Últimos relatórios apresentam dados tanto antigos quanto atualizados sobre finanças operacionais. As prioridades financeiras estão em evolução, exigindo um maior investimento em capacitação de colaboradores.
Lembras do finops e da otimização de custos? Segundo a maioria dos estudos, foi uma estratégia bastante bem-sucedida em 2023, embora tenha passado despercebida devido à grande quantidade de informações desencontradas sobre inteligência artificial.
O Estado de FinOps é um levantamento anual conduzido pela Fundação FinOps para obter informações sobre prioridades cruciais, tendências do setor e a evolução das práticas de finops. Esta pesquisa fornece insights sobre as atividades da Fundação e demonstra como o finops é implementado em diversas organizações. Os participantes são incentivados a ser detalhados e honestos, a fim de revelar dados valiosos para a comunidade. No entanto, é improvável que qualquer um deles admita qualquer tipo de desperdício em suas operações.
Acredito que esses relatórios são positivos. Embora não sejam totalmente imparciais – o que é comum – é interessante observar o papel da Fundação FinOps como referência no campo de finops e na divulgação de informações sobre o assunto.
As principais prioridades consistem na alteração.
A minimização dos resíduos e a administração dos descontos com base em compromissos emergiram como as principais preocupações para as equipes de finanças operacionais devido à instabilidade econômica no ano de 2023. As empresas estão cada vez mais atentas a maneiras de diminuir os gastos com computação em nuvem, como adquirir recursos com antecedência.
As equipes de Finops estão cada vez mais focadas em utilizar recursos de previsão, prevendo que os custos de execução de inteligência artificial e aprendizado de máquina terão um impacto significativo nas práticas de finops até 2024. Atualmente, é praticamente impossível discutir qualquer assunto sem que a inteligência artificial seja mencionada.
A preocupação é que, ao nos concentrarmos demais em desativar algo, podemos estar deixando de lado a questão mais importante de otimizar nossos recursos para lidar com os custos do uso da inteligência artificial. Os gastos podem se tornar a maior limitação para a utilização da IA. Considerando o valor das ações da Nvidia, a demanda parece ser forte, o que provavelmente resultará em preços elevados.
Espero que as prioridades financeiras previstas para 2023 sejam alteradas nos próximos anos de 2024 e 2025. Prevemos mudanças importantes e rápidas no uso da computação em nuvem, o que terá impacto em todas as áreas financeiras relacionadas à nuvem. É essencial estabelecer medidas de governança de custos para evitar cometer grandes erros.
A chave está na otimização.
O investimento em computação é a categoria mais aprimorada, porém existem oportunidades de aprimoramento em relação ao armazenamento, bancos de dados e tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial. Embora os sistemas de finanças operacionais possam esclarecer a utilização, a eficiência no uso dos recursos de nuvem é o principal desafio enfrentado pelas organizações de TI.
O desafio nos anos de 2024 e 2025 é que a otimização pode atingir um limite, no qual a economia de dinheiro obtida com o processo de otimização diminui à medida que há uma redução nos recursos desperdiçados.
De acordo com o estudo, a comunidade finops desenvolveu uma coleção de recursos para melhorar a eficiência nas plataformas de nuvem da AWS, Google Cloud e Microsoft Azure no ano de 2023. Eles possuem estratégias específicas de otimização para cada um desses provedores de serviços em nuvem.
Muitas vezes a questão mais importante é negligenciada: a otimização de diferentes plataformas, como nuvem, tradicional, borda e móvel, que oferecem processos de otimização diversos. Por exemplo, as empresas podem transferir o processamento para uma nuvem pública e depois retornar às instalações se os custos de processamento e armazenamento forem reduzidos.
Uma das minhas maiores preocupações atualmente é que, apesar de termos recursos para lidar com isso, é necessário oferecer mais capacitação e estratégias para os colaboradores do setor financeiro. No momento, percebo que há uma concentração intensa em redução de custos na nuvem pública e não uma compreensão abrangente de todos os sistemas, o que representa um desafio mais relevante a ser enfrentado.
O Finops precisa ser capturado.
De acordo com a pesquisa, é preciso realizar avanços significativos nos recursos de previsão financeira operacional (finops). Além disso, há uma demanda por melhores ferramentas por parte das equipes de finops para antecipar os custos futuros e poder ajustar os gastos, incluindo a utilização de recursos mais reservados adquiridos previamente.
Os engenheiros aproveitam ao máximo os relatórios de autoatendimento finops, que possibilitam a tomada de decisões instantâneas. Essa ferramenta, também conhecida como “boque de mão automática”, identifica áreas de economia de dinheiro e as aborda antes mesmo que o código seja desenvolvido para acessar um recurso específico na nuvem.
Isso, aliado à análise de indicadores de sustentabilidade durante o desenvolvimento de software, possibilitará a resolução de problemas antes de sua ocorrência. Atualmente, alguns desenvolvedores cometem equívocos, como alocar recursos em excesso para um aplicativo em infraestrutura, resultando em problemas futuros. É mais vantajoso antecipar essas questões.
Quanto mais uma equipe recebe treinamento em finanças operacionais, maior é o valor que ela pode obter com relatórios de autoatendimento, sendo a engenharia a área que mais se beneficia. De acordo com o relatório, nos últimos três anos, houve um aumento nos investimentos em treinamento em finanças operacionais para todos os colaboradores, com destaque para a área de engenharia.
Custo da inteligência artificial geradora.
Apenas cerca de um terço dos participantes mencionaram que os custos da inteligência artificial generativa estão afetando suas operações financeiras. Isso indica que existe uma grande oportunidade para as práticas e ferramentas de finanças operacionais assegurarem o valor dos investimentos em inteligência artificial.
O estudo constatou que a inteligência artificial está influenciando a abordagem de finops, especialmente para as empresas que gastam mais de US$ 100 milhões por ano em nuvem, com uma taxa de impacto que subiu de 31% para 45%. Empresas com altos gastos em nuvem veem a inteligência artificial e aprendizado de máquina como uma fonte crescente de custos variáveis a serem controlados, o que pode resultar em mudanças significativas nos próximos relatórios.
