Finops en TI: Comparación entre Entornos On-premise y Nube bajo Costo, Gobernanza y Escalabilidad

Bruno César de Souza Dela Val Assis; Everton Gomede

DOI: 10.22167/2675-6528-202602742

Artículo derivado del Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para síntesis y organización textual.

Resumen

La creciente adopción de la computación en la nube ha transformado la gestión de recursos de tecnología de la información en las organizaciones, introduciendo desafíos de control de costos y gobernanza financiera. En este contexto, FinOps ha surgido como un enfoque para integrar equipos técnicos, financieros y de negocios, promoviendo la transparencia y la optimización continua. El estudio evaluó comparativamente la aplicación de FinOps en entornos on-premise y en la nube, considerando el costo, la gobernanza y la escalabilidad, y el impacto de FinOps en la eficiencia económica de la computación en la nube. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo, exploratorio y descriptivo, basado en simulación computacional de costos. Se utilizaron datos promedio de mercado para estructurar escenarios controlados y comparables, analizando el impacto financiero de diferentes modelos de infraestructura a lo largo de cinco años. Los resultados indicaron que la simple adopción de la nube no garantizó ganancias de eficiencia económica, con costos en entornos sin gobernanza financiera estructurada aproximándose al modelo on-premise debido a desperdicios. Sin embargo, la incorporación de prácticas FinOps demostró un impacto significativo en la optimización de los costos, reduciendo los gastos anuales y fortaleciendo la gobernanza. Se concluyó que los beneficios de flexibilidad y escalabilidad de la nube se materializan consistentemente solo con prácticas estructuradas de gobernanza financiera. La elección del modelo de infraestructura debe considerar el perfil de la carga de trabajo y la madurez organizacional, priorizando la implementación de FinOps desde las etapas iniciales para garantizar el control y la optimización continua.

Palabras clave: Cloud computing; Computación en la nube; FinOps; Gestión de costos; Gobernanza de TI.

1. Introducción

La tecnología de la información (TI) desempeña un papel estratégico en las organizaciones contemporáneas, siendo fundamental para la innovación, la eficiencia operativa y la generación de ventaja competitiva. Tradicionalmente, las infraestructuras de TI se estructuraron en entornos on-premise, caracterizados por la adquisición y el mantenimiento de activos físicos propios, como servidores, sistemas de almacenamiento y equipos de red. Con el avance de la computación en la nube, se observa un cambio relevante en este paradigma, impulsado por características como elasticidad, escalabilidad y rapidez en el aprovisionamiento de recursos.

Este nuevo modelo de computación permite una mayor flexibilidad en el uso de recursos computacionales, reduciendo la necesidad de inversiones iniciales elevadas y posibilitando una mayor adaptación a las variaciones de la demanda. La literatura indica que la nube ofrece ventajas significativas en términos de escalabilidad y eficiencia operativa, mientras que el modelo on-premise tiende a presentar un mayor control sobre los recursos y una mayor previsibilidad de costos, especialmente en escenarios con cargas de trabajo estables (Marston et al., 2011; Gartner, 2022). Sin embargo, la adopción de la nube también introduce desafíos relevantes, especialmente en lo que se refiere a la gestión financiera.

A diferencia del modelo tradicional, basado mayoritariamente en gastos de capital (CAPEX), la computación en la nube opera bajo un modelo de gastos operativos (OPEX), en el cual los costos varían según el consumo. En este escenario, diversas organizaciones han comenzado a enfrentar dificultades relacionadas con el control de gastos, la previsibilidad presupuestaria y el alineamiento entre costos de TI y valor de negocio. Estudios indican que entornos en la nube sin prácticas estructuradas de gobernanza pueden presentar niveles significativos de desperdicio, derivados principalmente de instancias ociosas, sobredimensionamiento y ausencia de monitoreo continuo (Flexera, 2023; FinOps Foundation, 2023).

En este contexto, surge FinOps (Financial Operations), un enfoque que integra equipos técnicos, financieros y de negocios con el objetivo de promover una mayor transparencia, responsabilidad compartida y optimización continua de los costos en entornos de cloud computing. FinOps propone un cambio de paradigma en la gestión financiera de TI, desplazando el enfoque de controles centralizados hacia una gobernanza orientada a datos y basada en el consumo en tiempo casi real (FinOps Foundation, 2023; Stormont, Fuller y Fuller, 2021). La literatura reciente destaca además que la madurez en la adopción de prácticas de FinOps está directamente relacionada con la capacidad de las organizaciones para alinear los costos de infraestructura con los objetivos de negocio, evolucionando desde etapas iniciales de control hacia niveles más avanzados de optimización y gobernanza (FinOps Foundation, 2024).

Además, la gobernanza financiera en TI desempeña un papel fundamental en la definición de mecanismos de control y en el alineamiento estratégico de las inversiones tecnológicas. Según Weill y Ross (2004), la gobernanza de TI es esencial para asegurar el uso eficiente de los recursos y su orientación a los objetivos de negocio. Marcos como el COBIT (ISACA, 2019) y el ITIL (Axelos, 2019) establecen directrices para el alineamiento entre tecnología y gestión organizacional. Sin embargo, tales enfoques no contemplan plenamente los desafíos dinámicos de la computación en la nube, en los cuales el consumo variable de recursos exige monitoreo continuo y toma de decisiones basada en datos. En este contexto, FinOps emerge como una práctica complementaria, orientada a la gobernanza financiera orientada al consumo.

A pesar del avance de la literatura sobre gestión de costos en cloud computing y de la consolidación de FinOps como práctica de gobernanza financiera, se observa que parte relevante de los estudios se concentra en la optimización de entornos exclusivamente en la nube. Aún son limitados los enfoques que realizan una comparación estructurada entre entornos on-premise y cloud computing desde múltiples perspectivas, como costo, gobernanza y escalabilidad, considerando un mismo escenario analítico. Esta brecha limita la comprensión sobre en qué contextos la adopción de FinOps genera mayor valor y cómo su aplicación impacta diferentes modelos de infraestructura. Ante este contexto, este trabajo busca responder a la siguiente pregunta de investigación: ¿en qué medida la adopción de prácticas de FinOps altera la eficiencia económica y la gobernanza financiera cuando se compara con el entorno on-premise, considerando también aspectos de escalabilidad? Se parte de la hipótesis de que la adopción de prácticas de FinOps en el entorno de cloud computing es capaz de reducir los costos operativos en un rango estimado entre el 20% y el 35%, además de mejorar los niveles de gobernanza financiera y capacidad de escalabilidad, cuando se compara con el modelo on-premise y el entorno en la nube sin gobernanza estructurada. Por otro lado, en ausencia de estas prácticas, el entorno en la nube tiende a presentar ineficiencias financieras derivadas del consumo descontrolado de recursos.

La relevancia de este estudio radica en llenar ese vacío, proporcionando subsidios para la toma de decisiones estratégicas en organizaciones que evalúan la migración u optimización de sus infraestructuras de TI. Así, el objetivo de este estudio es evaluar comparativamente los modelos on-premise y en la nube, considerando las dimensiones de costo, gobernanza y escalabilidad, a través de una simulación cuantitativa basada en parámetros representativos del mercado.

2. Material y Métodos

El presente estudio se caracterizó como una investigación aplicada, de enfoque cuantitativo, de naturaleza exploratoria y descriptiva. El objetivo fue realizar una evaluación analítica y comparativa de costos entre entornos on-premise y en cloud computing, con foco en la aplicación de prácticas de FinOps. La metodología empleó una simulación computacional, justificada por la capacidad de estructurar escenarios controlados y comparables, permitiendo el análisis aislado de las variables de costo asociadas a diferentes modelos de infraestructura de TI, en conformidad con estudios de costo total de propiedad (TCO).

El proceso metodológico se estructuró en un pipeline secuencial, abarcando seis etapas principales. Inicialmente, se realizó la definición del escenario y el establecimiento de las premisas que guiarían la simulación. A continuación, se procedió a la modelización de los costos para los diferentes entornos. Las etapas subsiguientes incluyeron la simulación de los escenarios propuestos, el análisis de los resultados obtenidos y, finalmente, un análisis de sensibilidad para verificar la robustez de las conclusiones.

La definición del escenario analizado se basó en parámetros representativos de una organización de tamaño mediano. Se consideró una carga de trabajo compuesta por máquinas virtuales, almacenamiento de datos y la operación continua de sistemas corporativos críticos. Los valores y premisas utilizados en la simulación se estimaron a partir de promedios de mercado y benchmarks ampliamente adoptados en la industria tecnológica, según informes técnicos y literatura especializada (GARTNER, 2022; BRASSCOM, 2022; IDC, 2021; UPTIME INSTITUTE, 2021; FINOPS FOUNDATION, 2023).

Las variables consideradas en el análisis de costos incluyeron la adquisición de hardware, depreciación de activos, consumo de energía eléctrica, espacio físico y refrigeración, mantenimiento de infraestructura, mano de obra especializada, costos operativos en la nube y costos asociados a la escalabilidad. Para el entorno en la nube sin gobernanza estructurada, se adoptó un porcentaje de desperdicio del 25%, valor intermedio de un rango del 20% al 35% indicado por la literatura (FINOPS FOUNDATION, 2023; STORMONT; FULLER; FULLER, 2021).

De manera similar, la estimación de reducción de costos con la adopción de prácticas de FinOps se estableció en un 30%. Este porcentaje representó un escenario de madurez intermedia, basado en evidencias de la literatura que apuntan a ganancias entre el 20% y el 35% (FINOPS FOUNDATION, 2023; FLEXERA, 2023). La elección de estos valores intermedios tuvo como objetivo representar un escenario realista de madurez organizacional intermedia, evitando extremos que pudieran comprometer la generalización de los resultados de la simulación.

El modelado de costos se diferenció para los entornos on-premise y en la nube, considerando sus características operativas y financieras. En el modelo on-premise, los costos se estructuraron en inversiones iniciales (CAPEX) y gastos operativos recurrentes (OPEX). El CAPEX se distribuyó a lo largo de un período de análisis de cinco años mediante depreciación lineal, alineado a las prácticas contables de activos de TI.

El cálculo del costo total anual para el entorno on-premise siguió la fórmula: Costo total anual = (CAPEX total / vida útil) + OPEX anual. Para el entorno en la nube, se adoptó el modelo de pago bajo demanda, donde los costos variaron según el consumo de recursos. El costo total anual en la nube se calculó como: Costo total anual = costo mensual × 12.

Adicionalmente, se incorporaron ajustes para reflejar el desperdicio y la optimización. El costo por desperdicio se calculó como: Costo base × (1 + porcentaje de desperdicio). Por su parte, el costo de la aplicación de FinOps se determinó por: Costo por desperdicio × (1 – porcentaje de reducción). El detalle completo de las fórmulas y premisas se encuentra en los apéndices del trabajo.

La simulación se llevó a cabo considerando un horizonte temporal de cinco años, período alineado con las prácticas de depreciación de activos tecnológicos y evaluación de inversiones en infraestructura de TI. Para el entorno de cloud computing, se simularon dos escenarios distintos: uno sin prácticas estructuradas de gobernanza financiera y otro con la adopción de FinOps, permitiendo la evaluación del impacto directo de estas prácticas en la optimización de los costos.

El análisis consideró tres perspectivas de escenario: un escenario base con parámetros medios de mercado, un escenario conservador con menor eficiencia operativa y un escenario optimista con mayor nivel de optimización de recursos. A efectos de comparación directa, los resultados presentados se centraron en el escenario base, garantizando la consistencia analítica. La memoria de cálculo detallada se encuentra en los apéndices del trabajo.

Los datos generados por la simulación fueron organizados y analizados mediante estadística descriptiva. Esta técnica permitió la comparación entre los diferentes modelos de infraestructura desde las perspectivas de costo, gobernanza y escalabilidad. La presentación de los resultados se realizó de forma a facilitar la visualización de las diferencias entre los escenarios y el impacto de la adopción de prácticas de FinOps en la eficiencia económica.

Con el objetivo de evaluar la robustez de los resultados, se realizó un análisis de sensibilidad. Se consideraron variaciones en los principales parámetros de la simulación, incluyendo diferentes niveles de desperdicio (15%, 25% y 35%) y diferentes niveles de reducción de costos asociados a FinOps (20%, 30% y 35%).

Adicionalmente, el análisis de sensibilidad incluyó la variación de la carga de trabajo, representada por el número de máquinas virtuales y el volumen de almacenamiento. Este enfoque permitió verificar el comportamiento de los resultados frente a cambios en las premisas adoptadas, reforzando la validez de las conclusiones en diferentes condiciones operativas. Los cálculos detallados del análisis de sensibilidad están disponibles en los apéndices.

3. Resultados y Discusión

Los resultados de la simulación cuantitativa, realizada para comparar los modelos de infraestructura on-premise y en la nube desde las perspectivas de costo, gobernanza y escalabilidad, revelaron importantes perspectivas sobre la eficiencia económica y la gestión de recursos de TI. El análisis demostró que la simple migración a la nube no garantiza, por sí sola, ganancias de eficiencia, siendo la adopción de prácticas de FinOps un factor determinante para la optimización de costos y el fortalecimiento de la gobernanza financiera. Este estudio, por lo tanto, ofrece una comprensión profunda sobre cómo diferentes enfoques de gestión impactan el rendimiento financiero y operativo de la infraestructura tecnológica.

La investigación partió de la caracterización de un escenario hipotético representativo de una organización de tamaño mediano, con aproximadamente doscientos colaboradores. La carga de trabajo simulada incluyó cincuenta máquinas virtuales, veinte terabytes de almacenamiento y la operación continua de sistemas corporativos críticos, como ERP, bases de datos y aplicaciones web. Esta configuración se estableció con base en patrones de infraestructura corporativa e informes de mercado, con el objetivo de un escenario intermedio y comparable para el análisis de los modelos (Gartner, 2022; IDC, 2021).

El horizonte de análisis financiero se definió en cinco años, período alineado con las prácticas de depreciación de activos tecnológicos y la evaluación de inversiones en infraestructura de TI, según estudios de costo total de propiedad (TCO). Para la simulación de los costos en la nube, se consideraron porcentajes de desperdicio del 25% en escenarios sin gobernanza financiera estructurada y una reducción de costos del 30% con la adopción de prácticas de FinOps. Estos valores intermedios se eligieron para representar un escenario realista de madurez organizacional, evitando extremos que pudieran comprometer la generalización de los resultados.

Caracterización del escenario analizado

Las premisas centrales que fundamentaron la construcción del escenario simulado incluyeron el perfil organizacional de doscientos colaboradores, la utilización de cincuenta máquinas virtuales y veinte terabytes de almacenamiento, con operación continua (24×7) para sistemas críticos. El horizonte de análisis fue de cinco años. Para el escenario en la nube sin gobernanza, se estimó un desperdicio del 25%, mientras que la adopción de FinOps resultó en una reducción del 30% en los costos. Estos parámetros se derivaron de estudios en calculadoras públicas de nube, investigaciones de mercado e informes sectoriales, como los de FinOps Foundation (2023) y Flexera (2023), garantizando la consistencia metodológica y la adherencia a las prácticas de mercado.

Costos en el Modelo On-Premise

En el modelo on-premise, las inversiones iniciales (CAPEX) se estimaron en R$ 1.100.000,00, abarcando la adquisición de servidores, equipos de red, almacenamiento y licenciamiento de software. Considerando la depreciación lineal de estos activos a lo largo de cinco años, el CAPEX anualizado fue de R$ 220.000,00. Los gastos operativos recurrentes (OPEX) se calcularon en R$ 500.000,00 por año, incluyendo costos de energía eléctrica, refrigeración, mantenimiento de hardware, espacio físico y mano de obra especializada. Así, el costo total anual estimado para el entorno on-premise alcanzó R$ 720.000,00.

Este costo anual del modelo on-premise, aunque predecible, refleja la rigidez inherente a la capacidad instalada, que no siempre se alinea de forma proporcional a la demanda real. La estructura de costos fijos y la necesidad de inversiones iniciales sustanciales limitan la flexibilidad y la eficiencia en escenarios de variación de carga de trabajo, según lo señalado por Marston et al. (2011). La predecibilidad, por lo tanto, es una ventaja que puede verse comprometida por la falta de adaptabilidad a los cambios en el entorno empresarial.

Costos en el Modelo en la Nube

Para el entorno en la nube, los costos base se estimaron a partir del consumo de recursos en el modelo IaaS (Infrastructure as a Service), incluyendo computación, almacenamiento y tráfico de datos. El costo mensual proyectado fue de R$ 45.000,00, totalizando R$ 540.000,00 anuales. Sin embargo, al considerar un porcentaje promedio de desperdicio del 25% – derivado de recursos ociosos, sobreaprovisionamiento y falta de gobernanza, según lo indicado por FinOps Foundation (2023) y Stormont, Fuller y Fuller (2021) – el costo anual efectivo del entorno en la nube sin FinOps alcanzó R$ 675.000,00.

Este valor de R$ 675.000,00 para el entorno en la nube sin una gobernanza estructurada está notablemente cerca del costo del modelo on-premise (R$ 720.000,00). Dicha proximidad evidencia que la simple adopción de la nube, sin un control financiero adecuado, puede no generar las ganancias de eficiencia económica esperadas. La flexibilidad y la escalabilidad de la nube, sin una gestión activa, pueden fácilmente llevar a un consumo descontrolado y, en consecuencia, a costos elevados, según lo destacado por informes de Flexera (2023).

Impacto de la Adopción de FinOps en la Nube

La incorporación de prácticas de FinOps en el entorno de nube ha demostrado un impacto significativo en la optimización de costos. Considerando una reducción conservadora del 30% en los costos, derivada de acciones como el dimensionamiento correcto (rightsizing), la desactivación de recursos inactivos y el uso de instancias reservadas, el costo anual del entorno de nube en el escenario analizado pasó a ser de R$ 472.500,00. Esta reducción se calcula a partir del costo ajustado con desperdicio (R$ 675.000,00), aplicándose el porcentaje de optimización.

Este resultado de R$ 472.500,00 anuales evidencia que los beneficios económicos de la computación en la nube están directamente condicionados a la adopción de prácticas adecuadas de gobernanza financiera. El FinOps, al promover mayor transparencia, previsibilidad presupuestaria y alineación estratégica entre tecnología y negocio, se convierte en un factor determinante para la sostenibilidad y la eficiencia del modelo de nube. Las ganancias no son automáticas, sino que dependen de un ciclo continuo de gestión y optimización, según la FinOps Foundation (2024).

Comparación Cuantitativa Consolidada

La comparación de los costos anuales entre los modelos analizados reveló que el entorno on-premise presenta un costo de R$ 720.000,00. El modelo en la nube sin la adopción de FinOps resultó en un costo de R$ 675.000,00, mientras que el entorno en la nube con FinOps alcanzó un costo de R$ 472.500,00. Estos datos demuestran claramente la ventaja económica de FinOps, que proporciona una reducción sustancial en comparación con los otros dos escenarios.

Al analizar el costo acumulado a lo largo de un horizonte de cinco años, se observó que el modelo on-premise totalizó R$ 3.600.000,00. El entorno en la nube sin prácticas estructuradas de gobernanza presentó un costo acumulado de R$ 3.375.000,00, un valor aún elevado y cercano al modelo tradicional. Sin embargo, la adopción de FinOps en el entorno en la nube resultó en un costo acumulado de R$ 2.362.500,00, evidenciando un ahorro superior a R$ 1.000.000,00 en cinco años. Esta diferencia resalta el impacto directo de FinOps en la eficiencia económica de la infraestructura.

Análisis bajo las Perspectivas de Gobernanza y Escalabilidad

La gobernanza financiera se evaluó en función de criterios como la transparencia de los costos, la capacidad de rastreo y la frecuencia de monitoreo. En el modelo on-premise, la gobernanza tiende a ser más tradicional, con menor visibilidad en tiempo real y mayor rigidez en la asignación de recursos. Por el contrario, el modelo en la nube, especialmente cuando se asocia con FinOps, ofrece mayor transparencia y capacidad de monitoreo continuo, permitiendo ajustes rápidos y decisiones más alineadas con los objetivos de negocio, según la visión de FinOps Foundation (2023).

En cuanto a la escalabilidad, el entorno en la nube presenta ventajas significativas, permitiendo la expansión o reducción de la infraestructura de forma ágil y sin necesidad de inversiones iniciales. El tiempo de aprovisionamiento se reduce y la capacidad de adaptación a la demanda es elevada. En contraste, el modelo on-premise depende de una planificación previa y de nuevas inversiones para soportar el crecimiento de la demanda, caracterizando una escalabilidad limitada y menos flexible.

Síntesis Comparativa

La síntesis comparativa entre los modelos revela que, en términos de costo, el modelo on-premise y la nube sin FinOps presentan costos altos, mientras que la nube con FinOps demuestra un costo bajo. La previsibilidad presupuestaria es alta en el on-premise (si no hay expansión), baja en la nube sin FinOps y media en la nube con FinOps. La escalabilidad es limitada en el on-premise, pero alta en ambos escenarios de nube. En cuanto a la gobernanza y optimización, el modelo on-premise es tradicional y restringido, la nube sin FinOps es baja en ambos criterios, y la nube con FinOps es alta, destacando la importancia de las prácticas de gestión financiera para maximizar los beneficios de la nube.

Análisis Crítico de los Resultados

Los resultados obtenidos indican que la adopción de la computación en la nube, de forma aislada, no garantiza eficiencia económica. Se observa que, en ausencia de prácticas estructuradas de gobernanza, los costos pueden aproximarse o incluso superar aquellos del modelo on-premise. Este comportamiento es consistente con estudios de la FinOps Foundation (2023) y del informe State of the Cloud de Flexera (2023), que señalan niveles significativos de desperdicio en entornos sin control financiero estructurado.

La literatura converge con Stormont, Fuller y Fuller (2021), quienes destacan que la flexibilidad de la nube, cuando no va acompañada de mecanismos de gobernanza, puede llevar a un uso ineficiente de los recursos, reduciendo los beneficios económicos esperados. De esta forma, la nube deja de ser un modelo intrínsecamente más eficiente y pasa a depender directamente de la madurez organizacional en la gestión de costos. La eficiencia económica no está asociada exclusivamente al modelo tecnológico, sino al perfil de uso de la infraestructura.

Por otro lado, el modelo on-premise aún puede presentar ventajas en escenarios específicos. Las organizaciones con cargas de trabajo estables y predecibles tienden a beneficiarse de la previsibilidad de costos, lo que se alinea con análisis clásicos de TCO en infraestructura de TI (Marston et al., 2011). Este resultado refuerza la idea de que la elección del modelo de infraestructura debe considerar el perfil de la carga de trabajo y la madurez organizacional.

El análisis también evidencia que el impacto de FinOps es más significativo en organizaciones que operan en entornos dinámicos, con múltiples equipos y consumo descentralizado de recursos. Este hallazgo refuerza la visión de la FinOps Foundation (2023), que posiciona a FinOps como una disciplina esencial para entornos de cloud computing orientados al consumo. Desde el punto de vista gerencial, los resultados sugieren que las decisiones relacionadas con la adopción de la nube deben considerar no solo aspectos tecnológicos, sino también la capacidad de la organización para implementar gobernanza financiera (McKinsey, 2021).

En este sentido, los hallazgos de este estudio convergen con la literatura al evidenciar que la eficiencia económica de la nube está directamente asociada al nivel de madurez en la gestión financiera de la organización. El FinOps no debe ser comprendido solo como una práctica de reducción de costos, sino como un modelo de gobernanza orientado a datos y al consumo, capaz de alinear decisiones técnicas y financieras, promoviendo mayor transparencia y responsabilidad compartida.

Análisis de Sensibilidad

Con el objetivo de evaluar la robustez de los resultados, se realizó un análisis de sensibilidad, considerando variaciones en los principales parámetros de la simulación. Se analizaron diferentes niveles de desperdicio (15%, 25% y 35%), diferentes niveles de reducción de costos asociados a FinOps (20%, 30% y 35%) y variaciones en la carga de trabajo (número de máquinas virtuales y volumen de almacenamiento). Este enfoque permitió verificar el comportamiento de los resultados frente a cambios en las premisas adoptadas, reduciendo la dependencia de valores específicos y fortaleciendo la generalización de las conclusiones.

Sensibilidad al porcentaje de desperdicio

El análisis de la sensibilidad al porcentaje de desperdicio en el entorno de nube, manteniendo constante el nivel de reducción de costos con FinOps en un 30%, demostró que el costo anual sin FinOps varía de R$ 621.000,00 (para un 15% de desperdicio) a R$ 729.000,00 (para un 35% de desperdicio). En contraste, el costo anual con FinOps varió de R$ 434.700,00 a R$ 510.300,00, respectivamente. El ahorro anual generado por la adopción de FinOps aumentó de R$ 186.300,00 a R$ 218.700,00 a medida que el desperdicio aumentaba del 15% al 35%. Esto indica que el aumento del desperdicio impacta directamente los costos totales de la nube, ampliando la diferencia entre escenarios con y sin gobernanza, y que la adopción de FinOps mantiene una ventaja económica incluso en escenarios con un menor nivel de desperdicio.

Sensibilidad al nivel de optimización con FinOps

La variación de los costos considerando diferentes niveles de eficiencia en la adopción de prácticas de FinOps, manteniendo fijo el porcentaje de desperdicio en 25%, reveló que el costo anual con FinOps disminuye a medida que avanza la etapa de madurez. Con una reducción del 20% (etapa inicial), el costo anual fue de R$ 540.000,00. Para una reducción del 30% (etapa intermedia), el costo fue de R$ 472.500,00. En la etapa avanzada, con un 35% de reducción, el costo anual alcanzó R$ 438.750,00. Estos resultados indican que el nivel de madurez en la implementación de FinOps ejerce un impacto significativo sobre los costos totales, con ganancias más expresivas en escenarios más avanzados de optimización.

Sensibilidad a la variación de la carga de trabajo

El análisis de sensibilidad a la variación de la carga de trabajo, considerando diferentes volúmenes de máquinas virtuales y almacenamiento, manteniendo los parámetros de 25% de desperdicio y 30% de reducción con FinOps, demostró que el crecimiento de la carga de trabajo impacta proporcionalmente los costos en el entorno en la nube. Para un escenario reducido (30 VMs / 10 TB), el costo anual con FinOps fue de R$ 294.000,00. En el escenario base (50 VMs / 20 TB), el costo fue de R$ 472.500,00. Ya en un escenario de expansión (80 VMs / 30 TB), el costo anual con FinOps alcanzó R$ 724.500,00. La estructura de costos de la nube mantiene un comportamiento lineal, permitiendo mayor previsibilidad y adaptación en comparación con el modelo on-premise, que requeriría nuevas inversiones en infraestructura para soportar la expansión.

Síntesis del análisis de sensibilidad

En términos generales, los resultados del análisis de sensibilidad indican que, incluso ante variaciones en los parámetros considerados, el modelo en la nube con la adopción de prácticas de FinOps mantiene una ventaja económica en relación con los escenarios sin gobernanza estructurada. En escenarios conservadores, la diferencia de costo entre los modelos tiende a disminuir, mientras que en escenarios con mayor nivel de desperdicio y mayor capacidad de optimización, las ganancias proporcionadas por FinOps se vuelven más expresivas. Adicionalmente, la variación de la carga de trabajo refuerza la mayor flexibilidad del modelo en la nube, evidenciando su capacidad de adaptación al crecimiento de la demanda sin la necesidad de inversiones iniciales elevadas. De esta forma, el análisis de sensibilidad refuerza que las conclusiones de este estudio no están condicionadas a valores específicos adoptados en la simulación, sino a la dinámica estructural de los modelos analizados, especialmente en lo que se refiere a la gobernanza financiera y a la capacidad de optimización continua.

En resumen, los hallazgos de este estudio demuestran que la eficiencia económica de la computación en la nube no es inherente a la tecnología, sino un resultado directo de la aplicación de prácticas sólidas de gobernanza financiera, como FinOps. La comparación entre los modelos on-premise, nube sin FinOps y nube con FinOps reveló que, si bien la nube ofrece una flexibilidad y escalabilidad superiores, estos beneficios solo se materializan en ganancias financieras significativas cuando van acompañados de una gestión activa y continua de los costos. Por lo tanto, la adopción de FinOps emerge como un diferenciador estratégico para las organizaciones que buscan optimizar sus inversiones en TI y alinear la tecnología con los objetivos de negocio.

4. Conclusión

Este estudio tuvo como objetivo evaluar comparativamente los modelos de infraestructura on-premise y en la nube, considerando las dimensiones de costo, gobernanza y escalabilidad. Se observó que la simple adopción de la computación en la nube, sin prácticas estructuradas de gobernanza financiera, no garantiza ganancias de eficiencia económica, con los costos anuales aproximándose significativamente a aquellos del modelo on-premise debido a desperdicios. Sin embargo, la incorporación de prácticas de FinOps demostró un impacto sustancial en la optimización de los costos, resultando en un ahorro acumulado superior a R$ 1.000.000,00 en cinco años en el escenario simulado. Se observó que, mientras el entorno on-premise ofrece previsibilidad para cargas de trabajo estables, el modelo en la nube, cuando se asocia a FinOps, proporciona mayor flexibilidad, escalabilidad y transparencia en la gestión financiera, elementos esenciales para entornos dinámicos y orientados al consumo. La eficiencia económica de la nube, por lo tanto, está directamente condicionada a la madurez organizacional en la gestión de sus recursos.

La principal contribución de este trabajo reside en proporcionar subsidios analíticos y gerenciales para la toma de decisiones estratégicas sobre infraestructura de TI, al evidenciar que la viabilidad económica de la computación en la nube se materializa consistentemente solo con la implementación de prácticas estructuradas de gobernanza financiera, como FinOps. Se recomienda que las organizaciones prioricen la adopción de FinOps desde las etapas iniciales de la migración a la nube, garantizando control, visibilidad y optimización continua de los costos. Como limitación, se resalta que el estudio se basó en un escenario simulado con datos promedio de mercado, no contemplando particularidades específicas de organizaciones reales, arquitecturas híbridas o multicloud, ni costos indirectos de seguridad y cumplimiento. Para estudios futuros, se sugiere la realización de investigaciones empíricas con datos reales, la ampliación del análisis a entornos híbridos y multicloud, y la incorporación de variables de madurez organizacional y aspectos regulatorios, con el fin de mejorar la generalización y robustez de los modelos de análisis comparativo en cloud computing.

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WEILL, P.; ROSS, J. W. IT Governance: How Top Performers Manage IT Decision Rights for Superior Results. Boston: Harvard Business School Press, 2004. Disponível em: https://store.hbr.org/product/it-governance-how-top-performers-manage-it-decision-rights-for-superior-results/3533. Acesso em: 05 mar. 2026.

Artículo originario del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Ingeniería de Software del MBA USP/Esalq

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