Veja o mundo por meio de novas ferramentas de Inteligência Artificial

A palestra de abertura será apresentada por um líder da AWS, destacando a visão da AWS no espaço de IA generativa, a importância de construir bases de dados sólidas para ajudá-lo a começar e se preparar para casos de uso de IA generativa, e os novos serviços inovadores e diferenciados que a AWS oferece para apoiar nossos clientes.

IA generativa representa uma nova e empolgante capacidade para todas as organizações, mas as aplicações mais impactantes são aquelas focadas em valor de negócios tangível, não apenas em novidade tecnológica.

Nesta sessão, obtenha uma visão geral dos casos de uso mais impactantes da IA generativa atualmente em funções de negócios e indústrias chave. Aprenda as melhores práticas para implementação de IA generativa que melhora processos, capacita pessoas e muda mentalidades para destravar valor de negócios demonstrável.

A IA generativa está causando entusiasmo em vários setores, prometendo inaugurar uma nova era de progresso tecnológico. Esta sessão explora como as principais empresas de finanças, saúde, automotivo e muito mais estão utilizando a IA generativa para criar novas fontes de receita, melhorar a eficiência e oferecer experiências aprimoradas ao cliente. Participe enquanto examinamos o crescente papel da IA generativa na reformulação de negócios e relacionamentos com clientes. Vamos delinear as oportunidades e desafios da implementação da IA generativa , melhores práticas e o impacto que ela teve nas operações e ofertas ao cliente.

Aprenda como a AWS está democratizando a IA generativa em toda a sua plataforma para facilitar que os clientes aproveitem essa tecnologia revolucionária e transformem a maneira como se envolvem com seus clientes e impulsionam a produtividade e criatividade de seus funcionários.

IA generativa está se tornando cada vez mais um ponto de foco global. Quando feito da maneira correta, seus dados podem ser seu diferencial na entrega de aplicações de IA generativa que atendam às suas necessidades de negócio e de clientes específicas. Líderes desempenham um papel crítico ao permitir essa inovação removendo obstáculos, incluindo dados isolados, governança desatualizada, capacitação e modelos operacionais legados.

Nesta sessão, discutiremos estratégias que ajudam líderes a maximizar o valor da IA generativa começando com as bases de dados corretas e fomentando a cultura da inovação.

IA generativa apresenta novas oportunidades para aprimorar a experiência e satisfação do cliente. Nesta sessão, exploraremos como as empresas podem aproveitar soluções como chatbots, assistentes virtuais e análise de voz do cliente para aprimorar a experiência e engajamento do cliente.

Empregados têm um potencial criativo esperando para ser liberado. A IA generativa detém a chave. Com assistentes impulsionados por IA generativa podemos transformar a maneira como trabalhamos. Usando linguagem natural, funcionários podem gerar código, criar conteúdo de marketing, redigir e-mails e documentos, descobrir e resumir conhecimento, ou transformar dados em elementos visuais e histórias que simplificarão a tomada de decisões. Participe desta sessão para aprender como o Amazon Q está ajudando organizações a aumentar a produtividade, criatividade e eficiência no local de trabalho em todas as funções.

Profissionais de marketing e vendas enfrentam desafios crescentes para capturar a atenção do consumidor e do cliente em um cenário altamente competitivo. As organizações implementam IA generativa para automatizar tarefas repetitivas, liberando tempo para criar narrativas mais envolventes e atender mais clientes. Esta sessão explora as capacidades transformadoras de aumento de criatividade e produtividade da IA generativa para equipes de marketing e vendas.

Veja como a IA generativa ajuda as equipes de marketing a gerar conteúdo criativo e ajuda as equipes de vendas a automatizar e personalizar comunicações e ativos de capacitação.

Aprenda como o Amazon Q pode aumentar a produtividade da sua força de trabalho e transformar a maneira como o trabalho é feito. O Amazon Q é um assistente de IA generativa que pode responder perguntas, fornecer resumos, gerar conteúdo e completar tarefas com base nos dados e informações nos seus sistemas corporativos. Tudo isso acontece por meio de sua interface baseada na web, para que seus funcionários possam trabalhar de forma mais inteligente, se movimentar mais rápido e causar mais impacto.

Avanços recentes em IA e aprendizado de máquina, juntamente com uma mudança impulsionada pelo mercado para usar IA em todos os setores, estão apresentando um novo conjunto de oportunidades de armazenamento para muitas organizações de TI. Nesta sessão, saiba como o armazenamento da AWS fornece os blocos de construção para suas cargas de trabalho de machine learning com armazenamento escalável e de alto desempenho que se integra a uma ampla variedade de serviços de IA/ML para ajudar você a inovar rapidamente.

Os insights mais impactantes baseados em dados vêm da obtenção de uma visão completa de sua empresa e de seus clientes. Isso só pode ser feito quando você conecta os pontos entre suas diferentes fontes de dados. Com dados espalhados por vários departamentos, serviços, bancos de dados e aplicativos de terceiros, você precisa ser capaz de se conectar facilmente aos dados em silos para obter os melhores insights. Normalmente, conectar dados em diferentes silos de dados exige pipelines complexos de extração, transformação e carregamento (ETL), que podem levar horas, se não dias. Isso simplesmente não é rápido o suficiente para acompanhar a velocidade da tomada de decisões.

Venha saber como a AWS está investindo em um futuro de ETL zero para que você possa se conectar e agir com rapidez e facilidade em todos os seus dados. Com a AWS, você pode se conectar a todos os seus dados em ingestão, análise, aprendizado de máquina e inteligência de negócios, bem como dados de terceiros. Com integrações diretas entre os serviços da AWS, estamos eliminando o ETL em casos de uso comuns para que as equipes possam se mover mais rapidamente.

.Uma estrutura de governança de dados capacita as organizações a proteger, selecionar e compreender seus dados. Nesta sessão, aprenda como estruturar um programa de governança de dados em apoio direto a iniciativas empresariais financiadas. Você aprenderá sobre as pessoas, os processos e os recursos tecnológicos necessários para fornecer resultados, incluindo considerações exclusivas para uma estratégia de IA generativa.

O Amazon SageMaker Canvas ajuda analistas de negócios a criar seus próprios modelos sem escrever uma única linha de código. Nesta palestra, aprenda como acessar e avaliar modelos básicos para as principais necessidades de negócios, como geração de conteúdo, extração de texto e resumo de texto a partir de uma interface visual sem código. Exploramos como você pode começar a usar ferramentas sem código para cada etapa do ciclo de vida do ML, incluindo preparação de dados e modelos prontos para uso que podem ser personalizados com os dados da sua própria empresa.

O Amazon Bedrock ajuda você a se adaptar rapidamente e aproveitar as mais recentes inovações de IA generativas com fácil acesso a uma variedade de FMs de alto desempenho das principais empresas de IA, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI e Amazon. Nesta sessão, saiba como experimentar, avaliar e criar com os melhores FMs para seu caso de uso usando o Amazon Bedrock.

Exclusiva da Amazon Bedrock, a família de modelos Amazon Titan incorpora os 25 anos de experiência da Amazon inovando com IA e aprendizado de máquina em seus negócios. Os modelos de base (FMs) do Amazon Titan oferecem aos clientes uma variedade de opções de modelos de imagem, multimodais e de texto de alto desempenho, por meio de uma API totalmente gerenciada. Nesta sessão, saiba como os modelos do Amazon Titan são criados pela AWS e pré-treinados em grandes conjuntos de dados, tornando-os modelos poderosos e de uso geral, criados para suportar uma variedade de casos de uso, além de apoiar o uso responsável da IA. Use-os como estão ou personalize-os de forma privada com seus próprios dados.

Os FMs conduzem conversas, criam conteúdo e impulsionam a produtividade com eficiência, mas podem agregar mais valor se estiverem equipados para realizar transações com os sistemas da empresa para concluir tarefas de várias etapas. O Agents for Amazon Bedrock totalmente gerenciado permite que aplicativos generativos de IA ajudem a realizar tarefas de várias etapas usando sistemas corporativos e fontes de dados, evitando solicitações de engenharia, gerenciando o contexto da sessão ou conectando sistemas manualmente. Nesta sessão, conheça profundamente como criar agentes usando o Amazon Bedrock.

Os Guardrails for Amazon Bedrock ajudam as organizações a gerenciar as experiências do usuário final com base nos requisitos específicos do aplicativo e nas políticas responsáveis de IA. Você pode oferecer experiências de usuário consistentemente seguras por meio de aplicativos generativos de IA, independentemente do FM subjacente.

Saiba como esse novo recurso permite que você defina políticas personalizadas e gerencie interações entre usuários e modelos básicos (FMs) filtrando tópicos não permitidos e conteúdo prejudicial. Por fim, veja demonstrações sobre como criar e aplicar barreiras personalizadas com FMs e agentes para o Amazon Bedrock para implementar políticas de IA responsáveis em seus aplicativos generativos de IA.

A personalização das respostas do modelo permite que você ofereça experiências de usuário diferenciadas e personalizadas. Nesta sessão, conheça as diferentes técnicas de personalização oferecidas pela Amazon Bedrock, incluindo ajuste fino de modelos e pré-treinamento contínuo, bem como suporte nativo para geração aumentada de recuperação (RAG) de ponta a ponta para fornecer respostas mais relevantes e precisas usando seus dados proprietários.

Treine modelos básicos com mais rapidez no Amazon SageMaker com ferramentas de treinamento de última geração e a infraestrutura de computação de ML de mais alto desempenho disponível atualmente. As ferramentas interativas de depuração e criação de perfil do SageMaker podem revelar comportamentos complexos do modelo e dissecar a utilização do hardware quase em tempo real. Você também pode otimizar trabalhos de treinamento distribuídos com os métodos mais rápidos e fáceis de treinar modelos básicos e conjuntos de dados. Participe desta sessão para obter orientação prescritiva sobre toda a jornada de personalização do modelo básico e pré-treinamento para ajudá-lo a acelerar o desenvolvimento generativo de IA.

À medida que você avança em sua jornada da avaliação de modelos básicos (FMs) à criação de aplicativos generativos de IA em grande escala, você precisa de serviços para implantar esses modelos com o melhor custo-benefício. De casos de uso de baixa latência (alguns milissegundos) e alto rendimento (milhões de transações por segundo) para chatbots a casos de uso de inferência de longa duração para processamento de linguagem natural, você pode usar o Amazon SageMaker para praticamente todas as suas necessidades de inferência. Nesta sessão, faça um tour aprofundado dos recursos que tornam o SageMaker uma ótima opção para implantar FMs para inferência e saiba como você pode se beneficiar das inovações da AWS.

Nunca houve uma época melhor para trabalhar com dados na nuvem. A rápida adoção de novos padrões de arquitetura de dados e tecnologias revolucionárias como IA generativa estão movendo rapidamente dados e análises para a nuvem. As organizações querem ser eficientes em custos maximizando o desempenho e estão procurando orientação sobre estratégia de dados e otimização de pipelines de dados para construir uma base de dados sólida para seus aplicativos analíticos e de IA generativa. Nesta sessão, ouça as melhores práticas nos principais serviços de análise da AWS para obter respostas de todos os seus dados de forma rápida e econômica.

O advento de zero ETL na AWS está impulsionando uma mudança de paradigma na composição das pilhas analíticas modernas da AWS. Participe desta sessão para aprender como analisar e consultar uma variedade de fontes de dados, incluindo transmissão, transacionais, operacionais e armazenamentos de dados históricos em tempo real com os recursos zero-ETL dos serviços de análise da AWS, como Amazon Aurora, Amazon Redshift e Amazon Athena. Também aprenda sobre os casos de uso, considerações importantes e melhores práticas para projetar plataformas de dados modernas sem se preocupar com movimentação de dados ou as complexidades de pipelines ETL tradicionais.