Las organizaciones que emplean aplicaciones de inteligencia artificial para dar servicio a múltiple clientes enfrentan el dilema de cómo monitorear, analizar y optimizar el uso de modelos entre distintos segmentos de usuarios. Amazon Bedrock ofrece modelos fundamentales a través de su API Converse, pero el valor empresarial real reside en conectar estas interacciones con usuarios específicos y sus casos de uso.
El parámetro requestMetadata de la API Converse surge como una solución a este desafío. Con él, es posible pasar información específica del cliente y contexto con cada solicitud, transformando los registros de invocación en conjuntos de datos analíticos enriquecidos. Esto permite medir el rendimiento del modelo, seguir patrones de uso y asignar costos de manera precisa, todo sin alterar la lógica central de la aplicación.
La gestión de costos en entornos de IA generativa es una preocupación constante para las organizaciones, particularmente al utilizar modelos que no permiten etiquetado de costos. El seguimiento manual de gastos puede llevar a sobrecostos e ineficiencias. Los perfiles de inferencia, al permitir etiquetas personalizadas directamente en los modelos, facilitan un monitoreo granular de los costos. Junto con herramientas de gestión de costos de AWS, las organizaciones pueden automarizar alertas presupuestarias y fomentar la innovación gracias a una mayor visibilidad en el gasto de IA.
No obstante, la administración de costos en contextos multi-inquilino introduce complejidades adicionales. La gestión del ciclo de vida de los perfiles de inferencia enfrenta desafíos operativos, como la creación y eliminación de perfiles a gran escala, lo que requiere una gestión de errores robusta.
Además, la limitación en el etiquetado para asignación de costos puede ser restrictiva, impulsando a las organizaciones a implementar seguimientos desde el lado del consumidor, donde el etiquetado basado en metadatos puede ser más eficaz.
La utilización de la API Converse para incluir metadatos en las solicitudes de modelos permite una gestión más precisa. Estos metadatos, aunque no afectan las respuestas del modelo, son esenciales para el control interno.
Se ha diseñado un marco arquitectónico que convierte los registros de Amazon Bedrock en información valiosa para la inteligencia empresarial. Este sistema procesa, transforma y visualiza datos, brindando a las organizaciones una visión clara de los patrones de uso y métricas de rendimiento.
Amazon QuickSight, al transformar datos de inquilinos en información procesable, ofrece insights sobre patrones de uso, consultas populares y métricas de rendimiento segmentadas, ayudando a comprender mejor la economía de aplicaciones de IA multi-inquilino.
Al implementar metadatos específicos de inquilinos a través de la API Converse, no solo se mejora la capacidad analítica, sino también se establece una base sólida para decisiones empresariales. Esto permite optimizar el rendimiento del modelo según las necesidades de los clientes y tener un control preciso sobre los costos, consolidando una estrategia más robusta en el ámbito de la inteligencia artificial.
