Desde una lista priorizada de casos de uso hasta agentes en producción: arquitectura, guardrails y financiamiento en AWS.
POR QUÉ AWS
Amazon Bedrock ofrece modelos totalmente administrados de los laboratorios que los crean, detrás de una única API, en la región de AWS que elegís. Tus prompts y respuestas nunca se usan para entrenar los modelos, y cambiar de modelo es un cambio de configuración, no una migración — con un endpoint VPC privado, nada de lo que enviás tiene que salir de tu red para lograrlo.
EVALUAR
Nuestro AI Use Case Lab gratuito hace la primera pasada solo, en unos diez minutos:
CONSTRUIR
Papeles de financiamiento de concesionarias leídos, clasificados y revisados para verificar que estén completos antes de que los vea una persona.
Bedrock Data Automation blueprints, un Main Agent con herramientas Lambda, Guardrails, EventBridge, envío a Slack
Dily
Due diligence de KYB que cruza registros externos y APIs de compliance, y muestra cómo llegó a cada conclusión.
Blueprint Builder Agent, un Master Agent con herramientas de búsqueda web y de API de compliance, Knowledge Bases, Guardrails, Glue + Athena
Akua
Notas clínicas auditadas contra reglas estándar y de cada institución, multi-tenant, con un informe auditable por nota.
Step Functions — clasificar, preselección, reglas globales y por institución, análisis longitudinal, generación de informe — Cognito, API Gateway, Lambda, Transfer Family, DynamoDB
MedrecAI
El propio agente de un cliente de salud, con asesoría de punta a punta: fundamentos de datos, infraestructura del agente, herramientas y bases de conocimiento, hasta la lógica lista para producción.
Bedrock, Step Functions, Lambda, S3/DynamoDB/RDS, almacenes vectoriales (OpenSearch, Redis)
Yedahealth
Imágenes de patología deduplicadas, segmentadas y enrutadas para anotación, con el PHI eliminado antes que nada.
endpoints de inferencia de SageMaker, pgvector en RDS, SQS a EventBridge Pipes a Step Functions, Glue ETL
Vistapath
OPERAR
Guardrails de Bedrock en todos los agentes, más pruebas de prompt-injection y fuga de datos como un entregable definido desde el alcance, no como algo de último momento.
Leemos el agente como lo haría un atacante, y te entregamos una matriz Well-Architected, hallazgos priorizados por severidad y un plan de remediación ordenado por sprint. En un MVP reciente, eso significó siete hallazgos críticos antes de que se moviera un solo registro de paciente.
El PHI se elimina antes de que algo llegue a la cuenta de analytics. PII y no-PII en buckets y cuentas separadas, claves KMS administradas por el cliente, IAM de mínimo privilegio.
Un agente es tan sólido como la cuenta en la que corre. Landing Zone, IAM Identity Center, CloudTrail, GuardDuty, Config, Security Hub, networking privado, budgets y alarmas de facturación — todo como código.
Algunos clientes quieren la capacidad in-house. Diseñamos la arquitectura objetivo, definimos los estándares, revisamos los pull requests y corremos las demos — tu equipo de ingeniería lo lleva a producción.
Proyectos de IA, agentes y datos entregados — procesamiento de documentos, KYB, auditoría clínica, atención conversacional, visión por computadora.
Países: Estados Unidos, Uruguay, Chile, México y Colombia.
Los programas de financiamiento de AWS contribuyeron a cada uno de estos proyectos — y cubrieron el costo total en tres de ellos.
Desbloquear el enorme potencial de la IA generativa es clave tanto para startups como para grandes empresas. Para responder a ese desafío, binbash desarrolló un programa único que le da a founders y líderes técnicos una guía experta para desplegar Large Language Models (LLMs) en AWS.
El framework cubre áreas críticas como la selección y el tuning de modelos, la decisión entre entrenar modelos nuevos o usar preentrenados, y las opciones de hosting, incluidas Amazon SageMaker y Amazon Bedrock.
Escribinos y convertí tu idea en un plan de despliegue de LLMs.
