AI FinOps Platform · Jackson Cloud 2026

Control Your AI.
Optimize Every Decision.

asertu Optimizer es la capa de control que las empresas necesitan para gestionar y optimizar su infraestructura de IA en producción.

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AI Cost Visibility Governance & Control Cost Optimization Forecasting
asertu Optimizer · AI Infrastructure Overview
Monthly AI Spend
$12,340
+18% vs last month
Forecasted Spend
$18,900
Next 30 days
Optimization Potential
$4,200
Identified savings
Requests Processed
2.4M
This month
Monthly AI Spend trend
Cost by model
GPT-4o 50%
GPT-mini 31%
Claude 15%
Contexto

El auge de la IA en producción

Las empresas integran IA en sus productos a gran velocidad, pero carecen de herramientas para gestionar sus costes operativos.

Uso impredecible de tokens

A diferencia del cloud tradicional, la IA escala dinámicamente: los agentes pueden encadenar múltiples llamadas y los prompts crecen con el tiempo.

Múltiples proveedores de modelos

Las empresas usan OpenAI, Amazon Bedrock, Anthropic y otros simultáneamente, fragmentando la visibilidad sobre costes y uso.

Costes que superan ingresos

Sin gobernanza adecuada, el gasto en IA puede crecer más rápido que los ingresos. Las empresas necesitan mecanismos para detectar anomalías.

Herramientas de observabilidad inadecuadas

Las plataformas tradicionales no ofrecen visibilidad sobre tokens consumidos, coste por modelo o coste por feature o tenant.

"

La IA se está convirtiendo en infraestructura crítica — pero las empresas carecen de las herramientas para gestionar su coste y uso.

El Problema

La infraestructura de IA
es difícil de controlar

Las empresas despliegan features de IA en producción rápidamente, pero las herramientas para gestionarlas aún son inmaduras.

01

Falta de visibilidad de costes

  • ¿Cuánto cuesta cada feature de IA?
  • ¿Qué clientes generan más gasto?
  • ¿Cuál es el coste por petición o workflow?
02

Patrones de uso impredecibles

  • El uso de tokens varía por petición
  • Agentes disparan múltiples llamadas
  • Los prompts crecen con el tiempo
  • Forecasting de costes muy difícil
03

Gobernanza y control limitados

  • Sin mecanismos para imponer presupuestos
  • Sin detección de uso anómalo
  • Sin optimización de selección de modelos
⚠️ Como resultado, los costes de IA pueden crecer más rápido que los ingresos. Las empresas necesitan una nueva capa: AI FinOps.
La Solución

asertu Optimizer

Una plataforma AI FinOps diseñada para ayudar a las empresas a gestionar y optimizar su infraestructura de IA en producción.

asertu Optimizer proporciona la visibilidad y el control que los equipos de ingeniería y producto necesitan para operar sistemas de IA de manera eficiente.

Actúa como la capa de optimización entre las aplicaciones de IA y los proveedores de modelos, convirtiendo el uso de IA en infraestructura medible y controlable.

Visibilidad total

Coste por feature, cliente, modelo y workflow

Gobernanza

Presupuestos, alertas y detección de anomalías

Optimización

Recomendaciones de modelos y eficiencia de prompts

Forecasting

Predicción de gasto y planificación de capacidad

"asertu Optimizer proporciona la capa de control que las empresas necesitan para ejecutar sistemas de IA eficientemente."

asertu Optimizer — Architecture
Input Layer

Customer AI Applications

Chatbots · Copilots · AI features · Data pipelines

↓ AI requests
asertu Platform

AI Infrastructure Optimization Layer

IngestionTelemetry · Events
AnalyticsUsage · Cost
ControlGovernance · Optimize
↓ Usage telemetry · Token & latency metrics
Model Providers
OpenAI
Amazon Bedrock
Anthropic
↓ Insights & analytics
Output

asertu Dashboard

Cost metrics · Usage analytics · Optimization insights · Alerts

Capacidades Clave

Todo lo que necesitas para operar IA eficientemente

asertu Optimizer convierte el uso de IA en infraestructura medible y controlable.

AI Cost Visibility

  • Coste por feature
  • Coste por tenant / cliente
  • Coste por modelo y proveedor
  • Coste por workflow o petición

AI Usage Analytics

  • Patrones de consumo de tokens
  • Volumen de peticiones
  • Distribución de modelos
  • Métricas de latencia

Budgeting & Governance

  • Presupuestos por equipo y feature
  • Límites de uso por tenant
  • Alertas de coste
  • Detección de anomalías

AI Cost Optimization

  • Recomendación de modelos
  • Eficiencia de prompts
  • Workflows ineficientes

Forecasting & Planning

  • Proyección de gasto en IA
  • Estimaciones de crecimiento
  • Planificación de capacidad
Ejemplo de Dashboard

AI Infrastructure Overview

Vista en tiempo real del uso de infraestructura de IA para equipos de ingeniería, producto y finanzas.

Monthly AI Spend
$12,340
+18% vs mes anterior
Forecasted Spend
$18,900
Próximos 30 días
Optimization Potential
$4,200
Ahorro identificado
Requests Processed
2.4M
Este mes
Avg Cost / Request
$0.005
Todos los modelos
Active Workflows
14
3 proveedores

Monthly AI Spend — últimos 8 meses

AI Spend real
Forecast

Cost by Feature

FeatureMonthly Cost
AI Support Chat
$4,300
Document Analysis
$3,100
Sales Copilot
$2,200
Knowledge Asst.
$1,700

Cost by Model

ModelCost
GPT-4o
$6,200
GPT-4o-mini
$3,900
Claude Sonnet
$1,800
Embeddings
$440

Cost by Customer

CustomerStatusCost
Acme CorpMonitor$1,240
GlobexAlert$980
FinDataNormal$870
RetailFlowNormal$760

Optimization Insights — Recommendations

!
GPT-4 usado en peticiones de baja complejidad
Support Chat · 1,840 peticiones esta semana
Ahorro potencial 45% → cambiar a GPT-4o-mini
!
Tamaño de prompt aumentó un 32% en "Support Chat"
Últimos 14 días · Media de +840 tokens por petición
Revisar eficiencia del prompt template
!
Cliente "Globex" — uso aumentó un 70% esta semana
Anomalía detectada · Uso por encima del umbral esperado
Revisar límites de tenant y tier de pricing
Oportunidad de Mercado

Una nueva categoría: AI FinOps

La adopción de IA generativa está creando una nueva capa de software de infraestructura de enorme tamaño.

Explosión de adopción de LLMs Driver 1

Las empresas integran IA en productos, workflows y herramientas internas a velocidad sin precedentes.

SaaSStartupsEnterpriseConsulting

Las cargas de IA son caras Driver 2

El uso de LLMs introduce costes variables y difíciles de predecir que escalan dinámicamente.

Token usageModel costsAgent workflows

Herramientas existentes inadecuadas Driver 3

Las plataformas tradicionales no ofrecen visibilidad sobre tokens, coste por modelo o por feature.

No token trackingNo cost attribution

Oportunidad a largo plazo Driver 4

AI FinOps es una capa fundacional del stack de IA a medida que la IA se convierte en infraestructura central.

AI FinOpsAI GovernanceAI Optimization
Landscape Competitivo

Posicionamiento único

Las herramientas existentes se centran en workflows de ingeniería, no en la gestión operativa de costes.

LLM Observability Platforms

Helicone · Langfuse · LangSmith

Prompt tracingRequest monitoringDebugging

AI Evaluation Platforms

Braintrust · Humanloop · Confident AI

Model evaluationPrompt testingOutput quality

Enterprise AI Monitoring

Arize AI · Fiddler AI · Weights & Biases

Model monitoringComplianceEnterprise ML ops

asertu Optimizer

Mientras las herramientas existentes ayudan a construir apps de IA, asertu ayuda a operarlas eficientemente.

AI FinOps & Cost Optimization
Clientes Objetivo

Diseñado para quienes
operan IA en producción

Cualquier empresa que ejecute IA en producción necesitará infraestructura para gestionar su coste y uso.

SaaS Companies Primary

  • AI copilots en producto
  • Chatbots de soporte
  • Análisis de documentos
  • Analytics por IA

AI-First Startups

  • AI assistants
  • Developer copilots
  • Research tools
  • Legal o financial AI

AI Consulting Firms

  • RAG systems
  • Enterprise copilots
  • AI automation platforms
  • Multi-client cost tracking

Enterprises

  • Internal copilots
  • Knowledge assistants
  • Document analysis tools
  • Budget control y governance
Modelo de Negocio

SaaS que crece con la adopción de IA

A medida que los clientes incrementan su uso de IA, su necesidad de gestión crece con ellos.

Plataforma SaaS

Las empresas se suscriben para obtener visibilidad, gobernanza y optimización de sus cargas de trabajo de IA.

AI usage ↑
→
Cost ↑
↑
↓
Scale
←
Optimization ↑

Servicios Opcionales

Jackson Cloud ofrece servicios profesionales adicionales creando un modelo híbrido SaaS + consultoría:

  • AI cost audits
  • Infrastructure optimization
  • AI architecture consulting
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infraestructura de IA

asertu Optimizer proporciona la capa de control que las empresas necesitan para ejecutar sistemas de IA eficientemente.

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