Azure OpenAI vs Azure ML Studio: Diferencias, Casos y Costos Ocultos

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

Característica

Azure OpenAI Service

Azure Machine Learning Studio

Tipo de modelos

LLM preentrenados (GPT-4, Codex)

Modelos ML personalizados

Ideal para

Chatbots, resumen, clasificación NLP

Modelos predictivos, regresión

Entrenamiento propio

No (uso por prompt)

Entrenamiento completo

Interfaz

API + playground (fácil de usar)

Studio visual + notebooks

Costo por uso

Tokens/inferencia

Recursos computacionales (vCPU, RAM)

Seguridad empresarial

Azure Trust Center + RBAC

Totalmente integrado

Azure OpenAI Service

• Clasificador de documentos jurídicos con 4 líneas de código y prompt ajustado.
• Resumen de contratos extensos en segundos con GPT-4.
• Generación automática de respuestas para reclamos con moderación integrada.

Azure Machine Learning Studio

• Predicción de morosidad en clientes usando históricos en CSV.
• Clasificación de clientes por riesgo usando árboles de decisión.
• Detección de anomalías en consumos de servicios públicos.

💸 Costos invisibles detectados

• Uso de endpoints de OpenAI sin control de tokens (prompt largo + temperatura alta).
• Entrenamientos innecesarios en ML Studio que se dejaron corriendo por días.
• No utilización de instancias reservadas ni dimensionamiento adecuado.
• Desconocimiento de créditos gratuitos disponibles por licenciamiento o programas CSP.

Resultados (tras correcciones)

• Reducción del 65% en costos mensuales al definir reglas de escalamiento y monitoreo.
• Seguridad y gobernanza de IA bajo políticas de Azure AD y etiquetas de confidencialidad.
• Aceleración de pruebas de concepto en 1 semana usando OpenAI (sin entrenar modelos desde cero).
• Mayor entendimiento por parte de stakeholders de las diferencias entre IA generativa vs predictiva.

Lecciones aprendidas

• OpenAI y ML Studio no compiten: se complementan según el problema que quieres resolver.
• Sin control de costos por tokens o CPU, la IA puede volverse insostenible.
• Medir, etiquetar y automatizar la gobernanza de IA es parte del éxito técnico y financiero.
• Aprovechar los créditos de Azure requiere activación, no solo suscripción.