En su convencion anual AWS re:invent, la empresa Amazon Web Services (AWS), propiedad de Amazon, realizó diversos anuncios de nuevos productos y funcionalidades con una orientación específica: que cada empresa tenga su propio agente de inteligencia artificial.
En los pasillos de AWS re:Invent, que se lleva a cabo en los exgerados y lujosos hoteles de Las Vegas, la sensación general es que la inteligencia artificial está entrando en una nueva fase: de los chatbos a los agentes.
Los chatbots (como ChatGPT) responden a las preguntas o solicitudes de las personas y brindan respuestas rápidas, en cambio los agentes son sistemas que pueden ejecutar tareas automáticamente.
Se puede explicar mejor con un ejemplo que dio Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Agentic IA de AWS: si tienes un problema con tu sitio web le preguntas a un chatbot cómo puedes arreglarlo, este te dirá los pasos (analizar las visitas, revisar bugs, etc.); en cambio, si usas un agente entrenado, este revisará los datos por sí mismo, corregirá los bugs y hará mejoras por su propia cuenta. Impresionante.
Matt Garman, CEO de AWS | Fuente: AWS prensa/cortesía | Fotógrafo: Noah Berger
En ese sentido, uno de los productos que generó más interés en los primeros dos días de presentaciones y charlas ha sido Kiro, un agente pensado para el desarrollo de software, que más que un asistente, es una herramienta para que los desarrolladores puedan hacer código que les generaría días o semanas, en solo horas.
Amazon Bedrock es otro de los servicios de AWS para el que fueron anunciadas novedades. Este permite crear agentes personalizados a las empresas, y opera con varios modelos de lenguaje, como los de OpenAI (ChatGPT).
Para esta edición anunciaron integración con nuevos modelos y el propio modelo de Amazon, Nova 2.
Precisamente Nova 2 y Nova Forge fueron otros dos anuncios considerados de los más importantes para empresas. El primero es el modelo multimodal de AWS (que permite hacer consultas en texto, imágenes, audio, etc.); y el segundo una nueva forma de entrenar a los modelos pero con datos de las propias empresas desde el inicio, no alimentarlo con su información en la fase de afinamiento, como se hace hasta ahora.
Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Agentic IA de AWS | Fuente: AWS prensa/cortesía | Fotógrafo: Noah Berger
Para usuarios menos “técnicos”, AWS presentó Quick Suite, que es una especie de chatbot que permite a sus usuarios a realizar investigación, generar visualizaciones y automatizar acciones, en base a las conexiones con los servicios de sus usuarios.
Otra parte importante de los anuncios fue la capa de infraestructura, para lo que presentó la tercera generación de sus chips Trainium, Trainium3 UltraServers, con la promesa de reducir significativamente el consumo de energía en el entrenamiento de modelos.
Aseguraron que no pretender ser un “killer” de Nvidia, líder mundial en la fabricación de estos chiips, sino ser otra opción para las empresas.
La base de todo es los datos, lo dejaron claro en varias oportunidades, pero no todas las organizaciones, como gobiernos y entidades públicas que manejan información sensible pueden enviar sus datos a la nube.
Matt Garman, CEO de AWS | Fuente: AWS prensa/cortesía | Fotógrafo: Noah Berger
Para ellos AWS presentó su concepto de AI Factory, una infraestructura que se instala directamente en los centros de datos de estas organizaciones.
En suma, la apuesta de AWS, es que todas las empresas de diversos tamaños puedan construir sus propios agentes usando sus datos y preservando su información; es decir: tener sus propios programas completos a medida que les permitan realizar y automatizar tareas y prepararse para seguir creciendo y escalando de manera acelerada, el objetivo de toda compañía.
