Organizaciones gubernamentales y sin fines de lucro se enfrentan al complejo desafío de evaluar un gran número de propuestas de subvención, cada una con sus propios méritos. Este proceso, que suele ser tedioso y consumir una cantidad significativa de tiempo, es fundamental para identificar las iniciativas más prometedoras y fomentar un impacto social significativo.
En respuesta a este reto, el equipo de Responsabilidad Social e Impacto de AWS ha decidido optimizar el proceso de revisión y evaluación de propuestas mediante el uso de inteligencia artificial generativa. Han desarrollado una solución innovadora que utiliza las capacidades del procesamiento del lenguaje natural (NLP) de Amazon Bedrock. Este servicio gestionado de AWS permite emplear modelos de base de alto rendimiento de diversas empresas líderes en inteligencia artificial, a través de una única API.
Anteriormente, las solicitudes de la AWS Health Equity Initiative eran revisadas manualmente por un comité, lo que podía tomar hasta 14 días por ciclo para procesar unas 90 solicitudes en promedio. En junio de 2024, se enfrentaron al mayor volumen de aplicaciones registrado hasta el momento, con 139 propuestas, lo que típicamente habría prolongado el proceso a 21 días. No obstante, con el enfoque centrado en Amazon Bedrock, el tiempo necesario se redujo a solo 2 días, lo que representa una disminución del 90%.
El objetivo principal de esta iniciativa era mejorar tanto la eficiencia como la consistencia en el proceso de revisión, permitiendo a las organizaciones desarrollar soluciones impactantes con mayor agilidad. La combinación de las avanzadas capacidades de NLP de Amazon Bedrock con una ingeniería de indicaciones bien diseñada ha resultado en una solución dinámica, impulsada por datos y equitativa, que demuestra el impacto transformador de los grandes modelos de lenguaje en el ámbito del impacto social.
Para construir esta aplicación de evaluación de propuestas dinámica, el equipo utilizó Streamlit, Amazon Bedrock y Amazon DynamoDB. Es importante destacar que esta implementación es un prototipo y no está destinada para un uso en producción inmediato, sino que actúa como un punto de partida para futuros desarrollos. La aplicación permite a los usuarios definir y guardar diversas personas y rúbricas de evaluación, aplicándolas de manera dinámica al revisar las propuestas.
Este prototipo ha demostrado ser una herramienta valiosa, posibilitando que las organizaciones reduzcan el tiempo de procesamiento de solicitudes hasta en un 90%, simplifiquen las tareas de revisión, capturen datos estructurados para análisis futuros e incorporen diversas perspectivas mediante el uso de múltiples personas y rúbricas.
Sin embargo, para implementaciones en producción, se deben considerar aspectos críticos como la escalabilidad, la seguridad, el cumplimiento normativo y la optimización de costos. Utilizando una arquitectura sin servidores y varias herramientas de AWS, las organizaciones pueden desarrollar una solución que no solo cumpla con sus requisitos específicos, sino que también garantice la conformidad, la fiabilidad y la eficacia en los costos.
En conclusión, gracias a Amazon Bedrock y a una ingeniosa ingeniería de indicaciones, el equipo de AWS ha logrado reducir de manera significativa el tiempo necesario para revisar y otorgar subvenciones a los solicitantes. Las habilidades desarrolladas durante este proyecto son transferibles a múltiples industrias y casos de uso.
