Han pasado casi diez años desde que Amazon Web Services (AWS) lanzó SageMaker, su plataforma líder para crear, entrenar e implementar modelos de inteligencia artificial (IA). En los últimos años, AWS ha mejorado y ampliado significativamente las capacidades de SageMaker, y en 2024, el enfoque principal fue la optimización.

Durante su conferencia re:Invent 2024, AWS presentó una de las actualizaciones más importantes: SageMaker Unified Studio. Esta nueva herramienta integra funciones avanzadas para facilitar la creación, desarrollo y despliegue de modelos de IA y aprendizaje automático, ofreciendo un único espacio para gestionar y trabajar con datos en toda la organización.

---

¿Qué es SageMaker Unified Studio?

SageMaker Unified Studio reúne varias herramientas clave de AWS, incluido el SageMaker Studio, para ayudar a los usuarios a descubrir, preparar y procesar datos de manera más eficiente. Este nuevo entorno permite a los equipos trabajar de manera colaborativa en el desarrollo de modelos de IA, ofreciendo un flujo de trabajo optimizado desde la recopilación de datos hasta la implementación del modelo final.

---

Principales características de SageMaker Unified Studio

1. Integración de IA con Q Developer
   La integración de Q Developer, el chatbot de codificación de Amazon, hace que SageMaker Unified Studio sea aún más eficiente. Q Developer puede responder preguntas específicas relacionadas con datos y generar código automáticamente. Por ejemplo, puede ayudar a identificar qué datos utilizar para predecir ventas de productos o generar consultas SQL para calcular ingresos. Esto agiliza significativamente el desarrollo y optimización de modelos de IA.
2. Colaboración mejorada y seguridad de datos
   Los usuarios pueden compartir datos, modelos y otros artefactos con miembros del equipo y de la organización de manera segura. Además, ofrece controles de seguridad de datos y permisos ajustables para proteger la información crítica y asegurar la privacidad de los datos.
3. Integración con Bedrock de AWS
   SageMaker Unified Studio se integra con Bedrock, la plataforma de desarrollo de modelos de AWS, lo que permite a los usuarios acceder a herramientas adicionales para crear, entrenar y desplegar modelos de IA de manera eficiente.

---

Nuevas incorporaciones en la familia SageMaker

AWS también lanzó dos nuevas herramientas para complementar SageMaker Unified Studio:

• SageMaker Catalog: Permite a los administradores definir políticas de acceso granulares para aplicaciones, modelos y herramientas de IA, mejorando la gestión de datos y la seguridad.
• SageMaker Lakehouse: Facilita la conexión con lagos de datos y almacenes de datos en AWS. Funciona con el formato Apache Iceberg, garantizando compatibilidad con tablas analíticas de gran tamaño y brindando flexibilidad en la gestión de datos distribuidos.

---

Mayor conectividad con aplicaciones SaaS

Otra característica destacada es la mejora de la integración con aplicaciones SaaS, como Zendesk y SAP. Los usuarios de SageMaker ahora pueden acceder a datos directamente desde estas plataformas sin necesidad de realizar procesos de ETL (extraer, transformar y cargar). Esta funcionalidad reduce la complejidad y el tiempo de procesamiento, permitiendo una unificación de datos más eficiente.

---

¿Cómo SageMaker mejora la inteligencia artificial generativa y el análisis de datos?

Con SageMaker Unified Studio, AWS ofrece un entorno optimizado para la creación de modelos de IA generativa y análisis de datos. Los usuarios pueden realizar consultas SQL, análisis ad hoc, y aplicar técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático para casos de uso avanzados. Además, los datos distribuidos en diferentes fuentes ahora pueden ser unificados fácilmente, sin importar su ubicación física, permitiendo un análisis más eficiente y accesible.