La conferencia re: Invent 2019 de Amazon dura casi dos semanas, pero trate de decírselo a Amazon Web Services (AWS). Está presentando nuevos productos a izquierda y derecha. Siguiendo los pasos de Alexa en AWS Core y los nuevos lenguajes Amazon Translate and Transcribe, AWS presenta hoy características detalladas diseñadas para hacer que agregar predicciones de IA a aplicaciones y servicios sea más fácil que antes.
Amazon dice que las predicciones de aprendizaje automático pronto se ejecutarán en datos no estructurados o relacionales en Amazon S3 o Aurora. Se trata del servicio de base de datos relacional compatible con MySQL y PostgreSQL de AWS. Específicamente, los clientes podrán entrenar modelos en la plataforma SageMaker de Amazon. También realizar predicciones contra esos modelos con SQL. ¿Cómo? Utilizando Aurora o Athena, el servicio de consultas interactivas de Amazon para analizar datos en Amazon S3.
Beneficios de las predicciones de IA en apps
Los beneficios se extienden a QuickSight. Se trata del componente de AWS que permite a los clientes crear y publicar cuadros de mando que destacan los conocimientos de AI. Con alguna configuración y la adición de algunas declaraciones a las consultas SQL, QuickSight visualizará e informará todas las predicciones del modelo de SageMaker. También otras ofertas de aprendizaje automático de AWS, como el servicio de procesamiento de lenguaje natural Comprehend de Amazon.
La idea detrás de las mejoras, que se reducen a llamadas directas de Aurora, Athena y QuickSight a los servicios de aprendizaje automático, es reducir la cantidad de código personalizado que se debe escribir, administrar y admitir en la producción. Copiar datos de las tiendas al transformarlos entre formatos y alimentarlos a modelos no solo absorbe tiempo, según el director de AWS, Matt Asay, sino que complica la seguridad y el gobierno.
«[Ahora,] no necesita [hacer llamadas] desde su aplicación, lo que hace que sea más sencillo agregar … predicciones a sus aplicaciones sin tener que crear integraciones personalizadas … [o] aprender herramientas separadas», escribió Asay en una publicación de blog . «Ahora cualquiera que pueda escribir SQL puede hacer, y lo que es más importante, usar, predicciones en sus aplicaciones sin ningún código personalizado».
Amazon no escatima en invertir
Las inversiones de Amazon en inteligencia artificial y servicios de aprendizaje automático se han acelerado en los últimos años. De hecho, han perseguido un mercado de infraestructura de inteligencia artificial que se espera que tenga un valor de $ 50,6 mil millones para 2025. La compañía de Seattle dice que decenas de miles de clientes ahora usan sus productos totalmente administrados como SageMaker y Comprehend, incluyendo la NFL, AstraZeneca y Celgene. También dice que lanzó más de 200 características y capacidades de aprendizaje automático solo en 2018.
Es una dirección comercial inteligente, si le preguntas a analistas como Jason Helstein en Oppenheimer. En un informe reciente, señaló que la IA puede impulsar los ingresos y los márgenes de AWS a medida que sus capacidades se integran gradualmente en los servicios en la nube. Con este fin, en el tercer trimestre fiscal de 2019, AWS creció un 45% en ventas a $ 9 mil millones. De esta manera, mantiene la pole position por delante de Microsoft Azure y Google Cloud y representando el 13% de los ingresos totales de Amazon.