La inteligencia artificial generativa está revolucionando la automatización en las empresas al dotar a los sistemas de la capacidad para comprender el contexto, tomar decisiones y actuar de forma autónoma. En este ámbito, los modelos de IA generativa están emergiendo como poderosos aliados para abordar problemas empresariales complejos. Amazon Web Services (AWS), por ejemplo, está incorporando estos modelos en Amazon Bedrock con el fin de optimizar procesos difíciles.
Una de las áreas donde la IA generativa está mostrando su potencial es en el procesamiento de documentos, una tarea que involucra distintas categorías de documentos: estructurados, semi-estructurados y no estructurados. Mientras que los documentos estructurados, como formularios con campos fijos, son fáciles de manejar, los semi-estructurados presentan información predecible pero varían en su formato. Los documentos no estructurados, como notas o párrafos de texto, son particularmente desafiantes.
El manejo tradicional de estos documentos ha sido problemático para muchas organizaciones. Los sistemas basados en reglas y los modelos de aprendizaje automático especializados suelen enfrentar dificultades con la variabilidad inherente en los documentos reales, especialmente los semi-estructurados y los no estructurados.
AWS ha desarrollado una solución que emplea los modelos de Amazon Bedrock para crear un flujo de trabajo que gestiona este tipo de documentos de manera más eficiente. Utilizando la API Converse de Bedrock, los modelos no solo procesan texto, sino que también interactúan activamente con herramientas y APIs externas para realizar análisis documentales.
Este enfoque multi-modelo permite optimizar tanto el rendimiento como los costos, seleccionando el modelo adecuado para cada tarea. Un ejemplo de ello es Claude 3 Haiku de Anthropic, que actúa como orquestador del flujo de trabajo, gracias a su respuesta rápida y costes eficientes. Este modelo coordina el flujo de procesamiento, decide el enrutamiento y gestiona el estado del flujo.
Para tareas más complejas, se emplea el modelo Claude 3.5 Sonnet que, con avanzadas capacidades de razonamiento y procesamiento visual, interpreta diseños documentales complejos y extrae información de tablas y gráficos. La comunicación entre estos modelos se realiza fluidamente mediante la API Converse, que permite invocar múltiples funciones de procesamiento y ejecutar tareas de transformación de contenido.
Un ejemplo práctico es el procesamiento de información de salud de un paciente en una clínica, permitiendo extraer y sintetizar datos de diversos tipos de documentos, mejorando precisión y eficiencia operativa.
La solución integra guardrails de Amazon Bedrock que garantizan robustas políticas de filtrado de contenido, identificando y protegiendo información sensible como datos de salud, asegurando el cumplimiento normativo del sector.
En resumen, esta solución demuestra cómo la combinación de modelos de IA generativa y herramientas avanzadas puede crear flujos de trabajo auto-orquestados y sofisticados, capaces de manejar documentos variados con alta precisión. La evolución de Amazon Bedrock promete seguir añadiendo características que incrementen su eficiencia y aceptación en múltiples sectores.
