Asistí a un taller de dos días en GTU sobre IA Generativa que superó mis expectativas y convirtió conceptos abstractos en ideas aplicables desde el primer momento.
Generative AI en la práctica: las sesiones comenzaron por los fundamentos de los LLM y avanzaron hacia prompt engineering y fine tuning, técnicas que cambian radicalmente la utilidad de un modelo. Un punto clave fue cómo Amazon Bedrock simplifica el ciclo operativo: olvídate de gestionar infraestructura pesada y enfoque en construir la solución.
Bases vectoriales y búsqueda semántica: entendí por qué las bases de datos vectoriales son un cambio de paradigma. Las bases relacionales sirven para filas y columnas, pero cuando buscas por significado necesitas embeddings y búsquedas por similitud. Se mencionaron herramientas como Pinecone y Weaviate y despertó especial interés el soporte nativo de búsqueda vectorial en Amazon OpenSearch, muy práctico si ya trabajas en AWS.
RAG o Retrieval Augmented Generation fue la parte más aplicable. El flujo es simple y poderoso: convertir la consulta en embedding, buscar en la base vectorial, pasar los resultados al LLM y generar la respuesta. En el demo en AWS combinaron Amazon Kendra para búsqueda inteligente, Amazon S3 para almacenar la documentación y Amazon Bedrock para generar la respuesta final, mostrando un chatbot que contestaba FAQs empresariales sin hallucinations. Estas arquitecturas son ideales para integrar en soluciones de aplicaciones a medida que aporten valor inmediato y control de la información. Para proyectos centrados en inteligencia artificial podemos ayudar a materializar estas ideas, descubre nuestros servicios de IA en Q2BSTUDIO Inteligencia Artificial.
MCP Model Context Protocol: otro tema destacado fue MCP para que los LLM interactúen con herramientas y APIs en lugar de inventar respuestas. En la pila AWS se usó Amazon API Gateway para exponer APIs, AWS Lambda para ejecutar funciones ligeras y Amazon Bedrock Agents para decidir qué herramienta llamar y cuándo. Es la pieza que permite construir sistemas de IA seguros y orquestados en producción.
Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida con especial foco en software a medida, ia para empresas, ciberseguridad y servicios gestionados en la nube. Ofrecemos desde arquitectura cloud hasta despliegue y mantenimiento en servicios cloud aws y azure, y ayudamos a transformar datos en decisiones con servicios inteligencia de negocio y power bi. Si buscas migración, diseño de APIs o plataformas con agentes IA integrados, podemos acompañarte en todo el ciclo de vida. Consulta nuestras soluciones cloud en Servicios Cloud AWS y Azure.
En resumen, el taller convirtió jargon en arquitecturas útiles: LLMs más prompt engineering, vector DBs para búsquedas semánticas, RAG para respuestas con contexto y MCP para orquestar herramientas. Si quieres explorar cómo aplicar estas tecnologías en tu empresa o desarrollar soluciones de aplicaciones a medida y automatización de procesos, en Q2BSTUDIO estamos listos para colaborar.