La inteligencia artificial generativa está transformando cómo las empresas abordan la eficiencia, personalización e innovación en una variedad de industrias. Este tipo de tecnología se utiliza en aplicaciones que van desde la summarización de textos hasta la creación de estrategias de marketing personalizadas y asistentes virtuales para negocios. Sin embargo, el aumento en la adopción de esta tecnología también trae consigo un incremento en los costos asociados con la inferencia, implementación y personalización de modelos, lo que hace crucial una gestión eficaz de los gastos para garantizar que las iniciativas de inteligencia artificial generativa sean financieramente sostenibles y generen un retorno positivo de la inversión.
Frente a este desafío, Amazon ha lanzado Bedrock, un servicio totalmente administrado que brinda acceso a modelos fundamentales de alto rendimiento de reconocidas empresas en IA, como AI21 Labs, Anthropic y Cohere, entre otras, a través de una única API. Esta plataforma permite experimentar y personalizar modelos para aplicaciones específicas, utilizando técnicas avanzadas como el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación, lo que subraya la necesidad de optimizar costos a medida que aumenta su uso.
Amazon Bedrock introduce un modelo de precios basado en el uso real de sus modelos y servicios, con tarifas que varían según la elección del modelo de inferencia y personalización. Además, ofrece herramientas como perfiles de inferencia de aplicaciones y etiquetado, que ayudan en el seguimiento y gestión de los gastos para los usuarios.
Adoptar estrategias de optimización de costos al utilizar Amazon Bedrock puede traducirse en una reducción significativa en los gastos sin comprometer la calidad del rendimiento de las aplicaciones. Las recomendaciones para lograrlo incluyen elegir el modelo adecuado para cada caso de uso, emplear ingeniería de prompts eficaz, diseñar agentes eficientes y seleccionar opciones de consumo óptimas.
Las empresas también pueden lograr ahorros notables al distinguir entre modelos y mejorar la eficiencia mediante el enrutamiento de prompts. Optimizar la claridad de estos y aplicar técnicas de caché también pueden reducir considerablemente los costos de inferencia, mejorando la capacidad de respuesta de las aplicaciones.
En resumen, a medida que más organizaciones adoptan Amazon Bedrock para sus iniciativas de inteligencia artificial generativa, implementar estrategias efectivas de optimización de costos es esencial. Este enfoque debe ser dinámico y adaptarse continuamente a las necesidades y patrones de uso de cada aplicación para asegurar la sostenibilidad y efectividad de las inversiones en inteligencia artificial.
