Muchas empresas han adoptado AWS como plataforma principal para sus cargas de trabajo críticas. Buscan escalabilidad, flexibilidad y rapidez, pero en muchos casos el resultado no es el esperado debido a entornos complejos, caros y difíciles de operar.
En Cloudner vemos estos problemas de forma recurrente, tanto en arquitecturas AWS tradicionales como en proyectos de Inteligencia Artificial en AWS. La causa no suele ser la falta de servicios o tecnología, sino decisiones de diseño y operación que se arrastran desde el inicio.
En este artículo repasamos los errores más habituales y explicamos por qué corregirlos a tiempo marca la diferencia entre una plataforma que acompaña al negocio y otra que lo limita.
ERRORES EN ARQUITECTURAS DE IA EN AWS
En este primer bloque nos centramos en los proyectos de Inteligencia Artificial en AWS, que introducen variables muy distintas a las de una arquitectura Cloud tradicional. Aplicar los mismos patrones sin adaptarlos suele provocar problemas serios desde fases muy tempranas, incluso cuando el proyecto todavía está en pruebas.
1. No entender el modelo de costes de la IA
Uno de los errores más habituales es no comprender cómo se genera el coste en servicios de IA en AWS. En inferencia y modelos fundacionales, el gasto no depende únicamente del tráfico o del número de peticiones. Factores como el tamaño del modelo, la longitud del contexto, el número de tokens procesados y el patrón de uso influyen directamente en la factura.
Muchas empresas lanzan pruebas de concepto sin límites claros ni mecanismos de control, lo que provoca que, en cuestión de semanas, aparezcan costes inesperados difíciles de justificar o explicar. Sin un diseño consciente del modelo de costes, la IA deja de ser una inversión estratégica para convertirse en una fuente de incertidumbre.
2. Gestión deficiente de los datos
La gestión de datos en proyectos de IA es otro punto crítico que a menudo se subestima. El uso de datos sensibles para entrenamiento o inferencia sin una clasificación adecuada, sin controles de acceso granulares o sin políticas claras de retención no es solo un problema técnico.
En entornos de Inteligencia Artificial, un error en la gestión de datos puede derivar en riesgos legales, regulatorios y reputacionales, con un impacto mucho mayor que en arquitecturas tradicionales. La trazabilidad, la protección del dato y el cumplimiento deben formar parte del diseño desde el inicio, no añadirse a posteriori.
3. Confiar ciegamente en el modelo
Otro patrón recurrente es delegar demasiada responsabilidad en el propio modelo. Sin guardrails, validaciones ni control sobre los prompts y los outputs, se abren escenarios complejos como fugas de información, alucinaciones no detectadas o respuestas que no cumplen requisitos regulatorios o de negocio.
La calidad y la seguridad de un sistema de IA no pueden depender únicamente de que el modelo “responda bien”. Es imprescindible introducir capas de control adicionales que limiten comportamientos no deseados y garanticen un uso alineado con el contexto de la organización.
4. Falta de observabilidad específica para IA
En muchos proyectos se monitoriza correctamente la infraestructura subyacente, pero no la propia operación de la IA. Esto deja fuera métricas clave para entender cómo se comporta el sistema en producción, como la latencia por inferencia, el coste por petición, la aparición de errores semánticos o la degradación progresiva del modelo con el tiempo.
Sin esta observabilidad específica, operar sistemas de IA en producción se convierte en una apuesta. No hay visibilidad real del rendimiento, del coste ni de la calidad de las respuestas, lo que dificulta la toma de decisiones y el control a largo plazo en plataformas basadas en Amazon Web Services.
ERRORES EN ARQUITECTURAS AWS TRADICIONALES
Este segundo bloque aplica a la mayoría de arquitecturas AWS tradicionales que encontramos hoy en día: aplicaciones web, backends corporativos, sistemas internos, plataformas de microservicios o entornos híbridos. Aunque los casos de uso son distintos, los errores suelen repetirse.
1. Falta de gobierno Cloud desde el inicio
La ausencia de gobierno Cloud en AWS es una de las principales fuentes de desorden técnico y financiero. En muchas cuentas no existen guardrails claros ni SCPs que limiten acciones peligrosas, los criterios de naming y tagging son inconsistentes o inexistentes y no hay responsables claros por recurso o entorno.
El resultado es una plataforma en la que cuesta entender quién consume qué, por qué se generan ciertos costes o quién es responsable de un servicio concreto. Sin una base sólida de gobierno, la seguridad, el control de costes y la operación se degradan rápidamente, incluso aunque la arquitectura inicial fuera correcta.
2. Gestión ineficiente de identidades y accesos (IAM)
La seguridad en AWS empieza por IAM, y aun así sigue siendo uno de los puntos más descuidados. Es muy común encontrar permisos excesivos otorgados por comodidad, accesos de proveedores externos que no se revocan una vez finalizado el contrato, políticas que no siguen el principio de mínimo privilegio o secretos que no se rotan de forma adecuada.
Estos fallos no solo aumentan el riesgo de seguridad. También complican las auditorías, el cumplimiento normativo y la trazabilidad de acciones dentro de la cuenta.
3. Diseño deficiente de red y conectividad
Otra fuente constante de problemas es el mal diseño de red y conectividad en AWS. Security Groups demasiado permisivos, dependencias de red sin alta disponibilidad real o suposiciones incorrectas sobre tolerancia a fallos son patrones que se repiten con frecuencia.
Una aplicación puede estar bien diseñada a nivel funcional, pero si la red no acompaña, el resultado es una arquitectura frágil. La red no es un detalle operativo, es parte esencial del diseño.
4. Operaciones manuales y ausencia de Infrastructure as Code
Seguir haciendo cambios manuales en producción es una de las formas más rápidas de perder el control de una plataforma AWS. Sin Infrastructure as Code (IaC) empiezan a aparecer cambios no documentados, configuraciones que no coinciden entre entornos y drifts imposibles de detectar o corregir.
Además, cada despliegue se convierte en un riesgo innecesario y la plataforma deja de ser reproducible. La automatización no es solo una cuestión de eficiencia, es control, consistencia y fiabilidad operativa.
5. Observabilidad insuficiente para entornos reales
Muchas cuentas se quedan en una observabilidad mínima basada en métricas y logs por defecto. El problema es que eso no permite operar de forma proactiva ni anticiparse a los problemas.
Suelen faltar dashboards útiles, alarmas bien definidas y automatización de acciones correctivas. Tampoco existe una visión clara del impacto de los problemas técnicos en el negocio. Sin una observabilidad bien diseñada, los incidentes siempre se detectan tarde.
6. Optimización de costes: el problema silencioso
La optimización de costes en AWS sigue siendo una asignatura pendiente en muchas organizaciones. Recursos sobredimensionados, entornos no productivos encendidos 24/7, volúmenes huérfanos o la ausencia de Savings Plans y Reserved Instances son síntomas habituales.
El coste crece mes a mes, pero nadie tiene una explicación clara ni un plan de acción realista. El problema no es gastar en AWS, sino no entender por qué se gasta ni cómo optimizar sin poner en riesgo la plataforma sobre Amazon Web Services.
La visión de Cloudner
En Cloudner creemos que una arquitectura en AWS debe diseñarse para durar. Debe poder crecer, adaptarse y operar de forma sostenible con el paso del tiempo. Por eso, el Gobierno Cloud desde el inicio, la seguridad integrada, el control real de costes, la automatización y la observabilidad no son elementos opcionales, sino la base de cualquier plataforma bien diseñada.
Nuestro enfoque parte siempre del diseño de la arquitectura y se apoya en la seguridad y el cumplimiento integrados desde el primer momento, evitando correcciones tardías que suelen ser costosas y arriesgadas. La optimización de costes en AWS se aborda como un proceso continuo, basado en entender el uso real de la plataforma y en operar mediante automatización e Infrastructure as Code, para mantener el control y la fiabilidad en producción.
En los proyectos de Inteligencia Artificial en AWS aplicamos el mismo criterio: control de costes, seguridad, cumplimiento y operación real en producción. La IA debe aportar valor al negocio de forma sostenible, no convertirse en un experimento difícil de gobernar. Si la nube es estratégica para tu negocio, su arquitectura también debe serlo.
En Cloudner ayudamos a empresas a auditar, rediseñar y operar sus entornos en Amazon Web Services con una visión práctica, técnica y orientada a largo plazo.
¿Quieres que revisemos tu arquitectura en AWS? Hablemos.