Las empresas que adoptan soluciones avanzadas de inteligencia artificial (IA) se enfrentan al desafío de proteger datos valiosos y mantener un control de acceso preciso. Con el creciente uso de la IA en equipos y aplicaciones, es fundamental contar con permisos más específicos que protejan la información sensible y regulen quién puede acceder a modelos complejos.
En respuesta a estas necesidades, Amazon SageMaker Unified Studio, lanzado en 2025, ofrece un entorno integral para el desarrollo de datos e IA. Este servicio permite a los usuarios dentro de una organización acceder y actuar sobre la información utilizando las mejores herramientas disponibles. SageMaker Unified Studio integra diversas funcionalidades de servicios de análisis e IA/ML de AWS, como Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock y Amazon SageMaker AI.
Particularmente, Amazon Bedrock dentro de SageMaker Unified Studio ofrece numerosas opciones para experimentar con modelos y aplicaciones. Los usuarios pueden probar indicaciones con el modelo Claude de Anthropic sin necesidad de programar, o crear aplicaciones generativas de IA que incluyan medidas de seguridad y bases de conocimiento.
SageMaker Unified Studio otorga a los administradores la capacidad de gestionar el acceso a modelos específicos en un entorno colaborativo seguro. Esto se logra mediante la creación de permisos detallados, respaldados por ejemplos de código que abordan escenarios comunes de gobernanza empresarial. Así, los usuarios pueden personalizar el acceso a las capacidades de IA generativa de acuerdo con las necesidades de sus organizaciones.
El concepto de «dominio» dentro de SageMaker Unified Studio actúa como la estructura organizativa principal, permitiendo una supervisión centralizada de múltiples regiones de AWS, cuentas y cargas de trabajo desde una sola interfaz. Además, «proyectos» facilitan la colaboración fluida, abarcando diferentes regiones o cuentas.
Para interactuar con los modelos de Amazon Bedrock, los usuarios pueden utilizar el espacio de juego de SageMaker Unified Studio o los proyectos correspondientes. Los roles de consumo del modelo ofrecen acceso seguro con permisos preconfigurados.
A través de la personalización de políticas asociadas a estos roles, las empresas pueden establecer controles estrictos sobre acciones permitidas y definir el acceso a capacidades de IA generativa. Esto no solo garantiza el cumplimiento de regulaciones, sino que también permite a analistas de negocio y científicos de datos maximizar el potencial de la IA en un entorno seguro.
