Novedades en SageMaker: la evolución de la inteligencia artificial en AWS
En el ámbito de la computación en la nube, Amazon Web Services (AWS) ha sido un pionero desde el lanzamiento de SageMaker, su plataforma para crear, entrenar y desplegar modelos de inteligencia artificial. En la reciente conferencia re:Invent 2024, AWS presentó SageMaker Unified Studio, una herramienta que promete revolucionar la forma en que las organizaciones manejan y procesan datos.
Una plataforma unificada para el manejo de datos
SageMaker Unified Studio se presenta como un espacio único donde los usuarios pueden acceder a herramientas de diferentes servicios de AWS. Esta integración permite a los clientes descubrir, preparar y procesar datos de manera más eficiente, facilitando el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Según Swami Sivasubramanian, vicepresidente de datos e inteligencia artificial en AWS, “estamos viendo una convergencia de análisis e IA, con clientes que utilizan datos de maneras cada vez más interconectadas”.
Funciones avanzadas para el desarrollo de modelos
Una de las características más destacadas de SageMaker Unified Studio es la incorporación de Q Developer, un chatbot de codificación que ayuda a los usuarios a realizar tareas complejas. Este asistente puede responder preguntas como “¿Qué datos debo usar para tener una mejor idea de las ventas de productos?” o “Genera SQL para calcular los ingresos totales por categoría de producto”. Esta funcionalidad no solo optimiza el tiempo de desarrollo, sino que también mejora la calidad de los modelos generados.
Integraciones y seguridad de datos
Además de las nuevas herramientas, AWS ha lanzado SageMaker Catalog y SageMaker Lakehouse, que permiten a los administradores definir políticas de acceso y conectar datos almacenados en lagos de datos y aplicaciones empresariales. SageMaker Lakehouse es compatible con herramientas que utilizan estándares de Apache Iceberg, lo que facilita la gestión de grandes volúmenes de datos analíticos. AWS ha enfatizado que estas integraciones permiten a los clientes acceder a datos de aplicaciones como Zendesk y SAP sin necesidad de procesos complicados de extracción y transformación.
Con estas innovaciones, AWS busca que SageMaker Unified Studio se convierta en el aliado ideal para el ciclo de vida del desarrollo de software, proporcionando a los usuarios todas las herramientas necesarias para el procesamiento de datos, el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y la inteligencia artificial generativa.
