Amazon Q Business ha emergido como una herramienta crucial para las empresas que buscan aprovechar al máximo sus datos y conocimientos empresariales mediante inteligencia artificial generativa. Con la ayuda de esta asistente totalmente gestionada, las empresas tienen la capacidad de encontrar respuestas a preguntas, generar resúmenes y contenidos, y ejecutar tareas utilizando la vasta información almacenada en sus repositorios de datos y sistemas empresariales.
En el corazón de Amazon Q Business se encuentran los conectores de fuentes de datos nativas, que integran e indexan el contenido de diversos repositorios en un índice unificado. Esta integración permite que el modelo de lenguaje grande (LLM) de Amazon proporcione respuestas precisas y bien redactadas, extraídas de estos datos consolidados.
Para facilitar un proceso de integración ágil, Amazon Q Business ofrece múltiples conectores preconstruidos para una amplia variedad de fuentes de datos, incluyendo Atlassian Jira, Atlassian Confluence, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Microsoft SharePoint, Salesforce, entre otros. Esta diversidad de conectores permite crear soluciones de IA generativa con una configuración mínima.
Entre las integraciones más significativas se encuentra la de Microsoft SharePoint Online, una plataforma colaborativa de uso extendido que permite a las organizaciones gestionar y compartir contenido, conocimiento y aplicaciones para optimizar la productividad y la toma de decisiones. La integración con SharePoint permite a los empleados acceder a información y perspectivas de manera más eficiente y efectiva.
Con Amazon Q y SharePoint Online, los usuarios empresariales pueden:
- Obtener respuestas instantáneas: Formulando preguntas en lenguaje natural, Amazon Q proporciona respuestas precisas y actualizadas a partir de la información contenida en los sitios y contenidos de SharePoint de la organización.
- Acelerar la investigación y el análisis: En lugar de realizar búsquedas manuales en los documentos de SharePoint, los usuarios pueden utilizar Amazon Q para encontrar rápidamente información relevante, resúmenes y perspectivas que respalden sus investigaciones y decisiones.
- Optimizar la creación de contenido: Amazon Q genera borradores, esquemas e incluso piezas completas de contenido (como informes, artículos o presentaciones) usando el conocimiento y los datos almacenados en SharePoint.
- Automatizar flujos de trabajo y tareas: Amazon Q puede configurarse para completar tareas y consultas rutinarias, tales como generar informes de estado, responder preguntas frecuentes o solicitar información, interactuando con los datos y aplicaciones relevantes de SharePoint.
- Mejorar la colaboración: Al hacer que el contenido de SharePoint sea más accesible y útil a través de Amazon Q, la integración facilita una mejor compartición de conocimiento, resolución de problemas y colaboración en toda la organización.
La implementación del conector de SharePoint Online en Amazon Q Business puede desbloquear todo el valor de la inversión en SharePoint, capacitando a la fuerza laboral para trabajar de manera más inteligente y eficiente. Los usuarios pueden hacer preguntas directamente desde el cuerpo del documento en SharePoint Online, obteniendo respuestas precisas rápidamente.
Por ejemplo, en un sitio de SharePoint Online llamado "HR Policies" que almacena información sobre políticas de viaje, seguros por discapacidad del estado, impuestos sobre nóminas y programas de licencia familiar pagada para California, los usuarios pueden plantear preguntas como:
- ¿Existe un plan de licencia en California para nuevos padres?
- ¿Puedo reclamar el seguro por discapacidad durante este tiempo?
- Antes de solicitar una licencia, quiero enviar mi informe de gastos, ¿cómo puedo hacerlo?
- ¿Hay algún límite de gasto en un viaje de negocios?
- ¿Cómo puedo calcular el UI y el ETT?
En resumen, Amazon Q Business, con su conector para Microsoft SharePoint, está transformando el acceso y uso de la información, optimizando procesos y mejorando la eficiencia en las actividades empresariales.
fuente: AWS machine learning blog
