Resumen:FinOps (Finanzas + Operaciones) representa un marco operativo y una práctica cultural que maximiza el valor empresarial de la nube a través de la responsabilidad financiera colaborativa entre los equipos de ingeniería, finanzas y negocios. Los profesionales de FinOps enfrentan un desafío fundamental: los datos de facturación llegan en formatos, taxonomías y métricas heterogéneos de múltiples proveedores de nube y sistemas internos que eventualmente conducen a sintetizar conocimientos prácticos y a tomar decisiones urgentes. Para abordar este desafío, proponemos aprovechar agentes de IA autónomos y orientados a objetivos para la automatización de FinOps. En este documento, creamos un agente FinOps para un caso de uso típico de infraestructura de TI y optimización de costos. Construimos un sistema que simula un proceso industrial realista de extremo a extremo, comenzando con la recuperación de datos de varias fuentes hasta la consolidación y análisis de los datos para generar recomendaciones para la optimización. Definimos un conjunto de métricas para evaluar a nuestro agente utilizando varios modelos de lenguaje de código abierto y de código cerrado y muestra que el agente fue capaz de comprender, planificar y ejecutar tareas tan bien como un profesional real de FinOps.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 30 de octubre de 2025.
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