Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están experimentando un crecimiento acelerado en múltiples sectores, incluyendo los servicios financieros y la atención médica, que están sujetos a rigurosas regulaciones. Con el aumento de estas tecnologías avanzadas, que desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones y en las interacciones con los clientes, surge la necesidad de garantizar su fiabilidad, equidad y conformidad con las normativas del sector. Con este propósito, Amazon Web Services (AWS) ha lanzado un nuevo marco de mejores prácticas para la implementación de inteligencia artificial generativa, que está integrado en AWS Audit Manager, herramienta que permite auditar y supervisar estas aplicaciones.
Este marco ofrece una guía detallada para realizar evaluaciones de riesgo relacionadas con la inteligencia artificial generativa, facilitando la recolección y el monitoreo de evidencias en entornos como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker. Una de las características destacadas de Amazon Bedrock es su servicio completamente gestionado, que proporciona acceso a modelos de IA de alto rendimiento desarrollados por líderes del sector, facilitando la creación de aplicaciones generativas con un fuerte enfoque en la seguridad y la responsabilidad.
Un ejemplo concreto de cómo se está utilizando esta tecnología es el de un agente de seguros potenciado por Amazon Bedrock. Este agente está diseñado para optimizar el proceso de gestión de reclamaciones, automatizando tareas repetitivas como la creación de nuevas reclamaciones y la recopilación de documentos pendientes. De esta manera, los agentes humanos pueden concentrarse en aspectos más complejos del servicio al cliente y, al mismo tiempo, garantizar que las interacciones sean precisas y que se adhieran a las normativas correspondientes.
La implementación de control de calidad y la consideración de la inteligencia artificial responsable son esenciales en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Esto abarca la privacidad, la seguridad, la equidad y la gobernanza, lo que obliga a las organizaciones a adoptar prácticas que aseguren la transparencia y la explicabilidad de sus sistemas de IA. Por ejemplo, utilizando herramientas del marco de mejores prácticas de AWS, es posible evaluar un chatbot de asistencia en reclamaciones de seguros desde un enfoque responsable.
Además, es crucial diseñar aplicaciones generativas con controles adecuados que aseguren su correcto funcionamiento. Esto implica la implementación de guardrails para evitar el acceso a información sensible o la interacción en temas inadecuados. Un monitoreo continuo y la auditoría de las decisiones de estos sistemas son fundamentales para mantener la confianza de los usuarios y cumplir con los estándares de seguridad y privacidad.
En resumen, el marco de mejores prácticas de inteligencia artificial generativa de AWS se presenta como una herramienta valiosa para la gobernanza y el monitoreo de proyectos en este ámbito, permitiendo a las organizaciones desarrollar soluciones efectivas y responsables que satisfagan las exigencias regulatorias y las expectativas de sus clientes.
