La privacidad de los datos ha cobrado gran relevancia para las empresas de software dedicadas a la gestión de información, donde la protección y confidencialidad de los datos son primordiales. Al adoptar estructuras de múltiples cuentas en Amazon Web Services (AWS), estas empresas buscan demostrar su compromiso con la seguridad, asignando a cada cliente su propia cuenta para implementar barreras claras que eviten filtraciones de información entre usuarios.
Este método de múltiples cuentas es considerado el estándar ideal en cuanto a privacidad en la nube, garantizando una segregación efectiva de datos incluso al manejar grandes volúmenes. Sin embargo, la llegada de la inteligencia artificial generativa, como la ofrecida por Amazon Bedrock, añade nuevas complejidades al control de acceso y visibilidad, especialmente en escenarios con numerosas cuentas AWS.
Para abordar estos retos, se sugiere la creación de una cuenta de operaciones centralizada para gestionar las actividades, mientras los datos de los clientes se mantienen en servicios gestionados y almacenados en sus cuentas individuales. Este enfoque refuerza la separación y seguridad de la información.
La observabilidad, crucial para optimizar aplicaciones de inteligencia artificial, enfrenta desafíos cuando se utilizan Amazon Bedrock y otros servicios de IA, debido al riesgo de exposición de registros en la cuenta de operaciones. Por lo tanto, se recomienda trasladar estos registros a las cuentas de los clientes para evitar problemas de cumplimiento normativo.
La estrategia propuesta incluye gestionar de manera segura los registros distribuidos en implementaciones de múltiples cuentas, permitiendo la operación centralizada de la inteligencia artificial sin comprometer la privacidad. Mediante el uso de AWS Security Token Service, las cuentas clientes pueden asumir roles específicos en la cuenta de operaciones, asegurando un manejo seguro de los datos.
El éxito de esta metodología también se fundamenta en el modelo de responsabilidad compartida de AWS, donde AWS asegura la infraestructura y servicios, mientras que los clientes protegen sus datos a través de configuraciones de acceso y registros adecuados.
Al adoptar estas medidas, las empresas no solo se alinean con los estándares de privacidad, sino que también pueden escalar sus operaciones de inteligencia artificial de manera segura y eficiente, una capacidad cada vez más crucial ante el crecimiento de la IA generativa en sus servicios.
