La inteligencia artificial generativa está revolucionando la automatización en las empresas, permitiendo que los sistemas de IA comprendan mejor el contexto y tomen decisiones de manera autónoma. En este contexto, los modelos de fundamentos de IA generativa se están convirtiendo en herramientas esenciales para resolver retos empresariales complejos. Amazon Web Services (AWS) está aprovechando este potencial a través de Amazon Bedrock, una plataforma diseñada para optimizar la automatización de procesos difíciles de gestionar.
El procesamiento documental es una de las áreas donde la IA generativa ha comenzado a mostrar su verdadero potencial. Esta tarea, conocida por su complejidad, se enfrenta a tres categorías de documentos: estructurados, semi-estructurados y no estructurados. Los documentos estructurados, como formularios con campos predefinidos, son más fáciles de manejar, mientras que los semi-estructurados ofrecen información predecible pero con presentaciones variables. Por otro lado, los documentos no estructurados, tales como notas o párrafos de texto, suponen un desafío considerable por su diversidad.
Las organizaciones han enfrentado históricamente dificultades en el procesamiento de estos diferentes tipos de documentos, ya que los sistemas basados en reglas y los modelos de aprendizaje automático suelen lidiar con la variabilidad propia de documentos del mundo real. En este sentido, AWS ha desarrollado una solución inteligente de procesamiento documental que utiliza los modelos de fundamentos de Amazon Bedrock para orquestar flujos de trabajo complejos.
Este sistema innovador incluye la capacidad de integrar herramientas externas a través de la API Converse de Bedrock, lo que permite que los modelos no solo procesen texto, sino que también interactúen con diversas herramientas y APIs para llevar a cabo tareas de análisis documental. La estrategia emplea un enfoque multi-modelo que optimiza tanto el rendimiento como los costos, seleccionando el modelo más adecuado para cada tarea.
Por ejemplo, AWS utiliza Claude 3 Haiku de Anthropic como orquestador del flujo de trabajo, destacándose por su eficiencia y bajo tiempo de respuesta. Este modelo coordina el proceso completo, determina rutas y gestiona el estado del flujo. A su vez, Claude 3.5 Sonnet se emplea por sus avanzadas capacidades en razonamiento y procesamiento visual, ideal para interpretar diseños complejos y extraer datos de tablas y gráficos. La comunicación entre estos modelos se realiza a través de la API Converse, permitiendo ejecutar diversas tareas de transformación de contenido.
Un caso práctico representa el procesamiento de paquetes de información de salud de pacientes durante consultas médicas. Este flujo de trabajo permite extraer y sintetizar datos de los tres tipos de documentos mencionados, mejorando así tanto la precisión de los datos como la eficiencia de las operaciones.
Además, la implementación de guardrails de Amazon Bedrock garantiza políticas de filtrado robustas, que permiten detectar y enmascarar información sensible, como datos personales de salud e identificativos, lo cual es fundamental para cumplir con las regulaciones del sector salud.
En resumen, esta solución de procesamiento documental inteligente pone de manifiesto el verdadero potencial al combinar modelos de fundamentos de IA generativa con herramientas avanzadas para crear flujos de trabajo sofisticados y auto-orquestados. Al integrar modelos especializados, AWS ha demostrado que es posible manejar con alta precisión documentos de diversas categorías, y la evolución de Amazon Bedrock promete seguir innovando para reforzar la eficiencia y adaptabilidad de soluciones en múltiples sectores.
