La adopción de IA generativa y capacidades avanzadas de Data & AI en plataforma está acelerándose en las organizaciones. Pero, como siempre ocurre cuando el uso escala, aparece una pregunta clave: ¿cómo gobernamos el consumo para que la innovación no derive en un gasto incontrolado?
Snowflake ha dado un paso relevante en esta dirección con la disponibilidad general (GA) de los budgets para funcionalidades de IA, reforzando claramente su propuesta de gobierno financiero (FinOps) integrado en la plataforma
De controlar infraestructura a gobernar consumo de IA
Históricamente, el control del gasto se ha centrado en cómputo y almacenamiento. Sin embargo, el auge de capacidades como:
- AI Functions
- Cortex Agents
- Cortex Code
- Snowflake Intelligence
Introduce un nuevo reto: el coste ya no está solo ligado a infraestructura, sino al uso funcional que hacen los equipos de negocio.
La principal novedad es que Snowflake permite ahora definir budgets específicos para estas capacidades de IA, haciendo posible medir y limitar el consumo por equipo, unidad de negocio o centro de coste, y no únicamente a nivel global de cuenta.
Desde un punto de vista FinOps maduro, este cambio es fundamental.
Shared resources: el corazón del gobierno FinOps en Snowflake
El segundo pilar clave es el concepto de shared resources (recursos compartidos). Snowflake clasifica las capacidades de IA como recursos que, por naturaleza, suelen ser utilizados por múltiples equipos dentro de la organización.
La plataforma permite:
- Añadir funcionalidades de IA a un budget como shared resources
- Atribuir el consumo solo cuando determinados usuarios las utilizan
- Ignorar el resto de consumo del mismo recurso cuando lo usan otros equipos
Esto se consigue mediante tagging de usuarios, asociando etiquetas (por ejemplo, centro de coste o unidad organizativa) y vinculándolas al budget correspondiente.
ALTER USER ejemplo SET TAG cost_management.tags.cost_center = 'FINANCE';
El resultado es un modelo de cost attribution claro, transparente y auditable, alineado con las mejores prácticas FinOps.
FinOps “by design”: menos Excel, más plataforma
Uno de los grandes problemas del control de gasto en plataformas cloud es la dependencia excesiva de procesos externos: exportes, hojas de cálculo, herramientas adicionales o revisiones manuales.
El enfoque de Snowflake es distinto:
- El modelo de gobierno financiero está embebido en la plataforma
- El control se basa en mecanismos nativos (budgets, tags, usuarios)
- No se delega la responsabilidad únicamente en Finanzas o IT
Este diseño permite que FinOps deje de ser reactivo y pase a ser preventivo, especialmente en escenarios de IA donde el consumo puede crecer de forma no lineal.
Qué habilita este enfoque desde una perspectiva de buenas prácticas
Aunque Snowflake no impone un modelo organizativo concreto, las capacidades que introduce habilitan claramente varias buenas prácticas:
- Separación clara entre innovación y control de costes
- Autonomía de los equipos sin perder visibilidad financiera
- Gobierno del dato y de la IA alineado con gobierno económico
- Capacidad de escalar IA sin erosionar la previsibilidad presupuestaria
En definitiva, se habilita un modelo de consumo responsable, clave cuando la IA pasa de experimentación a producción real.
Conclusión: FinOps como acelerador, no como freno
La incorporación de budgets para funcionalidades de IA y su tratamiento como shared resources refuerza una idea clave: el gobierno no frena la innovación; la hace sostenible.
Snowflake avanza hacia un modelo donde Data, IA y FinOps convergen en la misma capa de plataforma, permitiendo a las organizaciones escalar capacidades avanzadas con control, transparencia y responsabilidad económica
Un paso más hacia plataformas de datos verdaderamente enterprise-grade en la era de la IA.
Foto de portada gracias a Towfiqu barbhuiya: https://www.pexels.com/es-es/foto/mano-dinero-sujetando-monedas-9755383/
Alb3rto Alonso 