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FinOps X 2026 , terminó hace apenas una semana y concluyó con JR Storment, el Director Ejecutivo de la FinOps Foundation compartiendo uno de los anuncios más esperados, la presentación de Tokenomics Foundation . ¿Qué es? Es una iniciativa de la Linux Foundation, que busca establecer estándares abiertos, lineamientos referentes, y buenas prácticas de forma específica para el costo en Inteligencia Artificial y el uso de tokens, así como otros elementos relacionados con esta tecnología con el objetivo de guiar a las empresas y organizaciones a optimizar su consumo de IA y generar mejores resultados en el valor tecnológico. Algunas acciones: Visualización de los costos Atribución del valor Estandarización de procesos, entre ellos FOCUS La creación de esta iniciativa surge en un momento en el que la IA, se ha colocado como una de las tendencias más relevantes, desde LATAM y otras regiones, con diferentes niveles de desarrollo, y un nivel de diversidad complejo. De forma aparente el costo de la IA puede verse reflejado en los tokens, pero la realidad es que sólo es una parte de los que representa el costo de soluciones de IA, partiendo particularmente de la estructura de costos de estas tecnología, en lo global, podemos detectar 3: Costos del modelo : Engloban los costos del desarrollo e implementación del modelo Costos indirectos : Están relacionados con el funcionamiento de un modelo a nivel organizacional Costos asociados : Integran las erogaciones, relacionadas con las puesta en marcha del modelo, pero no directamente en él, por ejemplo, la infraestructura, y servicios relacionados Dentro de cada categoría de costos, los servicios y etapas del desarrollo de IA, son variados Los servicios y etapas de la creación de procesos de IA que están involucrados en cada categoría de costos, muestran la complejidad para la creación de valor en estas iniciativas. Durante FinOps X, tuvimos diferentes charlas relacionadas con IA, el principal reto: cómo monitorear, medir, e incremen

Originally published on rikuq.com . Republished here for Dev.to's readers. The FinOps Foundation Framework is the reference architecture for cloud financial management. It's been maintained by the FinOps Foundation (a Linux Foundation project) since 2018 and has matured into the de facto standard most serious cloud cost work is built on. In 2026 it received a substantial refresh that extended its scope from pure cloud spend to include AI/ML, SaaS, licensing, and broader technology categories. For practitioners thinking about formalising FinOps practice — or evaluating providers who claim to do FinOps — knowing what the Framework actually covers is what separates a real implementation from a marketing label. This post walks through the Framework structure, the 2026 updates, and how it applies specifically to AI/ML spend. I'm Ravi. I run three production AI SaaS solo ( Prism , Citare , BatchWise ) and do advisory work on FinOps via rikuq services . The walkthrough below is what I use when teams ask "what does the FinOps Foundation Framework actually look like in practice?" TL;DR Element What it is Phases Three concurrent operational modes: Inform, Optimize, Operate Principles Six foundational principles guiding all FinOps practice Capabilities The functional areas of activity a FinOps practice covers Personas Engineering, Finance, Procurement, Leadership, Operations, ITAM, Sustainability 2026 additions Executive Strategy Alignment, Technology Categories taxonomy, Converging Disciplines recognition AI/ML extension New Technology Category with specifics on GPU/CPU differential, token pricing, make-vs-buy economics The six foundational principles Before the structural mechanics, the Framework's six principles establish the cultural and operational mindset. They're worth knowing because they're how the Framework's authors test whether something is "really" FinOps or just cloud cost cutting. Teams need to collaborate. Engineering, Finance, Procurement, and Business teams w