La carrera por la innovación utilizando la IA generativa ha empezado fuerte y todos los grandes players tecnológicos se han apresurado a sacar al mercado su propia herramienta de inteligencia artificial. Hoy te hablamos de uno de los nombres que más resuena, Amazon Bedrock, la IA de Amazon Web Services (AWS).
¿Qué es Amazon Bedrock?
Amazon Bedrock es la plataforma que alberga la suite de herramientas de IA generativa que AWS ofrece a grandes empresas para crear aplicaciones. Su singularidad frente a otras inteligencias artificiales generativas radica en que reúne en un mismo lugar a través de una API lo mejor de cada una de sus IA generativas para que sean las empresas las que escojan la solución que mejor les convenga.
¿Por qué escoger Amazon Bedrock frente a otra IA generativa? 3 razones
1. Modelos fundaciones de inteligencia artificial
Uno de los grandes fuertes de Amazon Bedrock son sus modelos fundacionales de inteligencia artificial creados por las principales empresas de IA (AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI) y Amazon. Es decir, gracias a Amazon Bedrock, Amazon pone al servicio de las organizaciones toda su investigación ya realizada sobre inteligencia artificial para que la utilicen para crear sus propias aplicaciones. Así, el cliente no tiene que invertir tiempo ni dinero en desarrollar aplicaciones o programas desde cero, sino que selecciona e implementa desde Amazon Bedrock las características que realmente necesita incorporar.
El acceso mediante API a AWS Bedrock permite a las empresas, independientemente de los modelos que elijan, tener flexibilidad a la hora de usar distintos modelos fundacionales y actualizar a las versiones más recientes del modelo con cambios mínimos en el código.
2. Sin necesidad de servidor o mantenimiento de infraestructura
Además, otro punto importante es que Amazon Bedrock opera sin necesidad de servidor, lo que implica para las empresas que no tienen que administrar ni mantener ninguna infraestructura y pueden integrar e implementar de forma segura la IA generativa en sus aplicaciones. Esto supone un gran ahorro de costes y preocupaciones.
A mayores, Amazon Bedrock permite dentro de su plataforma controlar la monitorización y gobernanza de las aplicaciones llevadas a cabo por sus clientes, además de poder visualizar el seguimiento de métricas para ver cómo está siendo el rendimiento de los sistemas.
3. Seguridad y privacidad de datos
Cuando una empresa empieza a usar AWS Bedrock personalizándolo con sus datos y haciendo pruebas, podría llegar a pensar si estos datos están protegidos o se comparten de alguna manera. Para la tranquilidad de estas organizaciones, Amazon Web Services asegura a sus clientes que usando Amazon Bedrock no queda visible data ni se hace pública la información confidencial de las empresas que lo utilicen y tampoco almacenará estos datos para uso propio.
Citamos al propio AWS que indica “ninguno de los datos del cliente se utiliza para entrenar los modelos subyacentes, y puesto que todos los datos están encriptados y no salen de la Virtual Private Cloud (VPC) del cliente, los clientes pueden confiar en que sus datos seguirán siendo privados y confidenciales”.
Tipos de IA generativa que incluye Amazon Bedrock
Cuando el cliente accede a AWS Bedrock se le abren un sinfín de posibilidades de escoger entre diversos tipos de inteligencia artificial generativa. Por un lado, la primera opción y las más extendida cuando hablamos de IA generativa es pensar en herramientas del tipo chat GPT. Pues bien, el chat GPT de Amazon Web Services se llama Claude. Claude destaca por la creación de contenido, el razonamiento complejo y la creatividad que ofrece.
Por otro lado, si buscamos un generador de imágenes dentro de Amazon Bedrock, entonces el nombre es Stable Diffusion. Esta IA generativa es capaz de generar imágenes de alta calidad en prácticamente cualquier estilo artístico y es el mejor modelo abierto para el fotorrealismo.
¿Qué pasa con los LLM o modelos de lenguaje de gran tamaño en Amazon Bedrock? También están presentes en Amazon Bedrock con el modelo fundacional propio llamado Titan.
Los LLM o modelos de lenguaje de gran tamaño son sistemas de aprendizaje automático capaces de comprender y producir texto en idioma humano. Estos operan mediante el análisis de grandes conjuntos de datos lingüísticos.
Los dos modelos desarrollados por Amazon Bedrock usando machine learning son: Titan Tex, para crear texto a partir de instrucciones, y Titan Text Embeddings, capaz de producir una representación matemática del texto para utilizarlo en tareas como traducciones y búsquedas.
Funcionalidades o tareas que pueden ejecutarse utilizando Amazon Bedrock
Ya hemos explicado qué es Amazon Bedrock y cuáles son sus principales características diferenciadoras pero, falta comprender, qué funcionalidades pueden realizarse gracias a esta herramienta.
De forma genérica, Amazon Bedrock permite mejorar la experiencia del cliente, generar contenido creativo y personalizar las interacciones con los usuarios en función de sus intereses y preferencias.
Pongamos un ejemplo, si una empresa desea crear una aplicación que explique cómo ayudar a un cliente, escogería un modelo fundacional de Amazon Bedrock y lo implementaría, y en la plataforma es donde consultaría y encontraría las bases de conocimientos para razonar y cómo llevar a cabo las tareas para sus clientes.
Otro caso concreto sería crear un asistente virtual que entienda las solicitudes de los usuarios y sea capaz de entablar un diálogo para obtener de forma natural la información requerida y así poder tomar medidas para responder al usuario de forma satisfactoria y eficiente. La empresa que desee crear este tipo de asistentes virtuales o bots encontraría fácilmente en Amazon Bedrock todas las herramientas y tecnología de IA generativa para ejecutar este proyecto.
Precios de Amazon Bedrock
El abanico de precios que ofrece Amazon Bedrock es muy variado y cambia en función lógicamente de su uso. En concreto, el modelo de gasto se basa fundamentalmente en función de los tokens procesados, tanto si nos vamos a proyectos bajo demanda o por lotes. Este tipo de precio no supone compromiso alguno de tiempo.
Sin embargo, si vamos más a un modelo concreto de Amazon Bedrock y sus conjunto de datos, ya si nos encontramos con plazos de compromiso de 1 a 6 meses y donde se cobra por horas (o más bien, en función de los tokens de entrada o salida procesados por minuto).
Para terminar y que puedas comprobar de forma práctica una implementación de Amazon Bedrock, compartimos la explicación de nuestro compañero cloud architect Óscar Cortés en hashnode sobre cómo gestionar el acceso utilizando uno de los servicios más conocidos de Amazon Web Services llamado AWS Lambda, en conjunto con una API.
