La adopción de la nube en la banca dejó de ser una decisión táctica y pasó a ocupar un lugar estructural dentro del negocio. En una primera etapa, se percibió como una mejora en términos de escalabilidad o eficiencia operativa; sin embargo, hoy impacta de manera directa en la ecuación económica de las entidades.
En un contexto donde los márgenes resultan cada vez más ajustados, el gasto cloud ya no se puede analizar como un costo aislado. Por el contrario, se presenta como una variable dinámica que influye de forma concreta en la rentabilidad de productos, servicios y operaciones.
De acuerdo a Fortune Business Insights, el tamaño del mercado mundial de FinOps en la nube se valoró en US$15,11 mil millones en 2025. El informe proyectó que el mercado crecerá de US$16,79 mil millones en 2026 a US$39,04 mil millones en 2034, con una tasa compuesta anual del 11,12% durante el período previsto.
En diálogo con InnovaciónDigital360, especialistas de FinOpsLatam, Cloudbeach y Porthos coincidieron en que este cambio obliga a repensar la forma en que las organizaciones gestionan su infraestructura tecnológica. En ese marco, la visibilidad sobre el consumo, la correcta asignación de costos y la capacidad de tomar decisiones basadas en datos pasan a ser ejes centrales dentro de una disciplina que busca alinear tecnología y finanzas bajo una misma lógica de negocio.
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El punto de inflexión: cuando el cloud impacta en el resultado
Durante años, el gasto en infraestructura se consideró un componente relativamente estable dentro del presupuesto de IT. Sin embargo, el modelo cloud introdujo una lógica distinta: el consumo variable. Esta característica, que en un primer momento se valoró por su flexibilidad, terminó como un factor crítico cuando el uso de la nube escaló e involucró sistemas centrales del negocio.
Ese punto de inflexión aparece cuando el gasto deja de ser marginal y pasa a representar una porción relevante del costo operativo. A partir de ahí, la falta de control y visibilidad empieza a impactar de forma directa en el resultado financiero. En la banca, donde cada punto de margen incide, esta situación resulta especialmente sensible.
Desde una perspectiva más avanzada, el cambio es aún más profundo. “El cloud deja de ser un ‘overhead’ y pasa a ser Costo de Ventas (COGS). Por ejemplo: costo por transferencia procesada, costo por scoring crediticio y costo por usuario activo mensual”, explicó Javier Echaiz, CEO de Porthos. Esto implica que el gasto en infraestructura ya no se distribuye de manera general, sino que se asocia de forma directa con la generación de ingresos.
En la práctica, esto se traduce en métricas como costo por transacción, por cliente activo o por producto financiero. “Ahí impacta directamente en el margen porque cualquier ineficiencia en arquitectura o uso (overprovisioning, falta de autoscaling, storage ineficiente) se traduce linealmente en pérdida de rentabilidad”, añadió.
Visibilidad y asignación: la base para entender la rentabilidad
Una vez que el gasto en la nube empieza a incidir en el margen, la necesidad de comprenderlo en profundidad pasa a ser central. La visibilidad permite desagregar el consumo, identificar patrones y entender qué áreas, productos o iniciativas impulsan el gasto.
Este cambio no es menor, porque transforma la forma en que las organizaciones toman decisiones. “Se pasa de reaccionar a la factura a anticiparse. Cuando una organización entiende en detalle cómo se distribuyen sus costos, puede tomar decisiones como priorizar inversiones, ajustar arquitecturas o incluso redefinir productos”, señaló Richard Chamorro, especialista de FinOpsLatam.
Sin embargo, la visibilidad necesita complementarse con una correcta asignación de costos. En entornos complejos como la banca, donde conviven múltiples líneas de negocio y productos, la granularidad resulta indispensable para entender la rentabilidad real. Modelos basados en tagging estructurado, cuentas diferenciadas y unidades de negocio permiten trazar con precisión el origen del gasto.
Cuando esta asignación no se logra, el impacto es directo. El gasto en cloud se presenta como un bloque único, lo que dificulta cualquier análisis financiero. Esto puede derivar en decisiones equivocadas: productos rentables pasan a parecer costosos o iniciativas deficitarias quedan fuera del radar
“Sin una correcta estrategia de tagging, es prácticamente imposible entender la rentabilidad real de cada servicio”, aseguró Chamorro.
De la optimización a la gestión del margen
En muchas organizaciones, el primer acercamiento a la gestión del cloud se dio a través de la optimización de costos. Sin embargo, este enfoque suele quedar limitado a una lógica de reducción, sin considerar el impacto real en el negocio.
La disciplina FinOps planea un cambio de mirada. “Optimizar no es solo reducir, es gastar mejor”, explicó Chamorro. Esto implica evaluar el gasto en función del valor que genera, priorizar inversiones que aportan al negocio y dejar de lado aquellas que no tienen retorno.
Este criterio permite diferenciar entre ahorro y eficiencia económica. En algunos casos, reducir costos afecta la performance o limita el crecimiento. En otros, aumentar el gasto se justifica si mejora la rentabilidad general. La clave pasa por entender la relación entre consumo y valor.
En la región, este cambio empieza a mostrar resultados concretos. Marcelo Parlamento, Head of Latam de Cloudbeach, afirmó: “Las empresas que implementan prácticas activas de gestión logran reducir entre un 25% y un 40% su gasto innecesario. Eso no es una optimización de infraestructura, eso es rentabilidad directa”.
“Desde Cloudbeach trabajamos para que los equipos financieros y de negocio tengan visibilidad real sobre dónde va cada dólar invertido en cloud, y que esa información se traduzca en decisiones concretas, no en reportes que nadie lee”, amplió.
El impacto no se limita a una mejora operativa, sino que se traduce en una ventaja competitiva. La capacidad de gestionar el gasto cloud como una variable económica permite tomar decisiones más precisas y alineadas con los objetivos del negocio.
Automatización, tiempo real e inteligencia artificial
El crecimiento del uso de la nube trae consigo un aumento en la complejidad. Entornos distribuidos, múltiples servicios y equipos que trabajan en paralelo generan una dinámica de consumo cada vez más difícil de controlar de forma manual.
“La automatización no es una opción, es una necesidad. Un modelo manual genera dos problemas: llega tarde y depende de personas que tienen otras prioridades. Hoy es perfectamente posible automatizar el ciclo completo: detección de anomalías, alertas, e incluso acciones correctivas como el apagado de recursos ociosos o el rightsizing automático”, expresó Marcelo Parlamento.
En el mismo sentido, Richard Chamorro marcó que “hoy ya es completamente posible avanzar hacia modelos predictivos” y que “el forecasting permite proyectar gasto futuro, anticipar desviaciones y planificar con mayor precisión”.
La incorporación de inteligencia artificial amplifica estas capacidades. Los modelos no solo analizan datos históricos, sino que identifican patrones y proyectan comportamientos futuros. Esto habilita una gestión anticipada del gasto, donde las decisiones se toman antes de que los desvíos impacten en el resultado.
El tiempo es un factor determinante. Detectar un problema en el momento adecuado puede implicar una corrección menor; hacerlo tarde puede implicar un impacto directo en el margen. Por eso, la gestión en tiempo real no solo mejora la eficiencia, sino que además protege la rentabilidad.
Según Javier Echaiz, con métricas financieras casi en tiempo real aparecen decisiones mucho más finas y accionables:
- Pricing dinámico: ajustar precios de productos digitales en función de su costo real.
- Kill / scale de features: features con bajo uso pero alto costo se eliminan o rediseñan.
- Optimización de campañas: entender costo real de adquisición vs infraestructura consumida.
- Planificación de capacidad ligada a revenue: escalar infraestructura alineado a demanda esperada, no estimaciones estáticas.
- Evaluación de rentabilidad por segmento: no solo ingresos, sino margen real descontando costo cloud.
Cultura organizacional: el verdadero desafío
Más allá de las herramientas y las prácticas, la implementación de FinOps implica un cambio profundo en la forma en que las organizaciones se estructuran. Tradicionalmente, IT, finanzas y negocio operaron de manera separada, con objetivos y métricas distintas.
En ese sentido, Richard Chamorro, de FinOpsLatam, planteó que “la principal barrera es la desconexión entre áreas. IT consume, finanzas paga y negocio decide, pero muchas veces sin un lenguaje común”.
FinOps introduce un modelo que busca integrar estas perspectivas bajo métricas compartidas, lo que permite construir una gobernanza más alineada con los objetivos del negocio. A su vez, este cambio redefine el rol de finanzas, que deja un esquema reactivo y asume un papel más activo dentro de la organización.
Desde la mirada de Porthos, la región está en una fase intermedia. Hay adopción de cloud, pero no necesariamente de FinOps como disciplina formal. “Hay avances claros, pero el mayor gap no es tecnológico sino organizacional y cultural”, analizó Echaiz.
En América Latina, el desafío suma un componente adicional. Si bien existe un buen nivel técnico en los equipos, la madurez en términos de asignación de costos y responsabilidad compartida todavía es incipiente. En muchos casos, la adopción de FinOps queda limitada a una capa de reporting sin impacto real en la operación.
A esto se suma una problemática frecuente que atraviesa a las organizaciones de la región. Como advirtió Marcelo Parlamento, de Cloudbeach, “la visibilidad sin acción es solo ruido caro”. La falta de responsables claros o de procesos definidos puede convertir la información en un insumo subutilizado, sin impacto real en el negocio. Por eso, el desafío no es solo tecnológico, sino también cultural y organizacional.
Del control a la planificación financiera
A medida que la disciplina madura, FinOps avanza hacia un rol más estratégico dentro de las organizaciones. Ya no se trata solo de controlar el gasto, sino de integrarlo en la planificación financiera y en la toma de decisiones de negocio.
La disponibilidad de datos históricos, junto con herramientas de proyección y simulación, permite anticipar escenarios y tomar decisiones con mayor precisión. Este avance también habilita decisiones que antes estaban limitadas al ámbito financiero. Desde estimar el costo de lanzar un nuevo producto hasta evaluar estrategias de crecimiento o compromisos de consumo, el cloud pasa a formar parte activa del análisis económico.
Desde la visión de Cloudbeach, esta evolución resulta clara: “Una plataforma FinOps madura tiene datos históricos de consumo, modelos de proyección, visibilidad de compromisos con los proveedores cloud, y la capacidad de simular escenarios”.
“La evolución natural de FinOps va desde el control reactivo hacia la planificación proactiva. Las organizaciones más maduras ya lo están usando como insumo para decisiones estratégicas”, desarrolló Parlamento.
Por su parte, el CEO de Porthos resumió este cambio con una definición concreta: el salto está en “pasar de mirar cloud como gasto agregado mensual a palanca operativa diaria del negocio”. Esto implica incorporar el costo cloud dentro del P&L, donde cada decisión técnica tiene una traducción directa en el resultado.
En este contexto, la gestión del cloud se vuelve continua, integrada y orientada al negocio. La combinación de visibilidad, proyección y capacidad de acción permite a las organizaciones no solo controlar su gasto, sino también utilizarlo como una herramienta para sostener y mejorar su rentabilidad en un entorno cada vez más exigente.
