Masterclass Capgemini: Serverless y GenAI

Masterclass Capgemini Serverless y GenAI

El 19 de septiembre asistí a la Masterclass Capgemini Serverless y GenAI, una sesión que exploró el impacto de la transformación digital en la nube. El foco estuvo en las tecnologías serverless y en la inteligencia artificial generativa (GenAI), dos tendencias que están cambiando radicalmente la forma en la que se diseñan y despliegan aplicaciones empresariales. Durante la sesión se presentaron conceptos clave de dos proveedores líderes: Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure. Además de las explicaciones teóricas, se compartieron ejemplos prácticos que mostraron cómo estas herramientas pueden ayudar a las empresas a ganar eficiencia, reducir costes de infraestructura y acelerar el desarrollo de soluciones basadas en datos.

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock es un servicio de AWS que permite utilizar modelos de inteligencia artificial generativa preentrenados sin preocuparse por la infraestructura. Lo más interesante es la gran variedad de modelos que ofrece y la facilidad de uso: con una simple llamada a la API puedes integrarlos en cualquier aplicación. Esto es especialmente útil para empresas que quieren aplicar IA generativa en AWS sin necesidad de tener equipos especializados en machine learning. Gracias a este servicio, el desarrollo y despliegue de aplicaciones con IA generativa se vuelve más ágil y accesible. No importa si la empresa es una startup o una corporación, la escalabilidad está garantizada.

Azure AI Studio

Azure AI Studio es la propuesta de Microsoft para simplificar la creación y despliegue de modelos de inteligencia artificial dentro de su ecosistema en la nube. Este servicio funciona de forma similar a Amazon Bedrock, pero destaca por su integración con otras herramientas de Azure, como Azure Machine Learning o Power BI. Esto permite crear flujos de trabajo más completos, conectando datos, analítica y modelos de IA en un mismo entorno. Lo que más me llamó la atención es su enfoque en la productividad: la posibilidad de conectar servicios ya existentes hace que sea más sencillo desarrollar soluciones personalizadas que se ajusten a las necesidades de cada organización.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) y PromptFlow

Otro de los conceptos más interesantes fue retrieval-augmented generation (RAG). Esta técnica combina la generación de texto mediante modelos de lenguaje con la recuperación de información relevante desde bases de datos o documentos. Con este enfoque, las empresas pueden adaptar modelos de IA generativa a contextos específicos. En lugar de depender de un modelo genérico, es posible entrenar o guiar al sistema con datos propios, como manuales internos, bases de conocimiento o documentación de clientes. En la masterclass también se habló de PromptFlow, una herramienta que permite gestionar y optimizar los prompts de forma estructurada. Este tipo de soluciones es clave porque pequeños ajustes en el prompt pueden mejorar de manera significativa la precisión de las respuestas generadas por un modelo.

Cloud Providers: AWS y Azure

La sesión dedicó un bloque importante a la comparación entre AWS y Azure, los dos grandes proveedores de servicios en la nube. AWS, con servicios como Amazon Bedrock, ofrece una plataforma robusta, escalable y con una comunidad de desarrolladores muy amplia. Está muy orientada a empresas que buscan soluciones serverless y GenAI rápidas de desplegar. Azure, por su parte, ha apostado por la integración con otros productos de Microsoft. Para empresas que ya utilizan Office 365, Power Platform o Dynamics, la incorporación de Azure AI Studio resulta especialmente atractiva, ya que la curva de adopción es más sencilla. En conclusión, tanto AWS como Azure ofrecen herramientas muy potentes para impulsar la transformación digital en la nube. La elección entre uno u otro depende de la estrategia tecnológica de cada empresa, de sus recursos actuales y de su visión de futuro.

Mi reflexión tras la Masterclass Capgemini Serverless y GenAI

Asistir a la Masterclass Capgemini Serverless y GenAI me permitió ver de primera mano cómo la nube y la IA generativa están dejando de ser tendencias futuristas para convertirse en realidades cotidianas en las organizaciones. Lo más valioso no fue solo conocer los servicios, sino entender cómo se aplican en escenarios reales: desde automatizar procesos internos hasta crear asistentes virtuales capaces de responder con precisión gracias a enfoques como RAG. Para mí, la lección principal fue clara: el futuro pasa por combinar infraestructura flexible (serverless) con modelos de IA adaptados a cada caso de uso. Y en esa carrera, tanto AWS como Azure ofrecen caminos sólidos.

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