En el mundo empresarial, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa del futuro para convertirse en una herramienta indispensable del presente. A mediados de 2025, Amazon Bedrock Agents ha irrumpido en el mercado ofreciendo a las empresas la capacidad de desarrollar aplicaciones de IA generativa capaces de realizar tareas complejas a través de múltiples sistemas y fuentes de datos. Sin embargo, las normativas de protección de datos en determinadas geografías y sectores regulados han generado la necesidad de desarrollar soluciones que combinen la potencia de la nube con la seguridad de los datos locales.
Para satisfacer esta demanda, AWS ha mejorado su oferta con la inclusión de servicios híbridos y de borde como AWS Outposts y AWS Local Zones. Esta integración facilita la creación de aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG) que operan utilizando datos almacenados localmente, garantizando así el cumplimiento con las regulaciones de protección de datos.
Las organizaciones que manejan información sensible, como datos personales identificables (PII), requieren que la infraestructura de sus sistemas no solo sea escalable y flexible, sino también conforme a normativas locales. Gracias a la combinación de servicios híbridos y de borde de AWS, estas empresas pueden disfrutar de la capacidad de procesamiento local con baja latencia, lo que no solo les permite un mejor cumplimiento normativo, sino que también mejora su eficiencia operativa.
La arquitectura para implementar estas soluciones RAG se divide principalmente en dos modelos: completamente local e híbrida. En el modelo completamente local, todo se mantiene dentro de una instancia en un rack de Outposts, incluyendo el modelo de lenguaje grande (LLM) y las bases de datos, garantizando que los datos sensibles nunca salgan de las instalaciones. Por otro lado, el modelo híbrido permite el funcionamiento de modelos de IA tanto en la nube como en entornos locales, asegurando que los datos regulados se mantengan dentro de los límites estatales requeridos.
Con Amazon Bedrock Agents, las empresas pueden diseñar agentes autónomos que se integran con diversos modelos, fuentes de datos y aplicaciones de software. Uno de los ejemplos más ilustrativos es el de un minorista de calzado que, mediante un chatbot de servicio al cliente, utiliza una base de conocimiento local para resolver preguntas específicas sobre la producción de sus productos, mientras que las consultas generales se manejan a través de la infraestructura en la nube.
AWS sigue firme en su compromiso de ayudar a las organizaciones a adoptar soluciones de IA generativa que cumplan con las regulaciones de privacidad y seguridad. Al permitir la ejecución de modelos cerca de los dispositivos y usuarios finales, las empresas pueden mejorar tanto la latencia como la privacidad, allanando el camino hacia una mayor innovación sin sacrificar la protección de los datos sensibles.
