Azure: IA y Automatización para Reducir Costos
Introducción: “Muchas empresas escalan en la nube sin control, generando gastos invisibles por máquinas encendidas innecesariamente, servicios...
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David Garcia : 4/08/2025 02:09:34 PM
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Introducción: Caso práctico: Azure OpenAI vs Azure Machine Learning Studio – Diferencias, casos reales y costos invisibles “Muchas organizaciones cuentan con créditos de Azure o planes habilitados con servicios de IA, pero no activan ni uno solo. Peor aún: confunden OpenAI con Machine Learning Studio y desperdician su potencial.” Contexto Una empresa tecnológica con suscripción Azure Enterprise Agreement (EA) quería desarrollar soluciones basadas en inteligencia artificial para análisis de textos legales y predicción de riesgos. El equipo técnico no sabía si usar Azure OpenAI Service o Azure Machine Learning Studio, por lo que intentaron usar ambos... duplicando consumo y sin resultados claros durante dos meses. Además, el equipo de finanzas notó un aumento inesperado en los costos por inferencias en modelos sin monitoreo ni límites configurados.
Comparativa aplicada: OpenAI vs ML Studio |
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Característica |
Azure OpenAI Service |
Azure Machine Learning Studio |
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Tipo de modelos |
LLM preentrenados (GPT-4, Codex) |
Modelos ML personalizados |
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Ideal para |
Chatbots, resumen, clasificación NLP |
Modelos predictivos, regresión |
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Entrenamiento propio |
No (uso por prompt) |
Entrenamiento completo |
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Interfaz |
API + playground (fácil de usar) |
Studio visual + notebooks |
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Costo por uso |
Tokens/inferencia |
Recursos computacionales (vCPU, RAM) |
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Seguridad empresarial |
Azure Trust Center + RBAC |
Totalmente integrado |
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Azure OpenAI Service
Azure Machine Learning Studio
💸 Costos invisibles detectados
Resultados (tras correcciones)
Lecciones aprendidas
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