El mercado del procesamiento inteligente de documentos está en plena expansión, con previsiones que indican un aumento considerable en su valor, pasando de $1,285 millones en 2022 a $7,874 millones en 2028. Este crecimiento está impulsado por la necesidad creciente de extraer contenido multilingüe y generar insights a partir de documentos no estructurados, tales como imágenes, formularios y recibos. Las empresas multinacionales, que manejan materiales en idiomas tan diversos como árabe, chino, ruso o hindi, se encuentran con el desafío de procesar esta diversidad lingüística, frente al cual muchas soluciones de software actuales se quedan cortas.
Para abordar estas limitaciones, los modelos Claude de Anthropic, implementados a través de Amazon Bedrock, se presentan como una solución potente. Estos sofisticados modelos de lenguaje, entrenados con una vasta cantidad de datos en múltiples idiomas, son capaces de comprender y generar texto con un nivel de calidad cercano al humano. No obstante, el manejo de documentos complejos y sensibles requiere una precisión y consistencia que habitualmente demanda supervisión humana. Aquí es donde Amazon Augmented AI (A2I) juega un papel crucial, facilitando la creación de flujos de trabajo para la revisión humana y administrando la carga significativa asociada con el desarrollo de estos sistemas o supervisión de una amplia fuerza laboral revisora.
La combinación de Amazon A2I con los modelos Claude de Amazon Bedrock forma un sólido flujo de procesamiento de documentos multilingües, mejorando la precisión y calidad de la información extraída. Este enfoque se manifiesta dentro de un marco que abarca inteligencia artificial generativa, orquestación serverless gestionada con Amazon Step Functions e inteligencia aumentada con Amazon A2I. Este proceso incluye el almacenamiento de documentos en distintos idiomas, la implementación de un flujo de procesamiento para extraer datos según un esquema dado, la validación por revisores humanos, y la transformación del contenido validado en un formato Excel listo para su uso futuro.
Además, el marco es extensible para analizar contenido en una base de conocimiento, indexar la información extraída y crear una herramienta que permite a los usuarios consultar información y obtener insights relevantes. El uso de modelos de lenguaje multimodal integrados en Amazon Bedrock permite la extracción eficaz de datos multilingües. La arquitectura se apoya en el marco Rhubarb de Python, facilitando tareas de comprensión documental mediante estos avanzados modelos.
En un contexto globalizado en el que las empresas buscan maximizar el valor de sus datos, estas avanzadas soluciones proporcionan una ventaja competitiva crucial. Mejoran la capacidad de gestión de documentos en diversos idiomas y aseguran que los insights obtenidos sean precisos y útiles, impactando significativamente la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas.
