Las aplicaciones de inteligencia artificial generativa están encontrando un lugar cada vez más prominente en sectores tan variados como los servicios financieros y la atención médica. Con su veloz incorporación en estas áreas, se vuelve crucial para las organizaciones garantizar que estos sistemas avanzados sean confiables, justos y conformes con las normativas del sector. Con el objetivo de asegurar estas condiciones, Amazon Web Services (AWS) ha lanzado un nuevo marco de mejores prácticas integradas en su AWS Audit Manager, diseñado específicamente para auditar y supervisar aplicaciones de inteligencia artificial generativa.
Este marco ofrece una guía exhaustiva para realizar evaluaciones de riesgo en inteligencia artificial generativa. Se enfoca en la recopilación y monitoreo de evidencias dentro de entornos como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker. Entre las características sobresalientes que proporciona Amazon Bedrock, destaca su capacidad como un servicio completamente gestionado que da acceso a modelos de alto rendimiento de compañías líderes en inteligencia artificial. Esto permite construir aplicaciones generativas priorizando la seguridad y responsabilidad.
Un ejemplo específico de aplicación de esta tecnología es un agente de seguros impulsado por Amazon Bedrock. Este agente está diseñado para optimizar la eficiencia en el proceso de gestión de reclamaciones, automatizando tareas repetitivas como la creación de nuevas reclamaciones y la recopilación de documentos pendientes. Así, los agentes humanos pueden enfocarse en resolver problemas más complejos en la atención al cliente, asegurando al mismo tiempo que las interacciones cumplan con las normativas pertinentes.
En el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, son esenciales el control de calidad y las consideraciones sobre inteligencia artificial responsable. Esto involucra aspectos como la privacidad, la seguridad, la equidad y la gobernanza, donde las organizaciones deben implementar prácticas para asegurar la transparencia y explicabilidad de sus sistemas de IA. Por ejemplo, utilizando las herramientas del marco de mejores prácticas de AWS, es posible evaluar un chatbot de asistencia en reclamaciones de seguros desde una óptica responsable.
Es vital que las aplicaciones generativas se diseñen con controles adecuados para garantizar su comportamiento, incluyendo medidas de prevención para evitar el acceso a información sensible o la interacción en temas no permitidos. Un monitoreo constante y la auditoría de las decisiones que toman estos sistemas son esenciales para mantener la confianza de los usuarios y cumplir con los estándares de seguridad y privacidad.
En definitiva, el marco de mejores prácticas de inteligencia artificial generativa de AWS presenta una herramienta indispensable para la gobernanza y monitoreo de proyectos en este ámbito. Esto permite a las organizaciones implementar soluciones eficaces y responsables que respeten las exigencias regulatorias y respondan a las expectativas de los clientes.
