¿Cómo iniciar con SageMaker, sin cometer errores de principiante?

Imagina que la inteligencia artificial (IA) es como un bebé curioso que está aprendiendo sobre el mundo. Al principio, todo comienza con el input, es decir, toda la información que este "bebé" recibe: imágenes, palabras, números, sonidos... Esto es lo que, en términos tecnológicos, llamamos entrenamiento.

Durante esta fase, la IA observa patrones, prueba hipótesis y comete errores, como un niño que balbucea antes de aprender a hablar. Eventualmente, con suficiente información y aprendizaje, empieza a interactuar con el mundo a través del output: sus respuestas, predicciones y acciones. Por supuesto, cometerá errores, muchas veces dirá cosas sin sentido, pero poco a poco irá mejorando.

BabyAI, Fuente: © 2025. Creada con inteligencia artificial por DALL·E.

La IA no es algo nuevo. Desde hace décadas ha logrado hitos impresionantes, como vencer a los mejores jugadores del mundo en juegos complejos. Sin embargo, la verdadera explosión llegó con el desarrollo de modelos avanzados capaces de interpretar y predecir resultados con una precisión sin precedentes. Hoy la IA no solo nos ayuda a automatizar tareas, sino que también abre la puerta a avances que transforman la humanidad.

Ahora imagina que eres una persona ocupada que recibe llamadas constantes. Algunas son importantes, como ofertas de trabajo o temas familiares, pero muchas son irrelevantes: promociones, seguros o cambios de plan que no necesitas. Y supongamos que quieres enseñarle a tu "bebé IA" a filtrar estas llamadas. Necesitas que reconozca las importantes, las clasifique y, si no valen la pena, las bloquee automáticamente.

Hasta hace poco, este tipo de proyecto implicaría contratar expertos en programación, desarrollar desde cero modelos complejos de voz e interpretación de lenguaje, configurar servidores y preocuparte por su mantenimiento. ¿El costo? Alto, y el tiempo invertido aún más.

Aquí es donde la computación en la nube entra en juego. AWS (Amazon Web Services), la plataforma líder mundial en servicios cloud, te ofrece todas las herramientas necesarias para implementar soluciones como esta de forma sencilla, escalable y económica. ¿Cómo funciona? AWS pone a tu disposición una serie de servicios preconfigurados, como modelos de procesamiento de voz, APIs para conectar con dispositivos y sistemas de generación de voz. Solo pagas por lo que usas.

Por ejemplo, si tu bot de llamadas no recibe uso un mes, tu costo será cero. No necesitas servidores físicos, ni personal dedicado al mantenimiento. Además, AWS realiza copias de seguridad automáticas, garantizando la continuidad de tus datos. Esta flexibilidad y escalabilidad han llevado a empresas de todo el mundo a migrar a la nube, dejando atrás las infraestructuras tradicionales que resultaban costosas y complicadas de mantener.

AWS no solo revoluciona la forma en que las empresas gestionan sus operaciones, sino que también democratiza el acceso a herramientas avanzadas que antes parecían inalcanzables.

Entre la amplia gama de servicios que ofrece AWS, uno destaca particularmente en el ámbito de la inteligencia artificial: Amazon SageMaker. Lanzado en 2017, SageMaker es una plataforma diseñada para facilitar el entrenamiento, despliegue y gestión de modelos de aprendizaje automático.

Amazon SageMaker's architecture, Fuente: AWS. © Amazon Web Services, Inc.

SageMaker es un taller completamente equipado para proyectos de IA. Por ejemplo, puedes usar sus notebooks administrados para experimentar y entrenar tus modelos sin preocuparte por la infraestructura subyacente. Cuando tu modelo esté listo, SageMaker te permite desplegarlo rápidamente en producción, incluso escalando automáticamente según la demanda.

Lo mejor de SageMaker es que, como con otros servicios de AWS, solo pagas por lo que usas. Esto incluye costos por almacenamiento, computación y solicitudes realizadas. Además, su estructura de precios es transparente, lo que te permite calcular el costo de tus proyectos sin sorpresas.

SageMaker es una herramienta poderosa que facilita el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático, pero su versatilidad puede jugar en contra si no se usa con precaución. Uno de los golpes más duros que sufrí durante mi aprendizaje inicial fue subestimar la importancia de seleccionar correctamente las instancias que utilizaba para mis experimentos.

Por ejemplo, en una ocasión elegí una instancia más potente de lo que realmente necesitaba para entrenar un modelo relativamente simple. El resultado: un gasto innecesario en recursos y un golpe a mi presupuesto. Peor aún, olvidé apagar la instancia al terminar, lo que me costó alrededor de US $100 adicionales.

Mi lección fue clara: siempre evalúa cuidadosamente la capacidad de las instancias según las necesidades del proyecto. Además, no olvides verificar y apagar cualquier recurso no utilizado al final de cada sesión. Ahora utilizo alarmas en AWS para recibir notificaciones si dejo algo corriendo por accidente. Aprende de mi experiencia para evitar este tipo de errores.

Qué no hacer:

• No dejar servicios corriendo indefinidamente: Es fácil emocionarse mientras pruebas tu modelo, pero olvida el descuido. Establece recordatorios o utiliza herramientas de monitoreo para cerrar instancias y recursos al final del día.
• No improvisar el diseño del modelo: Antes de programar, dedica tiempo a planificar la lógica, dividir los datos y pensar en el flujo completo del proyecto. La improvisación puede llevar a muchas iteraciones innecesarias y un modelo ineficiente.

Buenas prácticas:

• Divide tu conjunto de datos: Utiliza una proporción como 80% para entrenamiento, 10% para validación y 10% para prueba. Esto ayuda a evitar problemas como el overfitting.
• Define el propósito del modelo desde el principio: Tener claridad sobre el resultado esperado y cómo se va a implementar en producción es crucial. Muchas veces se deja esto para el final, lo que complica el despliegue y limita la utilidad del modelo.
• Optimiza los hiper parámetros: Dedica tiempo a ajustar hiper parámetros para mejorar la precisión del modelo. Utilizar herramientas como Amazon SageMaker Automatic Model Tuning puede ahorrarte tiempo y mejorar los resultados.
• Usa SageMaker Autopilot para prototipos rápidos: Si estás explorando datos por primera vez, esta función automatiza el entrenamiento y selección de modelos, permitiéndote concentrarse en las decisiones estratégicas.
• Usa Amazon SageMaker Ground Truth y cómo utilizar esta herramienta para crear conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad mediante etiquetado humano y aprendizaje activo.

Amazon SageMaker es una solución completa para entrenar, desplegar y administrar modelos de aprendizaje automático. Es ideal para quienes buscan un entorno potente y escalable, sin la necesidad de construir todo desde cero. Sin embargo, como cualquier herramienta poderosa, requiere un uso responsable para evitar costos innecesarios y aprovechar al máximo sus capacidades.

¿Cuándo usar SageMaker?

• Usarlo:Cuando necesitas un entorno integrado y escalable para modelos de machine learning, desde prototipos hasta despliegues en producción.
• No usarlo: Para proyectos muy pequeños o donde los costos de infraestructura sean una limitación crítica.

Gracias, JuanZam Artificial Intelligence Engineer