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Elena Digital López

Mejorar la eficiencia de un centro de llamadas utilizando inferencia por lotes para la resumenización de transcripciones con Amazon Bedrock

Hoy se ha anunciado con entusiasmo la disponibilidad general de la inferencia por lotes para Amazon Bedrock. Esta nueva función permite a las organizaciones procesar grandes volúmenes de datos al interactuar con modelos de base (FMs), abordando una necesidad crítica en varias industrias, incluyendo las operaciones de centros de llamadas. La resumideración de transcripciones de centros de llamadas se ha

Elena Digital López

Optimización de Interacciones y Documentación en Salud con Amazon Bedrock y Amazon Transcribe mediante Asistente de Reuniones en Vivo

Actualmente, los médicos pasan alrededor del 49% de su jornada laboral documentando visitas clínicas, lo cual impacta en la productividad y la atención al paciente. Por cada ocho horas programadas con pacientes, los médicos de oficina dedican más de cinco horas en registros electrónicos de salud (EHR). Esta carga documental ha generado un interés significativo en soluciones de inteligencia conversacional.

Elena Digital López

Marco de evaluación de precisión para el negocio Q de Amazon: Un enfoque innovador

La inteligencia artificial generativa (IA), en particular las soluciones de Recuperación Aumentada por Generación (RAG por sus siglas en inglés), están demostrando rápidamente su vasto potencial para revolucionar las operaciones empresariales. Los modelos RAG combinan las fortalezas de los sistemas de recuperación de información con la generación avanzada de lenguaje natural, lo que permite obtener resultados más precisos y contextualmente

Elena Digital López

Cómo Migrar Flujos de Amazon SageMaker Data Wrangler a Amazon SageMaker Canvas para Acelerar la Preparación de Datos

Amazon SageMaker Canvas introduce una innovadora integración con SageMaker Data Wrangler, proporcionando una interfaz visual mejorada que simplifica y acelera la preparación de datos para proyectos de aprendizaje automático (ML). Este avance responde a una de las demandas más comunes de los clientes: la necesidad de reducir la complejidad y el tiempo requerido en la preparación de datos, una tarea

Elena Digital López

Mejorar la Seguridad de Amazon SageMaker Ground Truth con URLs Firmadas y Restricción de IP

Amazon SageMaker Ground Truth está revolucionando la forma en que se etiquetan datos al combinar la intervención humana con el aprendizaje automático para automatizar el proceso de etiquetado. Este servicio permite crear trabajos de etiquetado, que son flujos de trabajo donde se requiere que los trabajadores humanos anoten objetos de datos como imágenes, videos o documentos. Estos trabajos se distribuyen

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