Navegando el Universo de la IA en AWS
Ponente
Sobre la charla
El ecosistema de inteligencia artificial en AWS creció exponencialmente en 2024–2025. Amazon Bedrock democratizó el acceso a modelos fundacionales de Anthropic, Meta, Mistral y otros; SageMaker maduró su plataforma MLOps; y servicios como Rekognition, Transcribe y Comprehend continuaron resolviendo casos de uso específicos sin necesidad de entrenar modelos propios.
En este meetup navegamos el mapa completo: cuándo usar un servicio de IA preentrenado (Rekognition, Transcribe, Comprehend), cuándo conviene fine-tunear un modelo en SageMaker, y cuándo la IA generativa con Bedrock es la respuesta correcta. El objetivo: tomar mejores decisiones de arquitectura cuando el requisito de negocio involucra inteligencia artificial.
Se presentaron casos de uso reales de empresas mexicanas que adoptaron estos servicios: desde chatbots con Bedrock + Knowledge Bases hasta pipelines de análisis de documentos con Textract y Comprehend.
Puntos clave
- Mapa de servicios de IA en AWS: managed vs. custom vs. generative
- Amazon Bedrock: modelos disponibles, API y casos de uso
- Knowledge Bases y Agents en Bedrock para RAG (Retrieval Augmented Generation)
- SageMaker: entrenamiento, fine-tuning y despliegue de modelos
- Costos de IA en AWS: cómo evitar sorpresas en el bill