Las organizaciones gubernamentales y sin fines de lucro a menudo enfrentan el desafío de evaluar un considerable número de propuestas de subvención, cada una con sus propios méritos, dificultando la tarea de identificar las iniciativas más prometedoras. Este proceso, fundamental en la gestión de subvenciones, es crítico para alcanzar un impacto social relevante, pero suele ser tedioso y consumir mucho tiempo.
En respuesta a esta situación, el equipo de Responsabilidad Social e Impacto de AWS ha optado por optimizar el proceso de revisión y evaluación de las propuestas utilizando inteligencia artificial generativa. Para ello, han desarrollado una solución innovadora que emplea capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) a través de Amazon Bedrock. Este servicio gestionado por AWS permite el uso de modelos base de alto rendimiento de diversas empresas líderes en el campo de la inteligencia artificial mediante una única API, facilitando así la creación de aplicaciones de IA generativa de manera segura y responsable.
Tradicionalmente, las solicitudes para la Iniciativa de Equidad en Salud de AWS eran revisadas manualmente por un comité, con un tiempo de procesamiento promedio de hasta 14 días por ciclo para aproximadamente 90 solicitudes. En junio de 2024, se enfrentaron al mayor volumen de aplicaciones registrado hasta ese momento, sumando 139 propuestas, lo que habría prolongado el proceso a 21 días. Sin embargo, el nuevo enfoque basado en Amazon Bedrock permitió reducir este tiempo a solo 2 días, disminuyendo el tiempo de procesamiento en un 90%.
El objetivo principal de esta iniciativa era mejorar la eficiencia y consistencia del proceso de revisión, permitiendo a las organizaciones desarrollar soluciones impactantes de manera más rápida. La combinación de las avanzadas capacidades de NLP de Amazon Bedrock con una ingeniería de indicaciones bien diseñada resultó en una solución dinámica, impulsada por datos y equitativa, evidenciando el potencial transformador de los grandes modelos de lenguaje en el ámbito social.
Para llevar a cabo el desarrollo de una aplicación de evaluación de propuestas dinámica, el equipo utilizó herramientas como Streamlit, Amazon Bedrock y Amazon DynamoDB. Cabe destacar que esta implementación es un prototipo y no está destinada para uso en producción, sino que sirve como punto de partida para futuros desarrollos. Gracias a esta aplicación, los usuarios pueden definir y guardar diversas personas y rúbricas de evaluación aplicadas de manera dinámica al revisar las propuestas.
El prototipo ha probado ser una herramienta valiosa, permitiendo a las organizaciones reducir el tiempo de procesamiento de solicitudes hasta en un 90%, simplificar las tareas de revisión, capturar datos estructurados para análisis futuros e incorporar diferentes perspectivas a través de la utilización de múltiples personas y rúbricas.
No obstante, para una implementación en producción, es necesario considerar aspectos como la escalabilidad, seguridad, cumplimiento y optimización de costos. Al implementar una arquitectura sin servidores y utilizar diversas herramientas de AWS, las organizaciones podrían construir una solución que cumpla con sus especificaciones requeridas, garantizando además cumplimiento, fiabilidad y eficiencia en costes.
En conclusión, Amazon Bedrock y una hábil ingeniería de indicaciones han permitido al equipo de AWS de Responsabilidad Social e Impacto revisar propuestas de subvención y otorgar subvenciones en un tiempo significativamente reducido. Las capacidades desarrolladas en este proyecto son aplicables y transferibles a múltiples industrias y casos de uso.
