El control de la infraestructura fue mencionado por el 41% de los líderes de TI. El argumento para un mayor control no es nuevo, pero ha ganado relevancia renovada cuando se combina con estrategias de optimización de costos. En pocas palabras, las empresas están haciendo preguntas difíciles sobre si la nube pública satisface todas sus necesidades operativas. Para un número cada vez mayor de organizaciones, la respuesta es no. El gasto de IA en la nube, la mayoría de las implementaciones de IA ilustran los desafíos con los costos de la nube pública. Según el informe de Crayon, el 60% de las empresas usan IA para optimizar la automatización de procesos de TI, mientras que el 45% implementa IA para análisis de costos predictivos. Este movimiento subraya cómo las empresas se apoyan en los modelos de aprendizaje automático para mejorar la planificación y el pronóstico de los recursos. Sin embargo, ejecutar cargas de trabajo de IA a escala en la nube es costosa, especialmente para las organizaciones que utilizan grandes modelos computacionales o requieren GPU para tareas especializadas. Los proveedores públicos de la nube como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud han respondido con servicios optimizados y ofertas de productos, pero los que a menudo vienen con grandes etiquetas de precios. La sinergia entre la IA y la nube ha impulsado claramente la innovación masiva, pero también ha dificultado la gestión de el gasto en la nube de manera efectiva. Esta es la razón por la cual las estrategias de optimización de nubes que reducen los costos sin sacrificar el rendimiento ahora son cruciales para mantener la estabilidad financiera en medio de la creciente complejidad tecnológica.