No hay dos sin tres. Amazon acaba de presentar su inteligencia artificial conversacional y generativa, diseñada para competir directamente con el Chat GPT de Microsoft y el Bard de Google. La criatura del gigante de la nube y del comercio electrónico se llamará Bedrock y su principal fortaleza residirá en la personalización de los servicios a la medida de cada usuario.
Según explica la compañía a través del blog corporativo de Amazon Web Services (AWS), "la Inteligencia Artificial y el Machine Learning han sido un foco de atención para Amazon durante más de 20 años y muchas de las capacidades que los clientes utilizan con Amazon están impulsadas por la capacidad de aprendizaje de las máquinas". Eso se aprecia en tecnologías como el motor de recomendaciones de comercio electrónico, las rutas de recogida robótica y las habilidades de la cadena de suministro del grupo. Con el bagaje anterior, y tras tener en cuenta los comentarios de los clientes, el grupo de Jeff Bezos anuncia su Amazon Bedrock, "un nuevo servicio que hace que los modelos de base (FM) de AI21 Labs, Anthropic, Stability AI y Amazon sean accesibles a través de una API". Según explica la puntocom, "Bedrock es la forma más sencilla para los clientes de crear y escalar aplicaciones generativas basadas en Inteligencia Artificial, utilizando modelos de base, democratizando el acceso para todos los creadores". Es decir, la herramienta permite que los usuarios pueden "personalizar de forma privada los modelos de base con sus propios datos, e integrarlos y desplegarlos fácilmente en sus aplicaciones", y todo ello con una "una experiencia sin servidor". La potencia de esta nueva inteligencia artificial es imbatible respecto a sus antecesores, con 500.000 millones de parámetros, frente a los 330 millones de parámetros. Todo lo anterior permite realizar muchas más tareas, así como aprender conceptos complejos.
"Los clientes se entusiasman porque estos modelos pueden personalizarse para realizar funciones específicas del dominio que son diferenciadoras para sus negocios, utilizando sólo una pequeña fracción de los datos y el cálculo necesarios para entrenar un modelo desde cero", explica Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Datos y Machine Learning de AWS a través del referido blog. Además, los modelos de base personalizados "pueden crear una experiencia única para el cliente, con la voz, el estilo y los servicios de la empresa en una amplia variedad de sectores de consumo, como la banca, los viajes y la sanidad". A modo de ejemplo, explica Sivasubramanian, una empresa financiera que necesite autogenerar un informe de actividad diaria puede personalizar el modelo con datos propios, que incluirán informes anteriores, de modo que el FM aprenda cómo deben leerse estos informes y qué datos se utilizaron para generarlos".
