Dentro del manual de Automat para escalar startups de IA en AWS

      El auge de la IA ha cambiado fundamentalmente la forma en que las startups piensan sobre la infraestructura. Lo que alguna vez fue un viaje de escalado en la nube relativamente sencillo se ha vuelto mucho más complejo, ya que las empresas ahora equilibran cargas de trabajo intensivas en GPU, modelos de IA en rápida evolución, requisitos de cumplimiento y costos operativos en aumento. Para muchas startups, el desafío ya no es simplemente llevar un producto al mercado. Se trata de mantener las operaciones en la nube sostenibles mientras se escala lo suficientemente rápido como para competir. Al mismo tiempo, AWS ha evolucionado a ser mucho más que una plataforma de alojamiento. Para las startups que construyen productos nativos de IA, se ha convertido en una capa de orquestación para todo, desde pipelines de despliegue hasta gobernanza de IA generativa. Según Ziv Kashtan, CEO de Automat-it, las startups que escalan con más éxito son aquellas que tratan la arquitectura en la nube como una ventaja estratégica en lugar de un pensamiento posterior. El costo oculto de escalar demasiado rápido “Desde el principio, vimos que las startups en rápido crecimiento a menudo dejaban que sus gastos en la nube superaran sus ingresos”, dice Kashtan. Esa observación dio forma a la fuerte énfasis de Automat-it en la optimización continua de FinOps como parte de su enfoque de servicios gestionados de AWS. La empresa, un socio Premier de AWS especializado en startups, ha apoyado a miles de compañías mientras pasan de MVP a producción. Lo que comenzó como un negocio centrado en DevOps ha evolucionado a ser una empresa de servicios de IA que ayuda a las startups a operacionalizar flujos de trabajo de IA cada vez más complejos en AWS. El 💜 de la tecnología de la UE Los últimos rumores de la escena tecnológica de la UE, una historia de nuestro sabio fundador Boris y un arte de IA cuestionable. Es gratis, cada semana, en tu bandeja de entrada. ¡Inscríbete ahora! Kashtan dice que uno de los mayores conceptos erróneos que tienen los fundadores es creer que migrar a AWS por sí solo garantiza eficiencia. “Levantar y trasladar es suficiente”, dice, describiendo una mentalidad común entre las startups. “AWS es como Lego. Puedes construir cualquier cosa sobre él. Pero también puedes perderte fácilmente todas las cosas buenas.” Otro concepto erróneo es que los servicios gestionados son inherentemente más caros que construir todo internamente. Según Kashtan, las startups a menudo subestiman los costos ocultos de mantenimiento, parches, tiempo de inactividad y gestión ineficiente de recursos. El dolor generalmente surge cuando las startups pasan de la ejecución temprana a un verdadero modo de escalado. De repente, los costos de inferencia de IA se disparan, los despliegues se vuelven cada vez más frágiles y los equipos de ingeniería pasan más tiempo lidiando con interrupciones que construyendo productos. “En la práctica, esto puede parecer costos de IA y GPU en espiral, donde las startups luchan por mantener una economía unitaria sostenible”, explica Kashtan. Por qué la madurez de DevOps importa Uno de los errores arquitectónicos más consistentes que Automat-it observa es que las startups retrasan la disciplina operativa hasta etapas posteriores de crecimiento. Los equipos a menudo omiten zonas de aterrizaje de AWS de múltiples cuentas, dependen de la provisión manual a través de la consola de AWS o despliegan sistemas monolíticos que se vuelven difíciles de escalar. “A menudo vemos equipos que provisionan recursos manualmente a través de la interfaz web de AWS en lugar de depender de Infraestructura como Código”, dice Kashtan. Para las startups de alto crecimiento, la madurez de DevOps se vincula directamente con la velocidad y la resiliencia. Los pipelines de CI/CD maduros, las pruebas automatizadas y la Infraestructura como Código permiten a las startups desplegar más rápido mientras reducen la fricción operativa. Kashtan argumenta que las startups más efectivas abrazan “el resultado sobre la producción”, externalizando la gestión de infraestructura no diferenciada para que los equipos internos puedan centrarse completamente en la innovación propietaria. “Cuando DevOps es maduro, los equipos de ingeniería se liberan para centrarse completamente en su producto principal”, dice. Esa madurez operativa también se aplica cada vez más a las cargas de trabajo de IA. Muchas startups se apresuran a la producción con impresionantes demostraciones de IA, solo para descubrir que la observabilidad, gobernanza y control de costos de grado de producción son problemas significativamente más difíciles de resolver. Cómo es un entorno de AWS bien optimizado Según Kashtan, los entornos de startups bien optimizados en AWS comparten varias características comunes. Priorizan la Infraestructura como Código desde el primer día utilizando herramientas como Terraform o AWS CDK. Implementan estrategias de múltiples cuentas para el aislamiento de seguridad y la preparación para el cumplimiento. Adoptan entornos de computación elástica como Amazon EKS Auto Mode o Amazon ECS en Fargate para reducir la carga operativa y optimizar costos. En entornos de IA específicamente, Automat-it aboga por estrategias de modelos de múltiples niveles utilizando Amazon Bedrock, donde las tareas más simples se dirigen a modelos de menor costo mientras que los modelos premium se reservan para cargas de trabajo de razonamiento más avanzadas. “Los equipos cometen el error de usar un único LLM premium para todo”, dice Kashtan. “Una estrategia de modelo de múltiples niveles mejora drásticamente la eficiencia.” La automatización también juega un papel creciente en la reducción de la carga operativa. Kashtan señala la gestión de costos en la nube, los pipelines de CI/CD, la recopilación de evidencia de cumplimiento y la orquestación de agentes como áreas donde la automatización nativa de AWS puede reducir significativamente la carga de ingeniería. Una reducción de doce veces en los costos de infraestructura de IA Un ejemplo que Automat-it destaca es su trabajo con mokSa.ai, una startup de inteligencia de video que enfrenta costos de infraestructura insostenibles. La arquitectura original de la empresa dependía de un modelo de IA por instancia de GPU dedicada, lo que resultaba en costos que alcanzaban los $353 por cámara al mes. Automat-it reestructuró la plataforma utilizando Amazon EKS e implementó el tiempo de división de GPU de NVIDIA para permitir que múltiples modelos de IA compartieran recursos de GPU virtuales simultáneamente. “El resultado fue una increíble reducción de costos de doce veces, hasta solo $27 por cámara mensualmente, manteniendo los tiempos de inferencia muy por debajo de su umbral requerido de 500 ms”, dice Kashtan. El panorama de AWS en 2026 Mirando hacia adelante, Kashtan cree que AWS continuará evolucionando hacia una capa de orquestación gestionada para sistemas de IA Agente, abstraiendo gran parte de la complejidad de infraestructura con la que las startups actualmente luchan. “Con regulaciones estrictas como la Ley de IA de la UE que entrará en vigor en agosto de 2026, las herramientas de gobernanza y trazabilidad integradas de AWS se convertirán en mecanismos vitales de supervivencia para las startups de alto riesgo”, dice. Para los fundadores que construyen en AWS hoy, su consejo es, en última instancia, sencillo: “Concéntrate en tu producto principal y asóciate para el resto.”