n<li>Informaci\u00f3n para decidir la asignaci\u00f3n de recursos, mejorar la eficiencia y reducir costos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con la <a href=\"https:\/\/www.ikusi.com\/es\/servicios\/colaboracion\/analitica-de-inversiones-en-el-ambito-de-ti\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Anal\u00edtica de inversiones en el \u00e1mbito de TI<\/a> de Ikusi, los clientes pueden:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Centralizar en un solo lugar el gasto de sus servicios en la nube, junto con el de sus dem\u00e1s proveedores y facturas.<\/li>\n\n\n\n<li>Detectar recursos mal utilizados, servicios infrautilizados y desviaciones del gasto.<\/li>\n\n\n\n<li>Auditar de forma constante la facturaci\u00f3n para evitar errores u omisiones, con el apoyo de un consultor que les ayuda a interpretar los datos.<\/li>\n\n\n\n<li>Lograr tener las herramientas de presentaci\u00f3n de consumo de las iniciativas para reportar datos de avance y situaciones relacionadas al presupuesto asignado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hablen con un especialista de Ikusi y conviertan su consumo de nube para IA en una inversi\u00f3n medible: <a href=\"https:\/\/www.ikusi.com\/es\/servicios\/observabilidad\/observabilidad-de-extremo-a-extremo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Conozcan la Observabilidad de extremo a extremo<\/a> \u00b7 <a href=\"https:\/\/www.ikusi.com\/es\/servicios\/colaboracion\/analitica-de-inversiones-en-el-ambito-de-ti\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Conozcan la Anal\u00edtica de inversiones en el \u00e1mbito de TI<\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Referencias<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">FinOps Foundation. (2026). <em>State of FinOps 2026 report<\/em>. <a href=\"https:\/\/data.finops.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/data.finops.org\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gartner. (2024, 29 de julio). <em>Gartner predicts 30% of generative AI projects will be abandoned after proof of concept by end of 2025<\/em> [Comunicado de prensa]. <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gartner. (2025, 26 de febrero). <em>Lack of AI-ready data puts AI projects at risk<\/em> [Comunicado de prensa]. <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2025-02-26-lack-of-ai-ready-data-puts-ai-projects-at-risk\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2025-02-26-lack-of-ai-ready-data-puts-ai-projects-at-risk<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gartner. (2026a, 10 de agosto). <em>Gartner forecasts worldwide AI-optimized IaaS spending to grow 96% through 2026<\/em> [Comunicado de prensa]. <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2026-08-10-gartner-forecasts-worldwide-artificial-intelligence-optimized-iaas-spending-to-grow-96-percent-in-2026\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2026-08-10-gartner-forecasts-worldwide-artificial-intelligence-optimized-iaas-spending-to-grow-96-percent-in-2026<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gartner. (2026b, 20 de julio). <em>Gartner forecasts worldwide AI platforms and models market to grow 63% in 2026<\/em> [Comunicado de prensa]. <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2026-07-20-gartner-forecasts-worldwide-ai-platforms-and-models-market-to-grow-63-percent-in-2026\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.gartner.com\/en\/newsroom\/press-releases\/2026-07-20-gartner-forecasts-worldwide-ai-platforms-and-models-market-to-grow-63-percent-in-2026<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ikusi. (s.f.-a). <em>Anal\u00edtica de inversiones en el \u00e1mbito de TI<\/em>. <a href=\"https:\/\/www.ikusi.com\/es\/servicios\/colaboracion\/analitica-de-inversiones-en-el-ambito-de-ti\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/www.ikusi.com\/es\/servicios\/colaboracion\/analitica-de-inversiones-en-el-ambito-de-ti\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ikusi. (s.f.-b). <em>Observabilidad de extremo a extremo<\/em>. <a href=\"https:\/\/www.ikusi.com\/es\/servicios\/observabilidad\/observabilidad-de-extremo-a-extremo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">https:\/\/www.ikusi.com\/es\/servicios\/observabilidad\/observabilidad-de-extremo-a-extremo\/<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Respuesta r\u00e1pida: La IA est\u00e1 disparando el gasto en la nube porque introduce un consumo continuo y variable: capacidad de GPU, inferencia que se cobra por uso, almacenamiento y transferencia de grandes vol\u00famenes de datos. El gasto se vuelve desperdicio cuando las empresas activan iniciativas para seguir la tendencia, sin definir qu\u00e9 beneficio buscan y sin curar sus datos antes de subirlos a la nube. Ikusi ayuda a evitarlo con su Observabilidad de extremo a extremo, que da visibilidad de la infraestructura cloud en tiempo real, y su Anal\u00edtica de inversiones en el \u00e1mbito de TI, que centraliza el gasto en la nube y detecta desviaciones.<\/p>\n","protected":false},"author":30,"featured_media":29074,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[42],"tags":[53,472,62],"temas":[431,421,424,412],"class_list":["post-29060","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-transformacion-de-las-empresas","tag-inteligencia-artificial","tag-nube-y-data-center-2","tag-transformacion-digital","temas-cloud-computing-2","temas-datos-y-analitica-2","temas-inteligencia-artificial-2","temas-nube-y-data-center-2"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Por qu\u00e9 la IA est\u00e1 disparando el gasto en la nube: lo que revelan los costos de IA en la nube - Ikusi<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.ikusi.com\/es\/blog\/blog-por-que-la-ia-dispara-el-gasto-en-la-nube\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Por qu\u00e9 la IA est\u00e1 disparando el gasto en la nube: lo que revelan los costos de IA en la nube - Ikusi\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Respuesta r\u00e1pida: La IA est\u00e1 disparando el gasto en la nube porque introduce un consumo continuo y variable: capacidad de GPU, inferencia que se cobra por uso, almacenamiento y transferencia de grandes vol\u00famenes de datos. 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