La gestión de grandes volúmenes de documentos es un reto constante para organizaciones de diversas industrias, las cuales necesitan procesar información precisa de textos que a menudo son extensos y complejos. Aunque la automatización ha avanzado considerablemente, la intervención humana sigue siendo crucial para validar la precisión y calidad de los datos en situaciones específicas.
En marzo de 2025, Amazon Web Services (AWS) presentó Amazon Bedrock Data Automation, una herramienta diseñada para facilitar a los desarrolladores la automatización de la generación de información valiosa a partir de contenido multimodal no estructurado, que incluye documentos, imágenes, videos y audio. Esta solución optimiza los flujos de trabajo de procesamiento de documentos al automatizar tareas de extracción, transformación y generación de insights, lo que reduce significativamente las tareas que consumen tiempo, como la preparación de datos y la gestión de modelos.
Amazon Bedrock Data Automation ofrece funcionalidades que simplifican tareas complejas relacionadas con documentos, como la segmentación, clasificación, extracción y validación, al incorporar puntuaciones de confianza que permiten explicar los resultados y mitigar errores. A pesar de su avanzada automatización, todavía existen escenarios en los que el juicio humano es insustituible. La integración con Amazon SageMaker AI permite crear una solución integral que incorpora bucles de revisión humana, garantizando así la máxima precisión sin sacrificar la eficiencia del procesamiento.
Con esta integración, se busca validar las predicciones de la inteligencia artificial en casos de baja confianza, gestionar excepciones, asegurar el cumplimiento normativo, mantener una alta precisión y crear retroalimentaciones para mejorar el rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo.
La propuesta de Amazon Bedrock Data Automation se sostiene en la importancia de las puntuaciones de confianza, que son esenciales para determinar cuándo es necesario involucrar a humanos en la revisión. Estas puntuaciones indican el nivel de certeza de la automatización sobre la precisión de la información extraída, permitiendo a las organizaciones centrarse en sus desafíos comerciales en lugar de en mecanismos complejos de puntuación.
Para poner en práctica estas estrategias, AWS ha desarrollado una arquitectura sin servidores que permite procesar documentos de varias páginas con bucles de revisión humana, detallando un flujo de trabajo que abarca múltiples etapas desde la carga inicial de documentos hasta la validación final de los datos extraídos.
La completitud del proceso requiere que las organizaciones dispongan de una serie de recursos en AWS, como Amazon S3, Amazon EventBridge y funciones de AWS Lambda, que orquestan la interacción entre las diferentes herramientas y garantizan un flujo de trabajo fluido.
El propósito de AWS es brindar una solución adaptable que pueda ser personalizada según las necesidades particulares de cada negocio, promoviendo así la exploración de patrones que optimicen la administración de documentos y potencien la precisión en la extracción de datos. Desde la gestión de documentos hasta la inteligencia artificial, Amazon Bedrock Data Automation, junto con SageMaker AI, representa un avance significativo en la forma en que las organizaciones abordan el procesamiento de documentos no estructurados.
vía: AWS machine learning blog
