Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están alcanzando rápidamente un nivel de importancia crucial en diversas industrias, especialmente en aquellas altamente reguladas como los servicios financieros y la atención médica. A medida que estas herramientas avanzadas se integran en procesos decisionales y en interacciones con clientes, se hace imprescindible para las organizaciones garantizar que estas aplicaciones sean fiables, equitativas y cumplan con las normativas del sector. En respuesta a estas necesidades, AWS ha presentado un marco de mejores prácticas para la inteligencia artificial generativa, integrado en AWS Audit Manager. Este nuevo recurso permite auditar y monitorear dichas aplicaciones con rigor.
El marco de mejores prácticas de AWS proporciona una guía detallada para realizar evaluaciones de riesgo en proyectos de inteligencia artificial generativa. Facilita la recolección y el monitoreo de evidencias en plataformas como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker. Amazon Bedrock, en particular, ofrece un servicio totalmente gestionado que permite acceder a modelos de base de alta eficiencia de empresas líderes en la IA. Este servicio fomenta la construcción de aplicaciones generativas con un enfoque prioritario en la seguridad y la responsabilidad.
Un ejemplo de esta tecnología en acción es un agente de seguros automatizado mediante Amazon Bedrock. Este agente está diseñado para optimizar el proceso de gestión de reclamaciones, automatizando tareas rutinarias como la creación de nuevas reclamaciones y la recopilación de documentos pendientes. Gracias a esta automatización, los agentes humanos pueden dedicar más tiempo a los aspectos complejos del servicio al cliente, asegurando al mismo tiempo que las interacciones son precisas y cumplen con las normativas aplicables.
La implementación de un control de calidad y la consideración de la inteligencia artificial responsable son fundamentales en el desarrollo de aplicaciones generativas. Estos elementos incluyen vigilancia en áreas como privacidad, seguridad, equidad y gobernanza. Las organizaciones deben adoptar prácticas que garanticen la transparencia y la explicabilidad de sus sistemas de inteligencia artificial. Por ejemplo, se pueden emplear herramientas del marco de AWS para evaluar un chatbot de asistencia en reclamaciones de seguros, asegurándose de que siga prácticas responsables.
Estas aplicaciones deben diseñarse con controles apropiados, incluyendo salvaguardias para evitar el acceso a información sensible o que interactúen en asuntos no permitidos. El monitoreo constante y la auditoría de las decisiones generadas por estos sistemas son esenciales para mantener la confianza de los usuarios y cumplir con los rigores de seguridad y privacidad exigidos por las normas actuales.
En resumen, el marco de mejores prácticas para la inteligencia artificial generativa de AWS proporciona una herramienta crucial para la gobernanza y el monitoreo en este campo. Permite a las organizaciones implementar soluciones efectivas y responsables que no solo cumplen con las regulaciones, sino que también satisfacen las expectativas de los clientes en cuanto a eficiencia y seguridad.
