En un mundo donde la información visual juega un papel crucial, las organizaciones están descubriendo la importancia de integrar documentación visual, como diagramas y gráficos, en sus sistemas de gestión del conocimiento. A pesar de los avances en las plataformas de gestión, los datos ricos presentes en representaciones gráficas suelen permanecer inaccesibles para asistentes de inteligencia artificial y motores de búsqueda, creando lagunas significativas en las bases de conocimiento organizacionales. Esto limita la capacidad de los sistemas de automatización para proporcionar análisis integrales y decisiones informadas basadas en datos visuales.
Para enfrentar este desafío, Amazon ha introducido una nueva función en su plataforma Amazon Q Business: el enriquecimiento de documentos personalizados (CDE). Esta herramienta no solo maneja imágenes incrustadas en documentos, sino que también permite procesar archivos de imagen independientes como JPG y PNG. Con esta capacidad, las organizaciones pueden convertir imágenes complejas en datos accesibles y manipulables mediante consultas en lenguaje natural.
Un ejemplo ilustrativo es el de una consultora educativa que almacena datos demográficos y gráficos de distribución de estudiantes en un bucket de Amazon S3. Anteriormente, la información contenida en los diagramas estaba limitada a su formato visual, dificultando la toma de decisiones basada en estos datos. Con la implementación de CDE, los equipos pueden realizar consultas como «¿Cuál es la ciudad con más estudiantes en el rango de 13 a 15 años?» directamente desde la interfaz de Amazon Q Business, lo que permite obtener respuestas rápidas y precisas.
La implementación de CDE implica varios pasos: desde la creación de una aplicación en Amazon Q Business y la sincronización con un bucket S3, hasta la configuración de reglas del sistema que activan funciones de AWS Lambda para el procesamiento de imágenes. Esta integración utiliza Amazon Bedrock, que permite la interpretación de la información visual y la extracción de datos estructurados de gráficos y diagramas, culminando en una base de conocimiento ampliable y eficiente.
Es crucial enfatizar la importancia de seguir las mejores prácticas de implementación, como el uso de reglas condicionales para procesar solo tipos específicos de archivos y el monitoreo de la ejecución de funciones Lambda para asegurar un procesamiento sin errores.
En conclusión, la combinación de Amazon Q Business y la función de enriquecimiento personalizado redefine la manera en que las organizaciones pueden extraer y utilizar información visual. Esto no solo potencia la accesibilidad y el uso de datos visuales en la toma de decisiones, sino que también optimiza la interacción de las empresas con su contenido digital.
