Amazon ha visto un cambio significativo en sus operaciones comerciales gracias a la inteligencia artificial generativa, que se ha convertido en un recurso esencial en diversas aplicaciones. Entre ellas, destacan asistentes conversacionales como Rufus y Amazon Seller Assistant, que ayudan a mejorar la interacción con los clientes. Sin embargo, lo más relevante son las aplicaciones no conversacionales que funcionan de manera autónoma en segundo plano, optimizando el procesamiento de datos y la creación de contenido a gran escala.
Las aplicaciones no conversacionales presentan ventajas únicas, como una mayor tolerancia a la latencia y la capacidad de procesamiento por lotes, pero su funcionamiento autónomo requiere una robusta supervisión y mecanismos de control de calidad más rigurosos en comparación con aplicaciones conversacionales, que se benefician del feedback instantáneo de los usuarios.
Un estudio reciente sobre las soluciones generativas de Amazon ilustra su aplicación en la creación de listados de productos de alta calidad. Tradicionalmente, los socios vendedores ingresaban manualmente numerosos atributos para cada producto, pero con la nueva solución de inteligencia artificial lanzada en 2024, el sistema adquiere proactivamente información de sitios web de marcas y otras fuentes. Esta transformación no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también simplifica el proceso para más de 900,000 socios vendedores, quienes han aceptado cerca del 80% de los borradores generados con mínimas modificaciones.
El sistema utiliza conectores robustos diseñados para integrar datos de múltiples fuentes, industrializando la recopilación de información. Un gran desafío radica en sintetizar datos diversos en listados cohesivos, lo que implica un control específico en la interpretación de conceptos de comercio electrónico para evitar confusiones y errores.
Además, el sistema de Amazon Pharmacy ha implementado un enfoque híbrido entre humanos e inteligencia artificial para el procesamiento de recetas, configurando un flujo de trabajo que combina la experiencia de técnicos y farmacéuticos con el apoyo de modelos de lenguaje. Este sistema busca mejorar la precisión de las instrucciones de medicación, implementando módulos que sugieren y corrigen datos, asegurando así que los pacientes reciban información correcta y segura.
Por otro lado, Amazon ha lanzado un sistema que genera resúmenes de opiniones de clientes a partir de más de 200 millones de reseñas anuales, facilitando a los compradores la comprensión rápida de opiniones sobre productos. Este sistema utiliza un enfoque híbrido que combina métodos tradicionales de aprendizaje automático con modelos de lenguaje optimizados, lo que permite un procesamiento eficiente y un análisis efectivo de las reseñas.
Finalmente, Amazon Ads ha implementado capacidades de creación de contenido creativo multimodal, utilizando inteligencia artificial para la generación de imágenes y videos publicitarios. Este enfoque ha facilitado la producción de contenido visual atractivo y efectivo, democratizando la creación de anuncios para anunciantes de diversos tamaños y capacidades.
Estas innovaciones tecnológicas en la inteligencia artificial generativa no solo impulsan la eficiencia dentro de Amazon, sino que también ofrecen un modelo a seguir para otras empresas que buscan modernizar sus operaciones y mejorar la experiencia de sus clientes, todo mientras mantienen altos estándares de calidad y responsabilidad.
vía: AWS machine learning blog
