El procesamiento inteligente de documentos (IDP, por sus siglas en inglés) está en auge, con proyecciones que estiman un incremento en su valor de $1,285 millones en 2022 a $7,874 millones para el año 2028. Este crecimiento se debe a una demanda creciente por extraer contenido en múltiples idiomas y generar insights a partir de documentos no estructurados, como imágenes, formularios y recibos. Las compañías multinacionales enfrentan el desafío constante de manejar documentos en idiomas como árabe, chino, ruso o hindi, una tarea que a menudo queda fuera del alcance del software de extracción documental existente.
Para responder a estas limitaciones lingüísticas, los modelos Claude, desarrollados por Anthropic y desplegados en Amazon Bedrock, representan una solución sólida. Estos modelos de lenguaje a gran escala están entrenados con una vasta cantidad de datos provenientes de diversas fuentes y lenguas, permitiendo la comprensión y generación de texto similar al humano en múltiples idiomas. No obstante, procesar documentos complejos y confidenciales exige precisión y consistencia, por lo que a menudo se requiere supervisión humana. Amazon Augmented AI (A2I) proporciona la capacidad de crear flujos de trabajo de revisión humana, permitiendo manejar el arduo proceso de desarrollar estos sistemas o supervisar una amplia base de revisores.
La fusión de Amazon A2I y los modelos Claude de Anthropic en Amazon Bedrock posibilita la construcción de una cadena de procesamiento robusta para documentos multilingües, mejorando la precisión y calidad de la información extraída. Este enfoque se desglosa en una solución que integra modelado de inteligencia artificial generativa, orquestación serverless gestionada por Amazon Step Functions e inteligencia humana aumentada por Amazon A2I. Los pasos esenciales del marco incluyen el almacenamiento de documentos en distintos idiomas, la activación de un flujo de procesamiento para extraer información según un esquema definido, la validación por parte de revisores humanos, y la conversión del contenido aprobado a un archivo Excel almacenado para su posterior utilización.
El marco puede extenderse para analizar información en una base de conocimiento, indexar datos y crear una herramienta de descubrimiento que facilite a los usuarios consultar y extraer insights valiosos. Durante este proceso, se emplean modelos de lenguaje multimodal integrados para la extracción de datos de documentos multilingües. La arquitectura utiliza el marco Rhubarb de Python, que simplifica las tareas relacionadas con la comprensión de documentos mediante los modelos de lenguaje multimodal de Amazon Bedrock.
En un mundo cada vez más globalizado, donde maximizar el valor de los datos es vital para las empresas, estas soluciones avanzadas prestan una ventaja competitiva considerable. Mejoran la capacidad para manejar documentos en diversos idiomas y garantizan que los insights extraídos sean precisos y útiles, impactando positivamente la eficiencia operacional y la toma de decisiones estratégicas.
