Crear agentes inteligentes para manejar tareas complejas del mundo real puede resultar desalentador. Además, en lugar de depender únicamente de grandes modelos básicos previamente capacitados, las organizaciones a menudo necesitan ajustar y personalizar modelos más pequeños y especializados para superarlos en sus casos de uso específicos. La AWS AI League ofrece un programa innovador para ayudar a las empresas a superar los desafíos de crear capacidades avanzadas de IA a través de emocionantes competencias que impulsan la innovación en IA agente y la personalización de modelos.
En 2025, la primera competencia de la AWS AI League captó la atención de desarrolladores, científicos de datos y líderes empresariales a nivel mundial. Se unieron para resolver problemas urgentes utilizando las últimas herramientas y técnicas de inteligencia artificial. La gran final de AWS re:Invent 2025 fue una emocionante muestra de su ingenio y habilidades. Equipos multifuncionales de organizaciones líderes compitieron cara a cara, demostrando su capacidad para elaborar indicaciones efectivas, ajustar modelos y crear potentes agentes de IA.
¡Felicitaciones a nuestros campeones de la AWS AI League 2025! Después de una intensa competencia entre estos tres constructores excepcionales, salieron victoriosos y compartieron un premio acumulado de $25 000:
1er lugar: Hemanth Vediyera de Cisco 2do lugar: Ross Williams de Aqfer 3er lugar: Deepesh Khanna de Capital One
Figura 1: De izquierda a derecha: Ross, Hemanth, Deepesh
Esta publicación explora cómo se puede utilizar el programa AWS AI League para organizar competencias de IA que pueden ayudar a los participantes a experimentar conceptos de personalización de modelos y creación de agentes, aplicarlos para abordar desafíos comerciales del mundo real y mostrar sus soluciones innovadoras a través de formatos atractivos de estilo juego. Destacamos los nuevos desafíos de personalización de modelos y IA agente, donde las empresas pueden postularse para organizar torneos internos utilizando créditos de AWS y los desarrolladores pueden competir en eventos de AWS.
Para comenzar, visite la página del producto AWS AI League.
¿Qué es el Campeonato de la Liga AWS AI?
La experiencia de AWS AI League comienza con un taller práctico de dos horas dirigido por expertos de AWS, seguido de una experimentación a su propio ritmo. El viaje culmina con un cautivador gran final al estilo de un programa de juegos, donde usted muestra sus creaciones y soluciones de IA para abordar desafíos comerciales urgentes. La siguiente figura muestra estos tres pasos.
Figura 2: Pasos del campeonato de la liga AWS AI
Aprovechando el éxito del programa 2025, nos complace anunciar el lanzamiento del Campeonato AWS AI League 2026. Este año, la competición presenta dos nuevos desafíos que permiten a los participantes poner a prueba sus habilidades en IA:
El desafío de IA agente le permite crear agentes inteligentes utilizando Amazon Bedrock AgentCore. Los competidores crean arquitecturas de agentes personalizadas para abordar problemas comerciales del mundo real. Como complemento al desafío de IA agente, el desafío de personalización del modelo ahora utiliza las últimas recetas de ajuste en SageMaker Studio. Aquí personaliza modelos para casos de uso específicos.
Para el campeonato de la AI League de 2026, el premio acumulado se duplica a 50 000 dólares, con pistas dirigidas a desarrolladores de diferentes niveles, desde principiantes hasta profesionales avanzados.
Construya agentes inteligentes con el desafío de la IA agente
La AWS AI League ahora presenta un emocionante desafío de IA agente, en el que usted crea agentes inteligentes utilizando Amazon Bedrock AgentCore para resolver problemas complejos en una competencia dinámica al estilo de un juego. En este desafío, los agentes navegan a través de un entorno de cuadrícula similar a un laberinto, encontrando varios desafíos mientras buscan un cofre del tesoro. Estos desafíos se asignan a casos de uso del mundo real, probando la capacidad de los agentes para manejar contenido inapropiado, ejecutar código, usar un navegador y más.
Los agentes tienen un límite de tiempo para recorrer el mapa, acumular puntos y superar los obstáculos antes de llegar al cofre del tesoro. Cuantos más puntos ganen, más arriba ocuparán en la clasificación. Puede personalizar completamente sus agentes utilizando las primitivas de Amazon Bedrock AgentCore, lo que le permite escalar y administrar agentes de nivel de producción de manera más segura. También puede seleccionar modelos específicos para supervisores y subagentes, así como crear herramientas personalizadas como Bedrock Guardrails, AgentCore Memory y funciones AWS Lambda para ayudar a sus agentes a superar los desafíos. La siguiente figura muestra los obstáculos que el agente debe superar mientras viaja para llegar al cofre del tesoro.
Figura 3: Desafío Agentic de la Liga de IA de AWS
AWS AI League proporciona una interfaz de usuario (UI) completa para que los usuarios creen sus soluciones de agentes inteligentes. Puede utilizar esta interfaz de usuario sin código para construir arquitecturas y herramientas de múltiples agentes, integrando varios componentes como Amazon SageMaker Studio CodeEditor para la codificación interactiva de funciones y herramientas Lambda personalizadas. Esto le permite desarrollar y personalizar completamente sus soluciones basadas en agentes dentro del sitio web de AWS AI League, sin necesidad de salir del entorno.
Las siguientes capturas de pantalla muestran la experiencia de creación de agentes dentro del sitio web de AWS AI League.
Figura 4: Herramientas del agente de AWS AI League
Figura 5: Arquitectura de múltiples agentes de AWS AI League
A lo largo de la competencia, los usuarios reciben comentarios sobre el desempeño de los agentes en tiempo real, con un evaluador de modelo de lenguaje grande (LLM) que brinda evaluación para ayudar con la iteración. La siguiente imagen muestra cómo se evalúa al agente durante los desafíos.
Figura 6: Evaluación del desafío del agente de AWS AI League
En la gran final, los mejores finalistas suben al escenario para mostrar las capacidades de sus agentes en un formato de programa de juegos en vivo, demostrando el poder y la versatilidad de la IA agente para resolver problemas complejos de varios pasos. Los criterios de evaluación incluyen eficiencia del tiempo, precisión en la resolución de desafíos, planificación de agentes y eficiencia en el consumo de tokens. La siguiente instantánea muestra la ronda final de la Gran Final en re:Invent 2025.
Figura 7: Gran final de AWS AI League re:Invent 2025
Personalice los modelos para superar a los modelos más grandes
AWS AI League está ampliando el alcance de su desafío de personalización de modelos, permitiéndole utilizar los últimos avances en técnicas de ajuste.
Puede acceder a la nueva experiencia de personalización de modelos dentro de Amazon SageMaker Studio, donde puede utilizar nuevas y potentes recetas de capacitación. El objetivo es desarrollar modelos altamente eficaces y específicos de dominio que puedan superar el rendimiento de modelos de referencia más grandes.
El desafío comienza cuando usted perfecciona sus habilidades de personalización de modelos. Con las herramientas y técnicas que ha aprendido, aplicará métodos avanzados de ajuste para ayudar a mejorar el rendimiento de su modelo. Una vez personalizados sus modelos, comienza la verdadera prueba. Los modelos se envían a una tabla de clasificación para la evaluación del desempeño frente a un modelo de referencia. El modelo gana puntos cada vez que el juez automatizado considera que la respuesta de su modelo personalizado es más precisa y completa que la salida del modelo de referencia. Puede mostrar sus habilidades avanzadas, llegar a la cima de la clasificación y potencialmente desbloquear nuevas oportunidades para sus organizaciones.
Durante el desafío, recibe comentarios en tiempo real sobre el rendimiento de su modelo por parte de un evaluador automatizado cuando lo envía a la tabla de clasificación. La tabla de clasificación evalúa los envíos comparándolos con un conjunto de datos de referencia durante toda la competencia, brindando comentarios inmediatos sobre la precisión para ayudarlo a iterar y mejorar sus soluciones. La siguiente imagen muestra cómo se utiliza una crítica de IA para evaluar el modelo personalizado.
Figura 8: Evaluación de personalización del modelo de AWS AI League
En la gran final, los mejores finalistas demuestran las capacidades de sus modelos en un formato de programa de juegos en vivo, mostrando sus rápidas habilidades de ingeniería. Durante el programa de juegos, la puntuación incluye una evaluación de expertos en la que expertos del dominio y una audiencia en vivo participan en una votación en tiempo real para determinar qué soluciones de IA resuelven mejor los desafíos comerciales reales. La siguiente imagen muestra la vista de ingeniería de indicaciones del participante durante una Gran Final.
Figura 9: Vista del participante de la Gran Final de personalización del modelo de AWS AI League
Conclusión
En esta publicación, exploramos los nuevos desafíos de la AWS AI League y cómo están transformando la forma en que las organizaciones abordan el desarrollo de la IA. En AWS, hemos aprendido que la forma más rápida de generar innovación es a través de la competencia. Con AWS AI League, los constructores ahora pueden mostrar sus habilidades de IA, competir y desbloquear la innovación.
Para obtener más información sobre cómo organizar una Liga de IA de AWS dentro de su organización, visite la Liga de IA de AWS y, para profundizar en la creación de agentes inteligentes y la personalización de modelos de IA, explore el catálogo de capacitación de IA de AWS en AWS Skill Builder.
Sobre los autores
Marc Karp es arquitecto de aprendizaje automático en el equipo de servicio de Amazon SageMaker. Se centra en ayudar a los clientes a diseñar, implementar y gestionar cargas de trabajo de aprendizaje automático a escala. En su tiempo libre le gusta viajar y explorar nuevos lugares.
Natasya K. Idries es la directora de marketing de productos de los programas de aprendizaje gamificado de IA/ML de AWS. Le apasiona democratizar las habilidades de IA/ML a través de iniciativas educativas atractivas y prácticas que cierran la brecha entre la tecnología avanzada y la implementación empresarial práctica. Su experiencia en la creación de comunidades de aprendizaje e impulso de la innovación digital continúa dando forma a su enfoque para crear programas educativos impactantes sobre IA. Fuera del trabajo, a Natasya le gusta viajar, cocinar platos del sudeste asiático y explorar senderos naturales.