Las empresas que implementan soluciones avanzadas de inteligencia artificial (IA) se enfrentan a la creciente necesidad de reforzar su seguridad y gestionar el acceso a datos y modelos de manera precisa. La protección de información sensible y el cumplimiento normativo son fundamentales para mantener la confianza del usuario. En respuesta a estas demandas, Amazon SageMaker Unified Studio se presenta como una solución que permite configurar políticas de acceso detalladas, garantizando que solo los usuarios autorizados puedan interactuar con modelos de IA avanzados. De esta manera, se promueve un entorno de innovación colaborativa seguro y escalable.
Lanzado en 2025, SageMaker Unified Studio ofrece un entorno integrado para el desarrollo de datos y IA, permitiendo a los usuarios acceder y utilizar información dentro de su organización con las mejores herramientas de Amazon Web Services (AWS). Este servicio incorpora funcionalidades de diversos servicios de análisis y aprendizaje automático de AWS, como Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI.
Dentro de este marco, Amazon Bedrock ofrece un conjunto de opciones para que los usuarios puedan explorar y experimentar con modelos de IA. Esto incluye un espacio de juego de chat en el que es posible probar indicaciones con el modelo Claude de Anthropic sin necesidad de escribir código, y crear aplicaciones generativas de IA que implementen características como bases de conocimiento y medidas de seguridad.
SageMaker Unified Studio permite a los administradores gestionar de forma precisa el acceso a modelos específicos en un entorno colaborativo protegido. Esto se logra mediante la creación de permisos granulares que controlan el acceso a modelos, facilitados por ejemplos de código para escenarios comunes de gobernanza empresarial. Al completar el proceso, los usuarios estarán en capacidad de personalizar el acceso a las capacidades de IA generativa según los requisitos de sus organizaciones, abordando uno de los principales desafíos en la adopción de IA empresarial.
La estructura organizativa principal dentro de SageMaker Unified Studio es el «dominio», que permite supervisar múltiples regiones de AWS, cuentas y cargas de trabajo desde una sola interfaz. Cada dominio dispone de una URL única y ofrece control centralizado sobre configuraciones del estudio, cuentas de usuario y ajustes de red. Los «proyectos» facilitan la colaboración fluida y pueden abarcar diferentes regiones o cuentas.
Para interactuar con los modelos de Amazon Bedrock en SageMaker Unified Studio, los usuarios pueden utilizar tanto el espacio de juego del mismo estudio como los proyectos asociados. En el contexto del espacio de juego, los roles de consumo del modelo ofrecen acceso seguro a los modelos fundamentales de Bedrock, con permisos preconfigurados para invocar dichos modelos.
Al personalizar las políticas asociadas a estos roles, las empresas pueden establecer controles estrictos sobre las acciones permitidas y definir el acceso a las capacidades de IA generativa. Esto no solo garantiza el cumplimiento de las regulaciones, sino que también empodera a analistas de negocio y científicos de datos para maximizar el potencial de la IA en un entorno controlado.
