Amazon Web Services (AWS) ha introducido una nueva funcionalidad que revoluciona el intercambio de modelos de aprendizaje automático (ML) entre distintas cuentas del servicio. La solución, que combina el poder del Amazon SageMaker Model Registry y el AWS Resource Access Manager (AWS RAM), simplifica un proceso que previamente era complejo debido a las configuraciones necesarias en las políticas de AWS Identity and Access Management (IAM) y las integraciones personalizadas. Con esta innovación, los usuarios pueden compartir y acceder a modelos ML registrados de forma más fácil y segura entre diferentes cuentas de AWS.
Este servicio puede gestionarse tanto desde la interfaz de usuario de SageMaker Studio como a través de APIs, permitiendo definir con precisión qué modelos del registrador de modelos SageMaker se compartirán y con quién. Los usuarios autorizados tienen así la capacidad de acceder rápidamente a estos modelos compartidos, facilitando los flujos de trabajo de ML, mejorando la visibilidad y la gobernanza interna, y acelerando la implementación de modelos ML dentro de las organizaciones.
El lanzamiento de esta característica resalta la importancia crucial de la gobernanza de modelos, una práctica esencial para asegurarse de que los sistemas de inteligencia artificial se desarrollen y utilicen respetando valores, derechos y normativas. Este aspecto de la gobernanza cobra especial relevancia en el contexto del Acta de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, que enfatiza la importancia de una supervisión y gestión adecuada de los sistemas de inteligencia artificial dependiendo de su contexto de aplicación.
El proceso de gobernanza de modelos ML va más allá del mero cumplimiento regulatorio; también aborda la prevención de sesgos, la gestión de riesgos, la protección contra el uso indebido y el mantenimiento de la transparencia. La implementación eficiente de esta gobernanza es esencial para establecer la confianza, cumplir con los requisitos regulatorios y garantizar un uso ético de las tecnologías de inteligencia artificial.
La nueva arquitectura de intercambio multi-cuenta propuesta por AWS mejora significativamente la seguridad, escalabilidad y fiabilidad de los sistemas. Este avance permite una aprobación, despliegue y auditoría más efectiva de modelos ML, otorgando a las organizaciones la capacidad de adoptar un enfoque centralizado en la gobernanza del ciclo de vida de los modelos. Así, se potencia efectividad, cumplimiento normativo y una adopción responsable de la inteligencia artificial.
