La privacidad de los datos es un tema prioritario para las empresas de software que trabajan en la gestión de información. En su esfuerzo por asegurar la confianza de los clientes, estas compañías deben demostrar que los datos se gestionan en entornos altamente controlados y protegidos. Muchas organizaciones han implementado una estrategia de múltiples cuentas, donde cada cliente tiene su propia cuenta en Amazon Web Services (AWS). Este enfoque garantiza límites de seguridad claros y previene filtraciones de datos entre clientes.
A menudo considerada como la medida ideal para garantizar la privacidad en la nube, la arquitectura de múltiples cuentas asegura que la información del cliente está segregada incluso cuando se manejan grandes volúmenes de datos. Sin embargo, la incorporación de tecnologías de inteligencia artificial generativa, como Amazon Bedrock, presenta nuevos desafíos en la gestión de accesos y visibilidad operativa, especialmente cuando se trabaja con múltiples cuentas de AWS.
Para abordar estos desafíos, se sugiere la creación de una cuenta de operaciones dedicada que centralice la gestión operativa, mientras que los datos de los clientes se mueven solo a través de servicios gestionados y permanecen en sus respectivas cuentas. Esta estrategia permite una clara separación de la seguridad y la implementación de límites estrictos en el manejo de datos.
Un elemento crucial para la optimización de la inteligencia artificial es la observabilidad, la cual enfrenta retos al registrar datos utilizando Amazon Bedrock. Aunque servicios como Amazon CloudWatch proporcionan un registro de invocación integrado, que los datos del cliente se filtren a la cuenta de operaciones puede suponer problemas legales y de cumplimiento normativo. Por ello, es recomendable mantener estos registros dentro de las cuentas de los clientes.
Para manejar de forma segura los registros distribuidos en implementaciones con múltiples cuentas, se propone trasladar el registro a las cuentas del cliente. Así, las empresas pueden centralizar sus operaciones de inteligencia artificial sin comprometer la privacidad de los datos. Mediante el uso del AWS Security Token Service, los clientes pueden asumir roles específicos en la cuenta de operaciones y gestionar datos de invocaciones manteniendo la seguridad.
El éxito de esta estrategia también se basa en el modelo de responsabilidad compartida que promueve AWS, donde la infraestructura es asegurada por AWS, mientras que los clientes son responsables de proteger sus datos mediante controles de acceso y estrategias de registro.
Con estas prácticas, las organizaciones no solo cumplen con altos estándares de privacidad, sino que también pueden ampliar sus operaciones de inteligencia artificial de una manera segura y eficiente, un aspecto cada vez más crucial a medida que la IA generativa se convierte en un componente esencial de los servicios ofrecidos.
