Amazon Web Services (AWS) ha intensificado su ofensiva en el campo de la inteligencia artificial generativa con el lanzamiento de un conjunto de nuevas herramientas diseñadas para que los clientes empresariales puedan crear y ajustar sus propios modelos de frontera. Los anuncios, realizados durante su conferencia anual AWS re:Invent, se centran en simplificar drásticamente el proceso de personalización de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM).
Las nuevas capacidades se integran en dos de sus plataformas clave, Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI, y llegan inmediatamente después de la presentación de Nova Forge, un servicio de alto nivel para la creación de modelos a medida.
Personalización de modelos sin servidor y ajuste fino automatizado
El núcleo de la nueva oferta es la introducción de la personalización de modelos sin servidor en SageMaker. Según Ankur Mehrotra, gerente general de plataformas de inteligencia artificial en AWS, esta funcionalidad permite a los desarrolladores iniciar la construcción de un modelo sin tener que preocuparse por la gestión de la infraestructura o los recursos informáticos subyacentes.
SageMaker ahora ofrece dos vías para la personalización de modelos: una interfaz de apuntar y hacer clic autoguiada y una experiencia conversacional dirigida por agentes que utiliza lenguaje natural (actualmente en vista previa).
Mehrotra ilustró el proceso con un ejemplo: “Si un cliente del sector salud desea que un modelo comprenda mejor cierta terminología médica, simplemente puede indicárselo a SageMaker AI, proporcionar datos etiquetados, seleccionar la técnica, y SageMaker se encarga de ajustar el modelo”. Esta capacidad es compatible con los modelos Nova de Amazon, así como con modelos de código abierto de referencia como DeepSeek y Llama de Meta.
Paralelamente, AWS ha lanzado Reinforcement Fine-Tuning en Bedrock. Esta función permite a los desarrolladores seleccionar una función de recompensa o un flujo de trabajo predefinido, y Bedrock ejecuta automáticamente todo el proceso de personalización del modelo de principio a fin, agilizando aún más el desarrollo.
Modelo de Lenguaje Grande (LLM): Es un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes cantidades de datos de texto para comprender, generar y responder al lenguaje humano de manera coherente y contextual.
La estrategia de AWS: Nova Forge y la búsqueda de diferenciación
Estos lanzamientos forman parte de una estrategia más amplia de AWS para posicionarse como el socio clave en la creación de IA personalizada. Apenas un día antes, el CEO de AWS, Matt Garman, anunció Nova Forge, un servicio exclusivo donde los expertos de AWS colaboran directamente con los clientes para construir modelos Nova a medida.
La motivación detrás de este enfoque es clara. “Muchos de nuestros clientes se preguntan: ‘Si mi competidor tiene acceso al mismo modelo, ¿cómo puedo diferenciarme?’”, explicó Mehrotra. “La clave para resolver ese problema es poder crear modelos personalizados, optimizados para su marca, sus datos y su caso de uso”.
Perfil: Amazon Web Services (AWS)
Amazon Web Services (AWS), una subsidiaria de Amazon, es la plataforma de computación en la nube más completa y adoptada del mundo. Lanzada oficialmente en 2006, AWS ofrece más de 200 servicios completos desde centros de datos a nivel global, abarcando computación, almacenamiento, bases de datos, análisis, machine learning e inteligencia artificial (IA). Con sede en Seattle, Washington, y bajo la dirección del CEO Matt Garman, AWS se ha convertido en el motor de crecimiento de Amazon, proporcionando la infraestructura crítica para millones de empresas, desde startups hasta grandes corporaciones.
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Cronología de Anuncios en AWS re:Invent
| Martes | Anuncio de Nova Forge durante la keynote del CEO Matt Garman, un servicio para crear modelos Nova personalizados. |
| Miércoles | Lanzamiento de nuevas capacidades de personalización sin servidor en Amazon SageMaker y Amazon Bedrock. |
El desafío de AWS en un mercado competitivo
A pesar de su dominio en la infraestructura de la nube, AWS todavía tiene camino por recorrer para lograr una adopción masiva de sus propios modelos de IA. Una encuesta de julio realizada por Menlo Ventures reveló que las empresas muestran una clara preferencia por los modelos de Anthropic, OpenAI y Gemini de Google.
Sin embargo, la estrategia de AWS no parece centrarse en competir frontalmente con un único modelo superior, sino en convertirse en la plataforma indispensable para la personalización. Al facilitar que las empresas ajusten y adapten tanto sus modelos como los de terceros, AWS podría estar construyendo una ventaja competitiva duradera, basada en la flexibilidad y la adaptación a las necesidades específicas de cada cliente.
