Conceptos Fundamentales

• Seguridad de la información: confidencialidad, integridad y disponibilidad (CIA) de los datos de marketing.
• Cumplimiento normativo: GDPR, CCPA, LGPD, ePrivacy, y normas sectoriales (PCI‑DSS, HIPAA cuando se manejan datos de salud).
• Privacy‑by‑Design: incorporar la privacidad desde la arquitectura del agente IA.
• Auditoría y trazabilidad: registros inmutables de decisiones de IA y accesos a datos.

Seguridad vs Cumplimiento: Qué evaluar

Arquitectura Segura para Agentes de IA

La siguiente arquitectura muestra los componentes críticos y los controles de seguridad asociados:

+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
|   Fuente de datos | ---> |   Ingestión (S3)  | ---> |   Pre‑procesado   |
| (CRM, Webhooks)   |      |  (Cifrado SSE‑KMS)|      | (Lambda, PySpark) |
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
        |                                 |
        v                                 v
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
|   Modelo IA (Bed- | ---> |  Agente IA (Python) | ---> |  Canal de salida |
|   rock/LLM)       |      |  (Lambda, Docker)   |      | (Email, SMS, API) |
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
        ^                                 ^
        |                                 |
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
|  Auditoría (Cloud| <--- |  Registro (CloudWatch) | <--- |  Seguridad (WAF) |
|  Trail, Glue)    |      +-------------------+      +-------------------+
+-------------------+

Los puntos críticos están marcados con cifrado, IAM y registro de auditoría. Cada capa debe ser revisada con pruebas de penetración y escaneos de vulnerabilidades.

Ejemplo Práctico: Agente de IA Seguro en Python

Este script muestra cómo:

• Obtener credenciales de AWS Secrets Manager de forma segura.
• Encriptar datos sensibles antes de enviarlos a Bedrock.
• Registrar cada llamada con contexto de auditoría.

import boto3
import json
import base64
import os
from botocore.exceptions import ClientError
from cryptography.hazmat.primitives import serialization, hashes
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import padding

# ---------- Configuración ----------
region = os.getenv('AWS_REGION', 'us-east-1')
secret_name = 'marketing/bedrock/api_key'

# Cliente Secrets Manager
secrets_client = boto3.client('secretsmanager', region_name=region)

def get_secret():
    try:
        response = secrets_client.get_secret_value(SecretId=secret_name)
        secret = json.loads(response['SecretString'])
        return secret['api_key']
    except ClientError as e:
        raise RuntimeError(f"Error obteniendo secreto: {e}")

# ---------- Encriptación de datos ----------
# Clave pública RSA de la organización (almacenada en SSM o Parameter Store)
def load_public_key(pem_path: str):
    with open(pem_path, 'rb') as f:
        return serialization.load_pem_public_key(f.read())

public_key = load_public_key('/opt/keys/org_public.pem')

def encrypt_payload(payload: dict) -> str:
    raw = json.dumps(payload).encode('utf-8')
    encrypted = public_key.encrypt(
        raw,
        padding.OAEP(mgf=padding.MGF1(algorithm=hashes.SHA256()), algorithm=hashes.SHA256(), label=None)
    )
    return base64.b64encode(encrypted).decode('utf-8')

# ---------- Llamada a Bedrock ----------
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name=region)

def invoke_model(encrypted_payload: str, api_key: str):
    try:
        response = bedrock.invoke_model(
            modelId='anthropic.claude-v2',
            contentType='application/json',
            accept='application/json',
            body=json.dumps({"payload": encrypted_payload}),
            customAttributes={'Authorization': f'Bearer {api_key}'}
        )
        return json.loads(response['body'].read())
    except ClientError as e:
        # Logging estructurado para auditoría
        print(json.dumps({"event": "bedrock_error", "error": str(e), "payload": encrypted_payload[:50]}))
        raise

# ---------- Flujo principal ----------
if __name__ == '__main__':
    api_key = get_secret()
    marketing_data = {
        "email": "john.doe@example.com",
        "last_purchase": "2025-09-12",
        "segment": "high_value"
    }
    enc = encrypt_payload(marketing_data)
    result = invoke_model(enc, api_key)
    print('Respuesta del modelo:', result)

Este código sigue Privacy‑by‑Design al cifrar los datos antes de salir del perímetro de la VPC y utiliza IAM roles con políticas mínimas para acceder a los recursos.

Ejemplo Bedrock: Política de Seguridad y Cumplimiento

Define una política de IAM que limite el acceso al modelo y registre cada invocación en CloudTrail.

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Sid": "AllowBedrockInvoke",
      "Effect": "Allow",
      "Action": ["bedrock:InvokeModel"],
      "Resource": "arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model/anthropic.claude-v2"
    },
    {
      "Sid": "LogBedrockCalls",
      "Effect": "Allow",
      "Action": ["cloudtrail:CreateTrail", "cloudtrail:PutEventSelectors"],
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

Con esta política:

• Solo los roles MarketingAIExecutor pueden invocar el modelo.
• Todas las llamadas quedan auditadas en CloudTrail (registro inmutable).
• Se combina con Service‑linked role de Bedrock para habilitar data‑at‑rest encryption mediante KMS.

Mejores Prácticas y Checklist

Troubleshooting Común y Optimización de Rendimiento

Problema 1: Latencia alta al invocar Bedrock

• Verificar que la función Lambda está en la misma zona de disponibilidad que el endpoint de Bedrock.
• Habilitar Provisioned Concurrency para reducir el cold‑start.
• Usar compresión GZIP en la carga útil (Accept-Encoding: gzip).

Problema 2: Error de autorización (403)

• Confirmar que el rol de ejecución incluye la política bedrock:InvokeModel y que el recurso ARN coincide con el modelo.
• Revisar que el token de API obtenido de Secrets Manager no está expirado.

Optimización de costos

• Utilizar token‑based prompting para limitar la cantidad de tokens enviados/recibidos.
• Configurar maxTokens y temperature de forma conservadora.
• Monitorear uso con Amazon CloudWatch Metrics y crear alarmas de gasto.

Conclusión

Al combinar una arquitectura robusta, políticas de IAM estrictas, cifrado end‑to‑end y auditoría continua, los equipos de marketing pueden aprovechar el poder de los agentes de IA sin comprometer la seguridad ni el cumplimiento regulatorio. La implementación de los ejemplos en Python y Bedrock mostrados aquí ofrece una base práctica para construir soluciones escalables, seguras y auditables.