Organizaciones gubernamentales y sin fines de lucro se enfrentan a un reto significativo al intentar evaluar una gran cantidad de propuestas de subvención, cada una con sus méritos específicos. Este proceso, que suele ser tedioso y consume mucho tiempo, es esencial para identificar iniciativas que tengan un impacto social positivo. Consciente de esta problemática, el equipo de Responsabilidad Social e Impacto de AWS ha decidido innovar en este ámbito al optimizar el proceso de revisión y evaluación de propuestas mediante el uso de inteligencia artificial generativa.
Para lograrlo, han desarrollado una solución que aprovecha las capacidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de Amazon Bedrock, un servicio gestionado que permite acceder a modelos de alto rendimiento de diversas empresas líderes en el campo de la inteligencia artificial a través de una única API. Este enfoque no solo simplifica la creación de aplicaciones de IA generativa, sino que también lo hace de una manera segura y responsable.
Tradicionalmente, las solicitudes del AWS Health Equity Initiative eran revisadas manualmente, un proceso que podía extenderse hasta 14 días dependiendo del volumen de solicitudes, que en un ciclo promedio abarcaba cerca de 90 propuestas. En junio de 2024, se registró un récord con 139 aplicaciones, lo que habría llevado el tiempo de revisión a 21 días. Sin embargo, con la implementación del sistema basado en Amazon Bedrock, este periodo se ha reducido notablemente a solo 2 días, lo que representa una disminución del 90%.
El principal objetivo de esta iniciativa es mejorar tanto la eficiencia como la consistencia en el proceso de revisión, permitiendo que las organizaciones puedan desarrollar soluciones con un mayor impacto de manera más ágil. La combinación de las avanzadas capacidades de NLP de Amazon Bedrock y una ingeniera de indicaciones bien diseñada ha dado lugar a una solución dinámica y equitativa, demostrando el potencial transformador de los grandes modelos de lenguaje para generar cambios positivos en la sociedad.
Para la creación de esta aplicación de evaluación de propuestas, el equipo utilizó Streamlit, Amazon Bedrock y Amazon DynamoDB. Es importante señalar que esta es una implementación prototipo, pensada como un punto de partida para desarrollos futuros y no destinada para su uso en producción inmediata. La aplicación permite a los usuarios definir y guardar diversas personas y rúbricas de evaluación, aplicándose de manera dinámica durante la revisión de las propuestas recibidas.
Este prototipo ha demostrado ser una herramienta valiosa, facilitando a las organizaciones la reducción del tiempo de procesamiento de solicitudes en hasta un 90%. Además, simplifica las tareas de revisión, permite el análisis de datos estructurados y tiene la capacidad de integrar múltiples perspectivas a través de la utilización de diversas rúbricas.
No obstante, para una implementación a gran escala, se deben tener en cuenta factores cruciales como la escalabilidad, la seguridad, el cumplimiento normativo y la optimización de costos. Gracias a la arquitectura sin servidores y las variadas herramientas que ofrece AWS, las organizaciones tienen a su disposición la capacidad de construir soluciones que se ajusten a sus necesidades específicas, garantizando al mismo tiempo fiabilidad y eficacia económica.
En suma, la combinación de Amazon Bedrock y la aplicación de ingeniosas estrategias de ingeniería de indicaciones han permitido al equipo de AWS SRI revisar las propuestas de subvención y otorgar fondos a los solicitantes de forma notablemente más rápida. Las habilidades adquiridas durante este proyecto son aplicables a diversas industrias, lo que sugiere un potencial de innovación más allá del sector de las subvenciones.
