Amazon Web Services (AWS) ha dado un paso significativo en el ámbito del aprendizaje automático (ML) al anunciar la disponibilidad general de una nueva funcionalidad dirigida a facilitar el intercambio de modelos entre diferentes cuentas de AWS. Esta innovación se lleva a cabo a través de la integración del Amazon SageMaker Model Registry con el AWS Resource Access Manager (AWS RAM), respondiendo a una necesidad recurrente de los clientes: la complejidad que implica compartir modelos de ML debido a la configuración de políticas avanzadas de AWS Identity and Access Management (IAM) y la creación de integraciones personalizadas.
Con esta nueva funcionalidad, los usuarios ahora podrán compartir y acceder a modelos registrados en el SageMaker Model Registry de una manera más sencilla y segura entre diferentes cuentas de AWS. La gestión de este intercambio puede realizarse mediante la interfaz de usuario de SageMaker Studio o a través de APIs, lo que permite a los usuarios especificar qué modelos serán compartidos y con qué cuentas se realizará el intercambio. Esto simplifica los flujos de trabajo de ML, mejora de la visibilidad y gobernanza, y acelera la adopción de modelos de ML en toda la organización.
Este desarrollo cobra especial relevancia en el contexto de la gobernanza de modelos, fundamental para garantizar que los sistemas de inteligencia artificial (IA) se desarrollen y utilicen respetando valores, derechos y normativas. La importancia de esta gobernanza se enmarca en el Acta de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, que subraya la necesidad de supervisión y gestión cuidadosa de los sistemas de IA en función de su uso.
La gobernanza eficaz de los modelos de ML no solo asegura el cumplimiento de normativas y estándares éticos, sino que también ayuda a prevenir sesgos, gestionar riesgos, evitar el mal uso y mantener la transparencia. Estas medidas son vitales para establecer la confianza, cumplir con los requisitos regulatorios y garantizar el uso ético de las tecnologías de IA.
Esta arquitectura de intercambio multi-cuenta mejora la seguridad, escalabilidad y confiabilidad de los sistemas, permitiendo una mejor aprobación, implementación y auditoría de modelos de ML. Con este avance, las organizaciones pueden adoptar un enfoque centralizado en la gobernanza del ciclo de vida de los modelos, incrementando así la efectividad y asegurando una adopción responsable de la inteligencia artificial en el entorno corporativo.
