Las organizaciones modernas atraviesan un panorama tecnológico en constante evolución, donde la adaptación de modelos de lenguaje extenso (LLMs, por sus siglas en inglés) se ha vuelto crucial para mantener su competitividad. La personalización de estos modelos no es una tarea sencilla, ya que exige acceso a recursos computacionales de alta gama, cuya demanda ha crecido exponencialmente. Sectores críticos como
La inteligencia artificial generativa ha revolucionado la forma en que los clientes interactúan con diversas industrias, permitiéndoles acceder a información personalizada de manera más intuitiva que nunca. Este avance ha sido notablemente impulsado por la técnica de Recuperación de Generación Aumentada (RAG), un enfoque innovador que permite a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) usar un conjunto de
Amazon Web Services (AWS) ha dado un paso adelante en el ámbito de la inteligencia artificial generativa y la búsqueda empresarial con el lanzamiento de su nuevo Amazon Kendra GenAI Index. Esta innovadora herramienta está diseñada para mejorar la eficiencia y efectividad en la creación de asistentes digitales y experiencias de búsqueda al integrarse con otras herramientas de AWS como
En un esfuerzo por simplificar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, Amazon ha lanzado el Amazon Bedrock IDE, un entorno integrado diseñado para superar diversos desafíos empresariales. Estos incluyen la necesidad de experiencia especializada en machine learning, la gestión compleja de infraestructuras y la coordinación de múltiples servicios. Anteriormente conocido como Amazon Bedrock Studio, el IDE ahora se
Amazon ha dado a conocer una innovadora funcionalidad que permitirá a los usuarios desplegar más de 100 modelos, tanto abiertos como propietarios, gracias a la integración de Amazon SageMaker JumpStart y Amazon Bedrock. Esta nueva combinación hace posible el acceso a dichos modelos a través de las APIs de Amazon Bedrock, facilitando además el uso de características avanzadas como las
Las empresas enfrentan una presión creciente para demostrar el retorno de la inversión en proyectos de inteligencia artificial, ya sea mediante aprendizaje automático predictivo o IA generativa. Sin embargo, llevar estos proyectos a la etapa de producción es un desafío considerable. Actualmente, solo el 54% de los prototipos de aprendizaje automático lo logran, y apenas un 5% de los proyectos
