Amazon Web Services (AWS) ha dado un paso significativo hacia la simplificación del uso compartido de modelos de aprendizaje automático (ML) entre cuentas de AWS. La reciente introducción de una funcionalidad que integra el Amazon SageMaker Model Registry con el AWS Resource Access Manager (AWS RAM) promete transformar cómo las organizaciones gestionan y comparten sus modelos de ML. Este avance se presenta como una respuesta a las complejidades a las que se enfrentan las empresas al intentar compartir modelos entre cuentas, con la necesidad previa de configurar complicadas políticas de AWS Identity and Access Management (IAM) y realizar integraciones personalizadas.
Con este nuevo desarrollo, los usuarios pueden ahora compartir y acceder a modelos ML de forma más segura y sencilla entre diferentes cuentas de AWS. La funcionalidad está accesible tanto a través de la interfaz de usuario de SageMaker Studio como mediante APIs, lo cual permite a los usuarios especificar qué modelos desean compartir y con qué cuentas, optimizando así los flujos de trabajo de ML y mejorando significativamente la visibilidad y la gobernanza de los mismos.
Este avance representa un hito en la gobernanza de modelos, vital para asegurar que los sistemas de inteligencia artificial se desarrollen y utilicen respetando valores, derechos y regulaciones pertinentes. En un contexto donde el Acta de Inteligencia Artificial de la Unión Europea exige una supervisión y gestión más estricta de los sistemas de IA, esta funcionalidad de AWS cobra especial relevancia.
El correcto manejo de la gobernanza en modelos de ML no solo garantiza el cumplimiento con las regulaciones y estándares éticos, sino que también ayuda a prevenir sesgos, gestionar riesgos, evitar el mal uso y mantener la transparencia. Estos elementos son fundamentales para establecer confianza, cumplir con normativas y asegurar el uso ético de tecnologías de inteligencia artificial.
A través de una arquitectura que permite el intercambio de información entre múltiples cuentas, se mejora la seguridad, escalabilidad y confiabilidad de los sistemas, facilitando la aprobación, despliegue y auditoría de modelos ML. Este avance permite a las organizaciones un enfoque centralizado en la gobernanza del ciclo de vida de los modelos, mejorando así la efectividad, cumplimiento y adopción responsable de la IA, subrayando la importancia de una gestión clara y efectiva en el mundo del aprendizaje automático.
