La implementación de aplicaciones de inteligencia artificial generativa enfrenta un desafío crucial: asegurar que cada respuesta producida sea adecuada, precisa y segura para el usuario específico que la recibe. Con el aumento de la adopción de la inteligencia artificial en diversas industrias, la necesidad de personalizar las respuestas según la edad, el rol y el conocimiento del dominio de los usuarios se ha vuelto esencial para garantizar la seguridad y la fiabilidad de estas aplicaciones.
Tradicionalmente, se han utilizado estrategias como la ingeniería de prompts y la lógica a nivel de aplicación para abordar estos desafíos. Sin embargo, estos métodos pueden resultar complicados y propensos a errores, ya que los controles de seguridad basados en prompts pueden ser eludidos mediante técnicas manipulativas. Además, a medida que crecen los requisitos de personalización, la lógica de aplicación se vuelve compleja y frágil, lo que genera riesgos operativos e ineficiencias en el cumplimiento normativo.
Para contrarrestar estos problemas, se ha implementado una solución completamente sin servidor que prioriza la seguridad, usando Amazon Bedrock Guardrails y otros servicios de AWS. Esta arquitectura se compone de tres elementos principales: selección dinámica de guardrails basada en el contexto del usuario, aplicación de políticas centralizadas a través de Amazon Bedrock Guardrails y APIs seguras para el acceso autenticado. Esta estructura permite ofrecer respuestas personalizadas y seguras sin la necesidad de complicar el código de la aplicación.
La solución permite adaptar las respuestas de la inteligencia artificial de manera inteligente según la edad, el rol y la industria del usuario, así como hacer cumplir políticas de seguridad que ayudan a prevenir manipulaciones durante el tiempo de inferencia. Se han establecido cinco guardrails especializados para segmentar a diferentes grupos de usuarios: niños, adolescentes, profesionales de la salud, pacientes y adultos en general. Además, se mejora la eficiencia operativa mediante la gobernanza centralizada y una intervención manual mínima, lo que permite escalar según el crecimiento del usuario y los requisitos de seguridad en evolución.
Esta solución representa un avance significativo para las organizaciones que buscan implementar sistemas de inteligencia artificial responsables, alineados con los requisitos de cumplimiento para poblaciones vulnerables, y que mantienen respuestas apropiadas y confiables sin comprometer el rendimiento o la gobernanza.
vía: AWS machine learning blog
