Las organizaciones canadienses han dado un paso significativo hacia la innovación en inteligencia artificial con la implementación de Amazon Bedrock, que introduce funciones de inferencia interregional. Gracias a esto, las empresas en Canadá ahora pueden acceder a modelos avanzados de IA generativa, como Claude Sonnet 4.5 y Claude Haiku 4.5, para transformar sus operaciones y mejorar la experiencia del cliente.
La inferencia interregional propone dos perfiles de uso: geográfico y global. El perfil geográfico optimiza las solicitudes dentro de América del Norte, mientras que el global extiende esta optimización a nivel mundial, aumentando así la eficiencia y el rendimiento, crucial para organizaciones que buscan escalar sus aplicaciones de IA generativa.
Un aspecto clave de esta tecnología es que, aunque el procesamiento de inferencias pueda realizarse en otras regiones, todos los datos sensibles como registros y configuraciones, permanecen en la región central de Canadá. Esto asegura que las empresas pueden utilizar capacidades avanzadas de IA sin comprometer la seguridad y el cumplimiento normativo.
Para utilizar CRIS, las organizaciones deben configurar adecuadamente sus permisos de gestión de identidad y acceso y seleccionar el perfil de inferencia más adecuado para sus operaciones. Los nuevos modelos de IA no solo mejoran el rendimiento, sino que también ofrecen un camino más rápido hacia la innovación, permitiendo a las empresas beneficiarse de mayor capacidad de procesamiento en períodos de alta demanda, como temporadas de impuestos y festividades.
La gestión de cuotas también es crucial. Las solicitudes de aumento de cuotas se manejan desde la región de origen, asegurando que las inferencias continúen operando sin interrupciones. Las empresas que utilizan modelos más antiguos de Claude son aconsejadas a migrar a Claude 4.5 para aprovechar las capacidades mejoradas.
En conclusión, la implementación de inferencia interregional en Amazon Bedrock presenta una oportunidad única para las organizaciones canadienses de adoptar la inteligencia artificial al tiempo que mantienen la seguridad y el cumplimiento de los datos. Este avance no solo facilita el acceso a modelos avanzados, sino que también asegura que la infraestructura para escalar estas soluciones esté disponible y sea confiable.
