El mercado de procesamiento inteligente de documentos (IDP) está experimentando un crecimiento sin precedentes. Se estima que el valor de este sector aumentará de $1,285 millones en 2022 a $7,874 millones para 2028. Este auge es impulsado por la creciente demanda de extracción de contenido multilingüe y la generación de insights a partir de documentos no estructurados, tales como imágenes, formularios y recibos. En un contexto donde las empresas multinacionales a menudo reciben documentación en idiomas tan diversos como el árabe, chino, ruso o hindi, se plantea la necesidad urgente de superar las barreras lingüísticas que los actuales softwares de extracción documental no logran abarcar del todo.
Para mitigar estas limitaciones, los modelos Claude de Anthropic, desplegados en Amazon Bedrock, presentan una solución innovadora. Como modelos de lenguaje de gran escala, están entrenados en una extensa gama de datos provenientes de diversas fuentes y lenguas, lo que les permite comprender y generar texto con un nivel similar al humano en múltiples idiomas. Sin embargo, el manejo de documentos complejos y confidenciales demanda precisión, consistencia y un cumplimiento riguroso, factores que frecuentemente requieren de supervisión humana. Aquí es donde Amazon Augmented AI (A2I) entra en juego, facilitando la creación de flujos de trabajo para revisión humana y aliviando la carga de desarrollar sistemas avanzados o gestionar una amplia red de revisión humana.
La combinación de Amazon A2I con los sofisticados modelos Claude de Anthropic en Amazon Bedrock posibilita la construcción de una infraestructura robusta para el procesamiento de documentos multilingües, elevando la precisión y calidad de la información que se extrae. Este método está estructurado sobre una solución integral que involucra el modelado de inteligencia artificial generativa, la orquestación serverless gestionada por Amazon Step Functions y la inteligencia humana aumentada por Amazon A2I. Los procedimientos clave del marco incluyen el almacenamiento de documentos en diversos idiomas, la activación de un flujo de procesamiento para la extracción de datos bajo un esquema predefinido, la validación de dicha información por revisores humanos, y la conversión de contenido validado a un formato Excel, almacenado para futuras referencias.
Esta estructura puede expandirse para analizar el contenido en una robusta base de conocimiento, indexar la información extraída y crear una herramienta innovadora para el descubrimiento de conocimiento, así permitiendo a los usuarios consultar información y extraer insights relevantes. Durante el proceso, se emplean modelos de lenguaje multimodal integrados para adquirir datos de documentos en múltiples lenguas. La arquitectura de este sistema utiliza el marco Rhubarb de Python, que simplifica las tareas de comprensión documental mediante modelos de lenguaje multimodal de Amazon Bedrock.
En un entorno globalizado donde las empresas buscan maximizar el valor de sus datos, estas soluciones tecnológicas avanzadas brindan una ventaja competitiva significativa. Al mejorar la capacidad para manejar documentos en diversos idiomas y asegurar que los insights extraídos sean válidos y útiles, estas herramientas pueden generar un impacto sustancial en la eficiencia operativa y en la toma de decisiones estratégicas.
