Se você leu o título e achou que o assunto não é para você, te convido a ir até o final. É muito provável que esse tema te impacte já no curto prazo. O tema FINOPS é para todos os gestores que estão embarcando no maravilhoso e incerto mundo da Inteligência Artificial. Antes de seguir com a argumentação, vamos colocar todos na mesma página em relação ao que quer dizer o conceito.

FINOPS nada mais é do que a junção de “Finanças” e “Operações”. Cresceu e se tornou totalmente necessário para as empresas que usam computação em nuvem nos seus negócios. A facilidade de uso inerente ao mundo da infraestrutura em nuvem é diretamente proporcional à probabilidade de você se perder em termos de custos, caso não tenha maturidade de gestão e controle dos “ponteiros” da computação em nuvem.

Com o amplo crescimento global da cloud computing, organizações desenvolveram práticas para monitorar e controlar no fino os custos relacionados aos diversos serviços em nuvem. Sejam eles a própria infraestrutura como serviço, ou as dezenas de plataformas e aplicações que são contratadas diretamente de provedores cloud. Assim sendo, essas empresas mais maduras denominaram essa disciplina de controle dos custos da nuvem de FINOPS.

O termo, desde então, ampliou seu alcance e passou a ser usado também para todo e qualquer tipo de controle mais fino de custos das operações de tecnologia e engenharia de empresas globais.

Mas o que isso tem a ver com a Inteligência Artificial?

O crescimento exponencial do uso da Inteligência Artificial, principalmente a Generativa, nos últimos anos está diretamente vinculado à oferta abundante de serviços em nuvem. Para os principais modelos de IA Generativa funcionarem, um grande aparato de infraestrutura é necessário para suportar o intenso treinamento e processamento de dados.

Dessa forma, quanto mais as organizações se encantarem com aplicações de IA, é bem provável que elas comecem a aumentar o seu consumo de serviços baseados em nuvem. Muitas ofertas hoje de serviços de IA estão baseadas em modelos de negócio 100% cloud. Isso quer dizer que para você contratar e usar um modelo desses, precisará ampliar o seu consumo de serviços em nuvem.

O Gartner Group prevê que 75% do mercado de Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (DBMS) será em nuvem até 2028. Outra tendência também nessa mesma linha é que as empresas operem com o conceito de “multicloud”, ou seja, tenham múltiplos fornecedores simultâneos oferecendo serviços baseados em nuvem.

Pense no próprio ChatGPT, no Runway ou no Midjourney. Aplicações de IA Generativa que oferecem formas de você consumir o serviço individualmente ou como empresa. Mesmo a oferta como empresa é majoritariamente vendida como um serviço baseado em cloud. Existem aquelas empresas que estão planejando montar sua infraestrutura on premise própria para suportar o treinamento de modelos de IA. Porém, pelo que analisamos do mercado até o momento, essas são a minoria.

Por enquanto, a recomendação é já trazer o tema FINOPS “by design”, ou seja, inerente a todas as iniciativas, provas de conceito e projetos que envolvam IA. Isso ajuda a criar uma cultura de controle de custos para quando o momento for de escalar as aplicações e o uso dentro da empresa. Uma prática já madura para o controle de custos em nuvem, aplicável também aos serviços de IA, é a implantação de alertas automáticos, travas e mecanismos que fechem a torneira, caso o consumo passe de um determinado limite superior de controle pré-estabelecido. Como regra, é seguro assumir que as aplicações de IA, principalmente que usam GPU (do inglês, graphics processing unit), serão caras.

Recomendações para o curto prazo

A aplicação de FINOPS para o contexto de IA ainda é nova. O mercado ainda verá, nos próximos cinco anos, uma série de avanços de automações e ferramentas para otimizar o controle de custos da nova arquitetura de serviços de IA. Além disso, é esperado que haja uma consolidação desse mercado em fornecedores líderes, como aconteceu com as demais ondas tecnológicas.

Até lá, é importante que cada empresa avalie seu atual grau de maturidade em FINOPS para os temas de computação em nuvem. Se já forem empresas maduras nessas práticas, o advento de IA trará necessidades de adequação e complementação do trabalho já feito. Porém, para aquelas organizações que ainda não se desenvolveram nesse campo, o melhor momento para fazer é agora. Começar a usar e escalar aplicações de IA na sua empresa sem um rigoroso processo de monitoramento, alertas e controles de custo pode ser uma bomba financeira. Fuja disso.

*Carlos Eduardo Carvalho é Sócio-Diretor da Bridge & Co. É mestre em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ, auditor ISO 20.000, certificado ITIL Expert e CGEIT, entre outras. É professor de pós-graduação em Estratégia e Governança de TI em instituições como UFRJ, UFJF e FGV. Possui experiência em projetos de grande porte de transformação digital, desenho organizacional de áreas de TI e elaboração de processos orçamentários para Tecnologia da Informação.