La aparición de la inteligencia artificial generativa ha marcado el inicio de una era repleta de nuevas posibilidades, permitiendo la creación de texto, imágenes, código y más con características similares a las de un humano. Sin embargo, este avance también plantea importantes desafíos para los científicos de datos, especialmente a la hora de desarrollar interfaces de usuario y de interactuar con usuarios empresariales. Tradicionalmente, la creación de aplicaciones de frontend y backend ha requerido un profundo conocimiento de marcos de desarrollo web y gestión de infraestructuras, lo cual puede resultar intimidante para aquellos cuya experiencia radica principalmente en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
En este contexto, AWS ha comenzado a ofrecer una poderosa suite de herramientas y servicios diseñados para simplificar el proceso de creación y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Estas herramientas son accesibles incluso para aquellos con experiencia limitada en desarrollo de frontend y backend. Un ejemplo práctico de esta simplificación es la utilización de Streamlit, una biblioteca de Python que facilita la construcción de aplicaciones de datos interactivas, combinada con servicios de AWS como Amazon Elastic Container Service (ECS), Amazon Cognito y el AWS Cloud Development Kit (CDK). Este arsenal tecnológico permite crear una aplicación de inteligencia artificial generativa que no solo es fácil de usar, sino que también cuenta con autenticación y despliegue.
La innovadora solución se basa en dos pilares fundamentales: una aplicación en Python para la interfaz de usuario y una arquitectura de despliegue proporcionada por AWS que ofrece un alojamiento seguro y accesible de la aplicación. Streamlit permite la creación rápida de aplicaciones web interactivas en Python, eliminando la necesidad de tener un conocimiento extenso en desarrollo frontend. Mientras tanto, la arquitectura de despliegue de AWS asegura que la aplicación esté alojada y accesible para usuarios autenticados en internet, utilizando componentes como Amazon ECS y AWS Fargate para la orquestación de contenedores sin servidor, y Amazon Cognito para la autenticación de usuarios.
Estos avances no solo hacen más sencilla la integración de modelos de AI generativa, sino que también fomentan la personalización y extensión de las aplicaciones, permitiendo que su interfaz y funcionalidades puedan adaptarse a las necesidades específicas de cada uso. Además, el hecho de que se pueda implementar localmente antes del despliegue en AWS acelera de forma significativa el ciclo de desarrollo y prueba, optimizando así el flujo de trabajo.
La implementación de esta solución demuestra que la creación y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, amigables para el usuario, ya no requiere un conocimiento extenso de frameworks de desarrollo de frontend y backend. Con el uso de Streamlit y los servicios de AWS, los científicos de datos tienen la oportunidad de centrar su atención en sus áreas de especialización, mientras entregan aplicaciones seguras, escalables y accesibles a los usuarios empresariales. Además, se ha puesto a disposición un repositorio de GitHub con el código completo de la demo, brindando un punto de inicio valioso para aquellos interesados en construir y lanzar aplicaciones de AI generativa.
Conforme el uso de la inteligencia artificial generativa sigue en aumento, la capacidad de desarrollar y lanzar aplicaciones intuitivas para el usuario se convertirá en una habilidad cada vez más esencial. Gracias a AWS y Python, los científicos de datos ahora cuentan con las herramientas y recursos necesarios para cerrar brechas entre su conocimiento técnico y la necesidad de presentar sus modelos de manera accesible y segura a los usuarios empresariales.
