Podríamos pensar que el mayor impulso de Amazon en la carrera de la IA fue su inversión de 8 mil millones de dólares en Anthropic. Pero AWS también ha estado construyendo modelos de base internos, nuevos chips, centros de datos masivos y agentes destinados a mantener a los clientes empresariales encerrados dentro de su ecosistema. La compañía cree que estas ofertas le darán una ventaja a medida que empresas de todos los tamaños implementan la IA en el mundo real.
WIRED se reunió con Matt Garman, CEO de AWS, antes de la conferencia anual re:Invent de la compañía en Las Vegas para hablar de su visión de la IA y de cómo planea ampliar la ventaja de Amazon en el mercado de la nube sobre sus competidores en rápido ascenso, Microsoft y Google.
Garman apuesta por la IA como un servicio que AWS puede ofrecer de forma más barata y fiable que sus rivales. A través de Bedrock, la plataforma de Amazon para crear aplicaciones de IA, declara que los clientes pueden acceder a una variedad de modelos básicos de inteligencia artificial al tiempo que mantienen los controles de datos familiares, las capas de seguridad y la fiabilidad por la que AWS es conocida. Si este argumento se mantiene, podría ayudar a AWS a dominar la era de la IA.
Patrocinado por TecnoArtesanos ¿Tu empresa ya está usando IA? Automatizamos procesos, integramos asistentes inteligentes y conectamos tus sistemas. Descubre cómo →“Hace dos años, se creaban aplicaciones de IA. Ahora, se crean aplicaciones que incorporan IA ” , señaló Garman, argumentando que la IA se está convirtiendo en una característica de productos de gran tamaño, en lugar de un experimento independiente. “Esa es la plataforma que hemos creado, y creo que es ahí donde AWS empieza a tomar la delantera”.
Muchos de los anuncios de re:Invent de este año van en esta línea. Amazon presentó nuevos modelos de IA rentables en su serie Nova; agentes que pueden trabajar de forma autónoma en tareas de desarrollo de software y ciberseguridad; así como una nueva oferta, Forge, que permite a las empresas entrenar modelos de IA de forma económica a partir de sus propios datos.
Es mucho lo que está en juego para AWS. Mientras que la unidad en la nube de Amazon dominó la era de los smartphones, rivales más pequeños como Google Cloud y Microsoft Azure han crecido a tasas más altas desde la llegada de ChatGPT. Microsoft y Google se han disparado gracias a su estrecha integración con modelos de IA de vanguardia (la tecnología subyacente a ChatGPT y Gemini, respectivamente), atrayendo a empresas deseosas de experimentar con capacidades de vanguardia.
Este ascenso de los rivales de AWS ha suscitado dudas sobre la estrategia general de Amazon en materia de IA y sobre cómo le irá a la compañía en los próximos años.
Garman asegura que lleva años escuchando estas preocupaciones, pero menos en los últimos meses. Garman sostiene que la tendencia está cambiando y señala los resultados de AWS en el tercer trimestre, mejores de lo esperado, como prueba de que su estrategia está funcionando.
El argumento contrario a su planteamiento procede de otros líderes de la IA, que creen que la IA es un cambio más fundamental en la informática y obligará a las empresas a replantearse por completo su enfoque del desarrollo de productos. En un mundo en el que la IA es un verdadero cambio de paradigma, las capacidades de IA de vanguardia pueden tener prioridad, y los titulares como AWS podrían encontrarse en una posición más precaria.
Eficiencia de la IA
La IA parece estar impulsando importantes cambios organizativos dentro de Amazon. En octubre, la compañía anunció que despediría a 14,000 personas a medida que invierte más en IA. Estos despidos se produjeron pocos meses después de que el CEO de Amazon, Andy Jassy, anunciara que Amazon necesitaría menos personal en ciertas áreas debido a la IA.
Internamente, Garman comenta que las herramientas de IA están acelerando significativamente el trabajo de algunos equipos de ingeniería, ya que los empleados pasan de escribir código ellos mismos a dirigir un equipo de agentes de IA. Destaca que un equipo de AWS reescribió recientemente una gran base de código interno, con la previsión de que 30 personas tardarían aproximadamente 18 meses en completarlo. Con el uso de la IA, Garman manifiesta que el equipo fue capaz de completar la tarea con apenas seis personas en 71 días.
