Amazon ha ampliado su oferta tecnológica con el lanzamiento de Amazon Bedrock Agents, un avance significativo que ofrece a las empresas la capacidad de desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial generativa para ejecutar tareas complejas a través de múltiples sistemas y fuentes de datos. Esta innovación está diseñada para satisfacer las crecientes demandas de cumplimiento normativo en materia de protección de datos, especialmente en geografías y sectores altamente regulados.
A medida que las leyes de privacidad de datos se vuelven más estrictas, surge la necesidad de integrar servicios de IA en la nube con datos que deben permanecer en las instalaciones locales. En respuesta, AWS ha reforzado Amazon Bedrock Agents con soluciones híbridas y de borde, como AWS Outposts y AWS Local Zones. Estas herramientas están facilitando la creación de aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG), beneficiándose así de datos locales y maximizando la eficiencia operativa.
Las organizaciones encargadas de gestionar información sensible, incluyendo datos personales identificables (PII), buscan constantemente métodos para asegurarse de que cumplen con las normativas locales al almacenar y procesar datos. La propuesta de AWS aborda esta necesidad combinando la escalabilidad y flexibilidad de su nube con capacidades locales de procesamiento, lo que garantiza un cumplimiento normativo más sencillo al tiempo que mejora la latencia y la privacidad.
La arquitectura para la implementación de estas soluciones abarca dos enfoques clave: RAG completamente local y RAG híbrido. El primer enfoque asegura que los datos sensibles no salgan de las instalaciones, utilizando una instancia local equipada con un modelo de lenguaje grande (LLM). Por su parte, el esquema híbrido permite que los modelos de IA operen tanto en la nube como en entornos locales, garantizando que los datos regulados permanezcan dentro de fronteras específicas.
Amazon Bedrock Agents también ofrece la posibilidad de construir agentes autónomos que interactúan con modelos y fuentes de datos automáticamente. Estos agentes están capacitados para ejecutar funciones de AWS Lambda, permitiendo que los dispositivos de borde gestionen modelos de forma autónoma. Un ejemplo práctico de esta tecnología es su aplicación en chatbots de atención al cliente, como aquellos usados por un minorista de calzado, que gestionan información específica sobre la fabricación de productos basándose en una base de conocimiento local, mientras que las preguntas generales son manejadas por la infraestructura de la nube.
Con la expansión hacia soluciones híbridas y de borde, AWS refuerza su compromiso de facilitar la implementación de inteligencia artificial generativa, cumpliendo siempre con las regulaciones de privacidad y seguridad. Esta estrategia no solo permite a las empresas mantener protegidos sus datos sensibles, sino que también mejora la eficiencia operativa y asegura el cumplimiento normativo.
