En un movimiento que redefine las reglas del juego en el campo de la inteligencia artificial, Amazon desveló su más reciente arsenal tecnológico: la familia de modelos de IA de frontera Nova y una innovadora herramienta que promete democratizar la creación de modelos personalizados para sus clientes. El gigante del comercio electrónico, durante su conferencia re:Invent en Las Vegas, presentó la segunda generación de sus modelos Nova AI, buscando una cuota de mercado en un terreno dominado por OpenAI y Google, con una propuesta que apuesta fuertemente por la adaptabilidad y el traje a medida.
La empresa detalló la expansión de su portfolio con dos modelos de lenguaje de gran envergadura mejorados, Nova Lite y Nova Pro, destinados a tareas de procesamiento avanzado. A ellos se suma Nova Sonic, un modelo de voz en tiempo real con una celeridad asombrosa, y el más experimental Nova Omni, una suerte de «navaja suiza» que integra razonamiento simulado a partir de imágenes, audio, video y texto, marcando un hito en la comprensión multimodal. Estos nuevos desarrollos ya están al alcance de un número selecto de clientes, quienes fungirán como pioneros en esta nueva era.
La verdadera joya de la corona, dada la relevancia de su negocio en la nube, es Nova Forge. Esta herramienta permitirá a los usuarios construir sus propios «modelos de frontera» (esa clase de modelos que antes solo se soñaban) al añadir sus datos de entrenamiento a versiones aún en desarrollo de Nova 2 Lite y Pro. Esta metodología rompe con el esquema tradicional, permitiendo una intervención temprana en el proceso de construcción del modelo base, lo que se conoce como preentrenamiento personalizado, una fase que hasta ahora era coto privado de los grandes laboratorios de IA y quizás de algún genio solitario en su sótano.
En qué se diferencia Amazon de la competencia
«Todo el mundo busca un modelo frontera que sea un experto en su dominio», explicó a WIRED Rohit Prasad, director de los esfuerzos de IA de Amazon, anticipando el anuncio oficial. Prasad enfatizó que la génesis de Nova Forge reside en la necesidad interna de Amazon de empoderar a sus equipos, incluyendo a los responsables de Alexa y otros agentes de IA, para forjar modelos a medida. «Se trata básicamente de un nuevo paradigma de formación abierta», sentenció, dejando entrever la magnitud del cambio propuesto.
Uno de los primeros en experimentar con este enfoque fue Reddit, que aprovechó Nova Forge para crear un modelo especializado en la identificación de contenido que infringe sus políticas. Chris Slowe, director de tecnología de Reddit, señaló que un modelo convencional resultaría ineficaz, dado que su diseño primario evita la exposición a contenidos ofensivos o violentos, limitando su capacidad de análisis. Slowe afirmó que la combinación de preentrenamiento personalizado y ajuste convencional culminó en un modelo experto en la comprensión y dinámica de la plataforma. «Otros grandes modelos de lenguaje (LLM) entienden Reddit como concepto y cómo funciona, pero no conocen todos los detalles. Realmente construimos un modelo experto en la plataforma», detalló Slowe, quien anticipa que este desarrollo se aplicará primordialmente a la automatización de la moderación de contenidos, una tarea que, hasta ahora, desafiaba los límites de la paciencia humana.
Booking.com, Sony y Nimbus Therapeutics, una empresa de biotecnología, son otras de las compañías que ya están testeando las posibilidades que ofrece Nova Forge.
La gigante del comercio electrónico ha recortado de golpe a 30,000 empleados de oficina, superando los despidos de 2022 y 2023. Con esta medida, confirma su estrategia de automatización impulsada por la inteligencia artificial.
Crear modelos especializados puede resultar brillante
Según un estudio de la consultora Bain publicado en noviembre, aproximadamente tres cuartas partes de las empresas estadounidenses han posicionado a la IA como una prioridad ineludible. Sin embargo, este entusiasmo coexiste con una variada gama de problemas reportados en su implementación, destacándose la notoria escasez de experiencia y recursos necesarios para la construcción de modelos personalizados; un dilema tan común como el precio de la carne en el conurbano bonaerense.
Actualmente, la mayoría de los modelos de IA se clasifican en dos categorías: cerrados, accesibles únicamente a través de una API o aplicación; y abiertos, disponibles para descarga y ejecución en el hardware propio del usuario. Un número considerable de empresas prefiere trabajar con modelos de código abierto, con opciones populares provenientes de firmas como Alibaba y DeepSeek, argumentando que facilitan la experimentación y ofrecen mayor flexibilidad para su modificación. No obstante, la información utilizada para entrenar estos modelos abiertos rara vez se divulga, lo que complica y, en ocasiones, limita significativamente el proceso de ajuste fino.
