La inteligencia artificial generativa está revolucionando la manera en que las empresas abordan la automatización, permitiendo a los sistemas de IA comprender el contexto, tomar decisiones y operar de manera autónoma. En este contexto, los modelos generativos están emergiendo como aliados cruciales para enfrentar problemas empresariales complejos. Amazon Web Services (AWS), mediante su plataforma Amazon Bedrock, está capitalizando estos modelos para agilizar la automatización de procesos que tradicionalmente resultan difíciles de optimizar.
El procesamiento de documentos es una de las áreas donde la IA generativa está demostrando su potencial, abarcando documentos estructurados, semi-estructurados y no estructurados. Mientras que los documentos estructurados, con sus campos fijos, son relativamente sencillos de manejar, los semi-estructurados y no estructurados, que incluyen notas y párrafos de texto, plantean un desafío mayor debido a su variabilidad.
Las organizaciones han enfrentado históricamente dificultades en el procesamiento de estos documentos complejos, ya que los sistemas basados en reglas y algunos modelos de aprendizaje automático luchan con la diversidad de documentos existentes. AWS ha desarrollado una solución que utiliza los modelos de Amazon Bedrock para orquestar flujos de trabajo complejos, incorporando la capacidad de interactuar con herramientas externas a través de la API Converse de Bedrock. Esto permite no solo procesar texto, sino también interactuar con distintas herramientas y API para realizar análisis documentales sofisticados.
El enfoque multi-modelo de AWS optimiza tanto el rendimiento como los costos al seleccionar el modelo más adecuado para cada tarea. Un ejemplo destacado es la utilización de Claude 3 Haiku de Anthropic, que actúa como el orquestador del flujo de trabajo, coordinando la pipeline de procesamiento y administrando el estado del flujo debido a su rápida respuesta y eficiencia económica.
Otro modelo, Claude 3.5 Sonnet, es empleado por sus avanzadas capacidades de razonamiento y procesamiento visual, lo que lo convierte en la opción ideal para interpretar documentos complejos y extraer información de tablas y gráficos. La interacción entre estos modelos se logra a través de la API Converse de Amazon Bedrock, que facilita la ejecución de funciones de procesamiento y la transformación de contenido.
Un caso práctico de esta solución se observa en el procesamiento de información de salud de pacientes en consultas médicas. Este flujo de trabajo extrae y sintetiza datos de diferentes tipos de documentos, mejorando la precisión de la información y la eficiencia operativa.
La implementación de guardrails de Amazon Bedrock es crucial para asegurar políticas robustas de filtrado de contenido, garantizando que la información sensible, como datos de salud e identificativos, sea adecuadamente protegida, cumpliendo así con las normativas del sector sanitario.
En resumen, esta solución de AWS destaca el poder de la combinación de modelos generativos de IA y herramientas inteligentes para crear flujos de trabajo auto-orquestados. Al incorporar modelos especializados, AWS ha demostrado su capacidad para manejar diferentes tipos de documentos con alta precisión y cumplimiento regulatorio. La evolución continua de Amazon Bedrock promete integrar características avanzadas que potenciarán la adopción de estas soluciones en diversos sectores industriales.
