El mercado de procesamiento inteligente de documentos (IDP, por sus siglas en inglés) atraviesa un periodo de notable expansión. Las proyecciones indican que su valor escaló de $1,285 millones en 2022 a una impactante estimación de $7,874 millones para 2028. Este crecimiento acentuado refleja la creciente necesidad de extracción de contenido multilingüe y generación de insights a partir de documentos no estructurados como imágenes, formularios y recibos. Empresas multinacionales enfrentan regularmente el desafío de manejar documentos en diversos idiomas, como árabe, chino, ruso o hindi, un reto que el software convencional de extracción documental frecuentemente no logra cubrir.
Para abordar estas barreras lingüísticas, los modelos Claude de Anthropic, integrados en Amazon Bedrock, emergen como una solución potente. Estos modelos de lenguaje a gran escala, facilitados por un entrenamiento exhaustivo en una gama vasta de datos multilingües, poseen la capacidad de comprender y generar texto similar al humano en una amplia variedad de idiomas. No obstante, el manejo de documentos complejos y sensibles no solo exige precisión y consistencia, sino también el cumplimiento de normativas, lo cual demanda a menudo supervisión humana. Es aquí donde Amazon Augmented AI (A2I) entra en juego, permitiendo la creación de flujos de trabajo que incorporan revisión humana, aligerando la carga de desarrollar y gestionar sistemas de supervisión manual a gran escala.
La sinergia entre Amazon A2I y los modelos Claude de Anthropic en Amazon Bedrock posibilita la construcción de flujos de procesamiento sólidos para documentos multilingües, incrementando la precisión y calidad en la extracción de información. Esta innovación contempla una visión integral de la solución que abarca un modelado de inteligencia artificial generativa, junto con una orquestación sin servidor gestionada por Amazon Step Functions e inteligencia humana aumentada por Amazon A2I. El marco operativo incluye el almacenamiento de documentos en diferentes lenguas, su procesamiento para la extracción de datos conforme a un esquema predeterminado, la validación de dichos datos por parte de revisores humanos y la conversión del contenido validado en formatos utilizables como Excel.
Este marco no solo se limita a la extracción sino que tiene potencial para expandirse hacia el análisis del contenido en bases de conocimiento, permitiendo la indexación de la información extraída y el desarrollo de herramientas de descubrimiento que facilitan la consulta y extracción de insights relevantes. Durante este proceso, se hacen uso de modelos de lenguaje multimodal para asegurar una extracción precisa de datos. La arquitectura subyacente emplea el marco Rhubarb de Python, conocido por su capacidad en el manejo de comprensión de documentos a través de modelos de lenguaje integrados en Amazon Bedrock.
En un mundo cada vez más globalizado, donde las empresas buscan maximizar el valor inherente en sus datos, estas soluciones avanzadas no solo proporcionan una ventaja competitiva al permitir el manejo eficaz de documentos en múltiples idiomas, sino que también aseguran que los insights extraídos tengan significancia y sean prácticos. Esto, a su vez, resulta en un impacto notable en la eficiencia operativa y en la toma de decisiones estratégicas.
