En la industria automotriz, la evaluación y manejo eficiente de los daños en los vehículos son cruciales para mantener la operatividad, satisfacer a los clientes y controlar costos. Tradicionalmente, la inspección manual de daños ha sido un proceso laborioso y propenso a errores, especialmente al manejar grandes volúmenes de datos vehiculares y la complejidad de la valoración de daños.
Sin embargo, una innovadora solución ha emergido con la implementación de capacidades de inteligencia artificial generativa de Amazon, como Amazon Bedrock y OpenSearch vector search. Esta tecnología está dirigida a aseguradoras, talleres de reparación y gerentes de flotas para la valoración de daños. Amazon Bedrock ofrece un servicio completamente gestionado que facilita el acceso a modelos de fundación (FMs) de alto rendimiento de renombradas empresas de IA a través de una única API. Por su parte, Amazon OpenSearch Service es un motor de búsqueda altamente flexible que permite la recuperación de datos mediante enfoques léxicos y semánticos.
La combinación de estas herramientas ha desarrollado un método completo que agiliza la identificación y categorización de daños en vehículos, mejorando la eficiencia y proporcionando valiosos insights para que las empresas tomen decisiones más informadas. Tradicionalmente, se utilizaban modelos de aprendizaje automático para clasificar daños y evaluar su gravedad, complementados con modelos de regresión para predecir resultados numéricos. No obstante, estos modelos enfrentaban el reto de mantener múltiples modelos para clasificar la severidad del daño sin generalizar adecuadamente los cambios en los datos.
Es aquí donde entran en juego los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), permitiendo una evaluación visual y textual que encuentra correlaciones semánticas entre los datos. Las empresas automotrices manejan vastos conjuntos de datos sobre daños sufridos, con imágenes y metadatos detallados que describen cada incidente, como marca, modelo, año y costos de reparación. Esta información se convierte en vectores numéricos a través de un proceso de incrustación multimodal y se compara con nuevas imágenes de daños.
El uso de OpenSearch Service para la búsqueda semántica mediante vectores, generados con el modelo de Amazon Titan Multimodal Embeddings en Amazon Bedrock, promete revolucionar la valoración de daños en la industria automotriz. Esto ofrece importantes beneficios en términos de eficiencia, precisión, escalabilidad y adaptabilidad. Con la evolución del sector automotriz, el uso de tecnologías apoyadas por la IA, como las proporcionadas por Amazon Bedrock y OpenSearch, asegura que las empresas mantengan un liderazgo en la prestación de servicios de evaluación de daños más eficientes, precisos y rentables.
