En los últimos 18 meses, Amazon Web Services (AWS) ha anunciado más del doble de funciones de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial generativa (IA) en disponibilidad general en comparación con otros grandes proveedores de la nube combinados. Esta acelerada innovación está permitiendo a organizaciones de todos los tamaños, desde startups disruptivas de IA como Hugging Face, AI21 Labs y Articul8 AI hasta líderes industriales como NASDAQ y United Airlines, desbloquear el potencial transformador de la IA generativa. Al proporcionar un conjunto seguro, de alto rendimiento y escalable de servicios y capacidades de ciencia de datos y aprendizaje automático, AWS empodera a las empresas para impulsar la innovación a través del poder de la IA.
En el corazón de esta innovación se encuentran Amazon Bedrock y Amazon SageMaker, ambos mencionados en la reciente evaluación del Cuadrante Mágico de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (DSML) de Gartner. Estos servicios juegan un papel crucial en la satisfacción de diversas necesidades de los clientes a lo largo del viaje de la IA generativa.
Amazon SageMaker, el servicio fundamental para el desarrollo de modelos de ML e IA generativa, proporciona la afinación y flexibilidad que facilitan a los científicos de datos y a los ingenieros de aprendizaje automático construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático y modelos fundamentales (FMs) a gran escala. Para los desarrolladores de aplicaciones, Amazon Bedrock es la forma más simple de construir y escalar aplicaciones de IA generativa con FMs para una amplia variedad de casos de uso. Ya sea aprovechando los mejores FMs disponibles o importando modelos personalizados desde SageMaker, Bedrock equipa a los equipos de desarrollo con las herramientas necesarias para acelerar la innovación.
Creemos que las continuas innovaciones en ambos servicios y nuestra posición como Líder en el Cuadrante Mágico de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (DSML) de Gartner 2024 reflejan nuestro compromiso con la satisfacción de las necesidades en evolución de los clientes, en particular en ciencia de datos y ML. En nuestra opinión, este reconocimiento, junto con nuestra reciente distinción en el Cuadrante Mágico de Servicios de Desarrolladores de IA en la Nube (CAIDS), solidifica a AWS como proveedor de soluciones innovadoras de IA que generan valor empresarial y ventaja competitiva.
Para Gartner, la metodología de investigación del Cuadrante Mágico de DSML proporciona una representación gráfica de la posición competitiva de cuatro tipos de proveedores de tecnología en mercados de rápido crecimiento: Líderes, Visionarios, Jugadores de Nicho y Retadores. Como investigación complementaria, las notas de Capacidades Críticas de Gartner brindan una visión más profunda de la capacidad y la idoneidad de los productos y servicios de TI de los proveedores según casos de uso específicos o personalizados.
Es posible acceder a una copia gratuita del informe completo para ver por qué Gartner posicionó a AWS como líder y para profundizar en las fortalezas y precauciones de AWS.
Amazon Bedrock ofrece una forma sencilla de construir y escalar aplicaciones con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y modelos fundamentales (FMs), permitiendo construir aplicaciones de IA generativa con seguridad y privacidad. Con Amazon Bedrock, se puede experimentar y evaluar modelos de alto rendimiento, importar modelos personalizados, personalizarlos de manera privada con datos propios usando técnicas como afinación y Generación Aumentada por Recuperación (RAG), y construir agentes que ejecuten tareas utilizando los sistemas y fuentes de datos empresariales. Decenas de miles de clientes en múltiples industrias están desplegando nuevas experiencias de IA generativa para diversos casos de uso.
Amazon SageMaker es un servicio totalmente gestionado que reúne un amplio conjunto de herramientas para habilitar ML de alto rendimiento y bajo costo para cualquier caso de uso. Se puede acceder a una amplia gama de herramientas de ML, infraestructura escalable y gestionada, flujos de trabajo repetibles y responsables de ML y el poder de la retroalimentación humana a lo largo del ciclo de vida del ML, incluyendo herramientas sofisticadas que facilitan el trabajo con datos como Amazon SageMaker Canvas y Amazon SageMaker Data Wrangler.
Además, Amazon SageMaker ayuda a los científicos de datos y a los ingenieros de ML a construir modelos fundamentales desde cero, evaluarlos y personalizarlos con técnicas avanzadas, y desplegar modelos con controles precisos para casos de uso de IA generativa que tienen requisitos estrictos en precisión, latencia y costo. Cientos de miles de clientes, desde Perplexity hasta Thomson Reuters y Workday, utilizan SageMaker para construir, entrenar y desplegar modelos de ML, incluyendo LLMs y otros FMs.
Gartner no respalda a ningún proveedor, producto o servicio representado en sus publicaciones de investigación y no aconseja a los usuarios de tecnología seleccionar solo aquellos proveedores con las calificaciones más altas o cualquier otra designación. Las publicaciones de investigación de Gartner consisten en las opiniones de la organización de investigación de Gartner y no deben interpretarse como declaraciones de hechos. Gartner renuncia a todas las garantías, expresas o implícitas, respecto a esta investigación, incluidas las garantías de comerciabilidad o idoneidad para un propósito particular.
Esta gráfica fue publicada por Gartner, Inc. como parte de un documento de investigación más grande y debe evaluarse en el contexto de todo el documento. El documento de Gartner está disponible a solicitud de AWS. GARTNER es una marca comercial registrada y marca de servicio de Gartner y Magic Quadrant es una marca registrada de Gartner, Inc. y/o sus afiliados en EE.UU. e internacionalmente y se utilizan aquí con permiso. Todos los derechos reservados.
Susanne Seitinger dirige el marketing de productos de AI y ML en Amazon Web Services (AWS), incluida la introducción de servicios críticos de IA generativa como Amazon Bedrock, además de coordinar actividades de marketing de IA generativa en AWS. Antes de trabajar en AWS, Susanne fue directora de marketing del sector público en Verizon Business Group y previamente dirigió el marketing del sector público en los Estados Unidos para Signify, después de ocupar varios puestos en I+D, innovación y gestión y marketing de segmentos. Posee una licenciatura de la Universidad de Princeton, así como una maestría en planificación urbana y un doctorado del MIT.
vía: AWS machine learning blog
