AWS lanza nuevas herramientas para personalizar LLM

Puntos clave:

• SageMaker añade personalización sin servidor para LLM.
• AWS introduce interfaz intuitiva y personalización guiada por agentes.
• Compatible con modelos como Llama, DeepSeek y los Nova de Amazon.
• Bedrock suma Reinforcement Fine-Tuning para ajustes automáticos.
• Nova Forge ofrece modelos personalizados desde USD 100,000 al año.

AWS impulsa la personalización de inteligencia artificial empresarial

Amazon Web Services (AWS) anunció una serie de innovaciones enfocadas en facilitar el desarrollo de modelos de lenguaje grandes personalizados, eliminando la necesidad de gestionar infraestructura o recursos computacionales.

Las nuevas funciones, presentadas durante AWS re:Invent, responden a una creciente necesidad del mercado: empresas que buscan diferenciarse a través de IA especializada, adaptada a sus datos y su identidad de marca.

Según Ankur Mehrotra, gerente general de plataformas de IA en AWS, la clave radica en permitir que cada organización pueda crear su propio modelo:

“Si su competencia tiene acceso al mismo modelo, ¿cómo se diferencia? La respuesta está en la personalización”.

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Personalización sin servidor en Amazon SageMaker

Una de las novedades más destacadas es la posibilidad de afinar modelos sin servidor, permitiendo a los desarrolladores empezar de inmediato sin preocuparse por hardware, cargas de trabajo o estimación de recursos.

Esta actualización facilita:

• Crear modelos personalizados desde cero.
• Ajustar modelos existentes usando datos propios.
• Reducir costos operativos al no gestionar infraestructura.

Interfaz intuitiva y personalización con agentes de IA

AWS incorporó dos formas de personalizar modelos en SageMaker:

1. Modo de apuntar y hacer clic

Un flujo visual que permite configurar, cargar datos, escoger técnicas y adaptar modelos sin escribir código.

2. Asistentes de IA basados en lenguaje natural

Permiten dar instrucciones del tipo:

“Ajusta este modelo para reconocer terminología médica”

Este enfoque abre la personalización de LLM a usuarios no técnicos, democratizando el acceso a tecnologías avanzadas.

Compatibilidad con modelos abiertos y modelos Nova

AWS confirmó que sus herramientas son compatibles con:

• Modelos Nova (propietarios de Amazon).
• Llama (Meta).
• DeepSeek.
• Otros modelos de código abierto con pesos públicos.

Esta estrategia apunta a atraer empresas que buscan flexibilidad y portabilidad, uno de los factores más valorados actualmente en el ecosistema IA.

Bedrock ahora permite Reinforcement Fine-Tuning

Amazon Bedrock incorporó una nueva capacidad de Reinforcement Fine-Tuning (RFT), donde los desarrolladores pueden:

• Elegir una función de recompensa.
• Seleccionar flujos de trabajo automatizados.
• Ajustar completamente un modelo sin intervención manual.

Esto permite mejorar respuestas, precisión y comportamiento según las necesidades de cada empresa.

Nova Forge: IA personalizada como servicio

Durante la conferencia, el CEO de AWS, Matt Garman, reveló Nova Forge, un servicio premium que crea modelos LLM exclusivos para organizaciones.

Por USD 100,000 anuales, AWS:

• Desarrolla, entrena y ajusta un modelo Nova único para cada cliente.
• Usa los datos internos de la empresa para crear un LLM diferenciado.
• Ofrece mantenimiento constante del modelo.

Este servicio apunta directamente a competir con Anthropic, OpenAI y Google Gemini, que actualmente lideran el mercado de IA empresarial.

El desafío: ganar terreno frente a competidores

A pesar de la amplitud del ecosistema AWS, estudios recientes muestran que empresas prefieren modelos como:

• ChatGPT (OpenAI)
• Claude (Anthropic)
• Gemini (Google)

AWS busca revertir esa tendencia apostando por escalabilidad, personalización y neutralidad, elementos clave para organizaciones que requieren IA especializada.