Editor en La Ecuación Digital. Consultor de Innovación y Estrategia…
Amazon acaba de lanzar un conjunto de tecnologías de inteligencia artificial (IA) enfocadas en facilitar a las empresas el desarrollo de chatbots y sistemas de generación de imágenes. Con esta apuesta, Amazon Web Services (AWS) busca competir con gigantes tecnológicos como Microsoft y Alphabet, quienes también están incursionando en el mercado de la IA a través de sus servicios en la nube.
A diferencia de sus competidores, AWS ha adoptado una estrategia innovadora al ofrecer un servicio llamado Bedrock , el cual permite a las empresas personalizar modelos de base con sus propios datos para crear soluciones únicas y adaptadas a sus necesidades. De este modo, las compañías pueden desarrollar chatbots y sistemas de generación de imágenes más eficientes y específicos para sus requerimientos.
Bedrock brinda la posibilidad de trabajar con modelos propios de Amazon, denominados Amazon Titan, y también con modelos desarrollados por otras empresas. Entre las primeras opciones de terceros, se encuentran startups como AI21 Labs, Anthropic y Stability AI. Así, Amazon busca diferenciarse en el mercado y ofrecer una mayor variedad de opciones a sus clientes.
Uno de los puntos clave en la propuesta de AWS es que Bedrock permite a los usuarios probar estas tecnologías sin preocuparse por los servidores de centros de datos que las respaldan. Según Vasi Philomin, vicepresidente de IA generativa en AWS, este enfoque elimina la «complejidad innecesaria» que experimentan los usuarios al trabajar con este tipo de soluciones.
En cuanto al hardware, los servidores que soportan Bedrock utilizan tanto chips de IA personalizados de Amazon como chips de Nvidia, el principal proveedor de chips para IA. A pesar de la escasez de chips que ha afectado al sector en el último año, Dave Brown, vicepresidente de Elastic Compute Cloud en AWS, asegura que la empresa es capaz de obtener decenas de miles de chips personalizados según las necesidades.
La estrategia de AWS de combinar tecnologías propias y de terceros, así como la personalización de modelos de base, brinda a sus clientes mayor flexibilidad y opciones para innovar en sus proyectos de IA. Además, al encargarse de la infraestructura de los servidores, los clientes pueden enfocarse en el desarrollo y la implementación de sus soluciones de inteligencia artificial.