El mercado del procesamiento inteligente de documentos (IDP, por sus siglas en inglés) está en auge, con una proyección de crecimiento que apunta a un salto impresionante de $1,285 millones en 2022 a $7,874 millones en 2028. Este fenómeno está impulsado por una necesidad cada vez mayor de extraer contenido multilingüe y generar información valiosa a partir de documentos no estructurados, como imágenes, formularios y recibos. Las empresas multinacionales, que a menudo tratan con documentos en idiomas como árabe, chino, ruso o hindi, se enfrentan al reto de procesar esta diversidad lingüística, desbordando las capacidades del software de extracción documental convencional.
Para abordar estas limitaciones idiomáticas, los modelos Claude de Anthropic, implementados en Amazon Bedrock, han emergido como una solución eficaz. Estos modelos de lenguaje a gran escala, entrenados con una vasta cantidad de datos en diversos idiomas y fuentes, permiten comprender y generar texto con una similitud al lenguaje humano en múltiples lenguas. No obstante, el tratamiento de documentos complejos y de carácter sensible requiere precisión, consistencia y cumplimiento normativo, lo que frecuentemente demanda una supervisión humana. Amazon Augmented AI (A2I) juega un papel crucial, facilitando la creación de flujos de trabajo para la revisión humana y gestionando el arduo labor asociado al desarrollo de estos sistemas o a la supervisión de una extensa fuerza laboral dedicada a la revisión.
La integración de Amazon A2I con los modelos Claude de Anthropic en Amazon Bedrock refuerza la tubería de procesamiento de documentos multilingües, incrementando la precisión y calidad de la información obtenida. Este enfoque se materializa a través de una solución integral que incorpora modelado generativo de inteligencia artificial, orquestación sin servidor gestionada por Amazon Step Functions e inteligencia humana potenciada por Amazon A2I. Los pasos esenciales del marco incluyen el almacenamiento de documentos en distintos idiomas, la activación de un flujo de procesamiento para extraer datos conforme a un esquema definido, la validación de estos datos por parte de revisores humanos y la conversión del contenido validado a un formato Excel para su posterior utilización.
Este marco tiene un potencial de expansión que permite analizar el contenido dentro de una base de conocimiento, así como indexar la información extraída y generar una herramienta de descubrimiento de conocimiento. Esto facilita que los usuarios puedan consultar información y obtener insights relevantes. Durante este proceso, se emplean modelos de lenguaje multimodal integrados para extraer datos de documentos multilingües. La arquitectura se apoya en el marco Rhubarb de Python, que simplifica las tareas de comprensión documental a través de modelos de lenguaje multimodal de Amazon Bedrock.
Conforme las empresas buscan optimizar el valor de sus datos en un entorno cada vez más globalizado, estas avanzadas soluciones ofrecen una ventaja competitiva al mejorar la capacidad para manejar documentos en diversos idiomas y asegurar que los insights extraídos sean válidos y útiles. Esta evolución genera un impacto significativo en la eficiencia operativa y en la toma de decisiones estratégicas de las organizaciones.
