Globant obtuvo la Competencia de Servicios de Consultoría en IA Generativa de AWS

Globant obtuvo la Competencia de Servicios de Consultoría en IA Generativa de Amazon Web Services (AWS), una certificación que la ubica dentro de un grupo selecto de socios de AWS a nivel mundial con experiencia comprobada en el diseño e implementación de soluciones de IA generativa de nivel empresarial.

La competencia valida la capacidad de la compañía para guiar a las organizaciones desde la experimentación hacia la ejecución, con el objetivo de lograr resultados tangibles. En ese marco, el esquema de trabajo apunta a que los clientes pasen de pruebas piloto a implementaciones de producción “seguras y optimizadas” mediante servicios avanzados de AWS como Amazon Bedrock y Amazon SageMaker. El enfoque también prioriza que las iniciativas de IA ofrezcan un retorno de inversión (ROI) “real y cuantificable”, alineado con objetivos estratégicos de negocio.

“En Globant, no tenemos dudas de que la IA es un catalizador único para la reinvención y el crecimiento de los negocios”, señaló Diego Tartara, Chief Technology Officer Global en Globant. “Esta competencia de AWS refuerza nuestro compromiso de desarrollar y operacionalizar soluciones de IA que impacten directamente en los resultados financieros de nuestros clientes”, agregó.

Agustín Huerta, SVP de Innovación Digital de Enterprise Studios en Globant, vinculó la certificación con la adopción corporativa de estas tecnologías: “Este reconocimiento demuestra nuestra capacidad para ayudar a las organizaciones a pasar de la experimentación al impacto empresarial real con IA”. También sostuvo: “La prueba más convincente de nuestra experiencia es el gran portfolio de clientes que han transformado con éxito sus operaciones empresariales utilizando nuestros marcos de IA Generativa en AWS”.

En el plano técnico, la compañía detalló prácticas de prompt engineering e interaction design avanzados para optimizar el rendimiento, la precisión, la exactitud y la coherencia del modelo. Entre las técnicas mencionadas figuran el razonamiento Chain-of-Thought (CoT), el “anclaje de personas” y restricciones a nivel de sistema, aplicadas según el caso de uso.

Otro componente es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), utilizada para fundamentar respuestas con datos empresariales propios y en tiempo real. Ese enfoque se apoya en bases de datos vectoriales y frameworks de orquestación dentro de una capa de conocimiento centralizada y segura, con el objetivo de garantizar relevancia y legitimidad.

La estrategia de modelos indicada contempla maximizar modelos fundacionales base mediante ingeniería de prompts y RAG, y reservar el fine-tuning para escenarios con brechas claras de rendimiento o cuando un estilo distintivo resulta esencial, tratado como “un experimento medible y basado en evidencia”. En paralelo, se mencionaron arquitecturas que combinan bases vectoriales, data lakes y bases relacionales, junto con estándares de seguridad y linaje de datos.

Para la operación, se incluyeron pipelines automatizados de Infraestructura como Código (IaC) para un despliegue confiable y replicable del stack de IA generativa, gobernanza centralizada para control de costos y cumplimiento de seguridad, monitoreo continuo de métricas como uso de tokens y latencia, y soporte post-lanzamiento con acuerdos de Nivel de Servicio (SLA), un período de estabilización y un marco de optimización continua.