En un mundo donde la información visual es cada vez más crucial, las organizaciones están reconociendo la necesidad de integrar documentación visual, como diagramas y gráficos, en sus sistemas de gestión del conocimiento. Sin embargo, a pesar de los avances en las plataformas de gestión, los datos contenidos en representaciones gráficas a menudo permanecen fuera del alcance de los asistentes de inteligencia artificial y los motores de búsqueda. Esto crea lagunas significativas en las bases de conocimiento y limita la capacidad de los sistemas de automatización para proporcionar análisis completos y decisiones bien informadas basadas en datos visuales.
Para enfrentar este desafío, Amazon ha presentado una nueva función de enriquecimiento de documentos personalizados (CDE) en su plataforma Amazon Q Business. Esta innovación no solo maneja imágenes incrustadas en documentos, sino que también permite el procesamiento de archivos de imagen independientes, como JPG y PNG. Gracias a esta capacidad, las organizaciones pueden transformar imágenes complejas en datos accesibles y manipulables mediante consultas en lenguaje natural.
Un ejemplo práctico es el de una consultora educativa que almacena datos demográficos y gráficos de distribución de estudiantes en un bucket de Amazon S3. Anteriormente, la información contenida en estos diagramas estaba limitada por su formato visual, lo que dificultaba las decisiones basadas en estos datos. Con la implementación de CDE, los equipos ahora pueden realizar consultas como «¿Cuál es la ciudad con más estudiantes en el rango de 13 a 15 años?» directamente desde Amazon Q Business, obteniendo respuestas rápidas y precisas.
La implementación de CDE requiere varios pasos, desde la creación de una aplicación en Amazon Q Business y la sincronización con un bucket S3, hasta la configuración de reglas que desencadenan funciones de AWS Lambda para el procesamiento de imágenes. Esta integración utiliza Amazon Bedrock para interpretar la información visual y extraer datos estructurados de gráficos y diagramas. Todo ello culmina en una base de conocimiento más ampliada y eficiente.
Es esencial seguir las mejores prácticas de implementación, como usar reglas condicionales para procesar solo tipos específicos de archivos y monitorear la ejecución de funciones Lambda para garantizar un procesamiento sin errores.
En resumen, la combinación de Amazon Q Business y la función de enriquecimiento personalizado está redefiniendo la forma en que las organizaciones pueden extraer y usar información visual. Esto no solo mejora la accesibilidad y el uso de datos visuales para la toma de decisiones, sino que también optimiza la interacción de las empresas con su contenido.
