AWS: “Todas las aplicaciones tendrán un asistente basado en GenAI”

AWS sigue mostrando su batería de novedades durante el AWS re:Invent que se está celebrando en Las Vegas esta semana.

Si el martes destacábamos las capacidades relacionadas con la infraestructura y los ‘building blocks’ del proveedor, en este caso nos centraremos en la nueva generación de Amazon SageMaker, su plataforma unificada para datos, análisis e IA que nació hace 7 años y que solo en 2023 incorporó más de 140 funcionalidades, lo que permite hacernos una idea de la relevancia de este servicio.

La nueva generación de Amazon SageMaker integra capacidades avanzadas para procesamiento de datos, análisis SQL, exploración, integración y desarrollo de modelos de inteligencia artificial, así como IA generativa. Esta actualización reúne herramientas especializadas de AWS en un entorno único, optimizando el acceso y uso de datos para empresas de todos los tamaños.

Por otra parte, AWS ha anunciado cuatro innovaciones clave para Amazon SageMaker AI, diseñadas para acelerar el desarrollo de modelos de inteligencia artificial generativa. Estas novedades buscan optimizar la eficiencia del entrenamiento, reducir costos y ofrecer flexibilidad a los usuarios al seleccionar herramientas, fortaleciendo así la infraestructura de IA para empresas y desarrolladores de todos los tamaños.

SageMaker Unified Studio: una solución integral

El nuevo SageMaker Unified Studio permite a los usuarios acceder fácilmente a los datos de toda su organización y utilizar herramientas específicas para diferentes casos de uso. Esta solución unificada integra servicios como Amazon EMR, Amazon Redshift, AWS Glue y la versión actual de SageMaker Studio, facilitando la preparación de datos, creación de consultas y desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Además, incluye Amazon Q Developer, que asiste en tareas de desarrollo como descubrimiento de datos y generación de SQL. De entre los principales beneficios destacan los siguientes:

* Colaboración optimizada: Los equipos pueden compartir datos, modelos y aplicaciones dentro de un entorno seguro.
* IA generativa simplificada: Con el entorno de desarrollo de Amazon Bedrock, los usuarios pueden crear y desplegar aplicaciones de IA generativa de manera rápida.
* Gobernanza integrada: SageMaker Unified Studio incluye herramientas de gobernanza que garantizan el acceso seguro y controlado a los datos, cumpliendo con normativas y estándares empresariales.

Datos más unificados con SageMaker Lakehouse

Amazon SageMaker Lakehouse ofrece acceso unificado a datos almacenados en Amazon S3, Amazon Redshift y otras fuentes federadas, eliminando silos de datos. Compatible con Apache Iceberg, permite a los usuarios trabajar con datos desde una única interfaz y aplicar controles de acceso consistentes en toda la organización.

SageMaker HyperPod: Optimización de la infraestructura para modelos generativos

Por otra parte, AWS ha reforzado SageMaker HyperPod, una plataforma ya establecida para entrenar modelos de IA a gran escala. Las tres nuevas adiciones clave incluyen:

Plantillas de entrenamiento preconfiguradas: HyperPod ofrece ahora más de 30 plantillas de entrenamiento optimizadas para modelos populares como Llama y Mistral. Estas ‘recetas’ simplifican el proceso de configuración, reduciendo semanas de pruebas a minutos, y garantizan eficiencia desde el inicio.
Planes de entrenamiento flexibles: AWS introduce planes de entrenamiento personalizables según el presupuesto, plazos y recursos computacionales disponibles. Esta función automatiza la gestión de recursos y ofrece alternativas si los requisitos iniciales no se cumplen, lo que facilita la toma de decisiones y garantiza la disponibilidad de capacidad en momentos críticos.
Gobernanza de tareas: La gobernanza avanzada permite maximizar la utilización de aceleradores como GPUs, asegurando que los recursos se asignen a las tareas más críticas. Esto reduce los costes de desarrollo en hasta un 40%.

Integración de las aplicaciones de terceros en SageMaker

AWS facilita ahora la integración de aplicaciones de otros socios desarrolladores directamente en Amazon SageMaker. Herramientas como Comet, Deepchecks, Fiddler AI y Lakera pueden ser ya utilizadas dentro de SageMaker, eliminando la necesidad de complejas configuraciones e integraciones externas. Esto permite a las empresas gestionar todas las etapas del desarrollo de IA dentro de un entorno seguro y controlado.

Los usuarios pueden descubrir y desplegar estas aplicaciones desde un catálogo, beneficiándose de la infraestructura gestionada por SageMaker y la integración directa con otros servicios de AWS. Esto reduce drásticamente el tiempo de implementación, mejorando la eficiencia operativa, tal y como asevera AWS.

Estas innovaciones en Amazon SageMaker marcan un paso significativo hacia la democratización de la IA generativa, permitiendo a empresas de todos los tamaños aprovechar modelos avanzados con mayor facilidad, eficiencia y control de costos. La combinación de infraestructura optimizada, planes flexibles y acceso directo a herramientas de socios potencia la capacidad de las organizaciones para innovar rápidamente en el ámbito de la IA.

La visión de AWS en este campo es muy clara: En un futuro no muy lejano, todas las aplicaciones personales y de negocio contarán en mayor o menor medida con capacidades de IA generativa, como es el caso de los asistentes inteligentes. Es cuestión de tiempo y también de un cambio cultural que terminaremos adoptando.