Por José Angel Arias

Las principales soluciones de negocio anunciadas en re:Invent 2023

Como cada año, re:Invent se presenta como el mayor evento de tecnología de AWS para nuestros clientes, con miles de asistentes de todo el mundo para escuchar más de 2,000 sesiones, entre las cuales hay Keynotes, Builders Sessions, Chalk Talks, Peer Talks, entre otras. En esta ocasión, hubo cuatro keynotes técnicos con lanzamientos, casos de clientes, y mejores prácticas de desarrollo en la nube para ayudar a nuestros clientes a entender las diferentes tendencias tecnológicas más recientes, de las que te compartimos información de estas sesiones en forma resumida aquí.

Las principales soluciones de negocio anunciadas

Introducción

No cabe duda que cada año que asistimos a las presentaciones de los principales anuncios durante re:Invent, encontramos una gama enorme de nuevos servicios en cómputo, bases de datos, analítica, aprendizaje de máquina e inteligencia artificial. Nuestros genes “builders” se maravillan por todas las nuevas posibilidades que podemos construir a partir de estos nuevos servicios, pensados para mejorar aún más las posibilidades de innovación, agilidad, resiliencia, seguridad, excelencia operacional y sustentabilidad de las aplicaciones de negocio de nuestros clientes.

En este artículo, vamos a dar enfoque en dos de los principales anuncios de soluciones de negocios, que en medio de esta vorágine de innovación, podrían haber pasado desapercibidos y que pueden transformar enormemente la forma en la que las organizaciones de todo tipo utilizan las tecnologías en la nube para transformar la experiencia de sus clientes y evolucionar sus procesos de negocios. Una de estas soluciones está orientada a procesos de logística y planeación, la otra a mejorar la eficiencia de los servicios de salud. Veamos de qué se trata cada una de ellas.

AWS Supply Chain – Supply Planning (Preview)

En la era moderna, damos por sentado que los productos que encontramos en las tiendas o que pedimos en línea están, de alguna manera, mágicamente siempre disponibles y que podemos contar con ellos sin ningún contratiempo. Lo que no vemos es todo lo que tiene que suceder tras bambalinas, en el mundo físico de la logística, los centros de distribución, las bandas automatizadas, los robots de almacén, los camiones de reparto, los fletes y los contenedores, para que ese par de audífonos, esa ropa deportiva o ese regalo de Navidad estén disponibles, en buen estado y a tiempo, sea en la tienda física o en el hogar del destinatario de nuestra compra.

Pocos entornos en una empresa son más complejos que los sistemas de Cadena de Suministro (Supply Chain en inglés). Las plataformas tecnológicas que controlan pedidos de clientes, órdenes a proveedores, pronóstico de demanda, rutas de entrega, horarios en centros de distribución, bandas transportadoras automatizadas, importaciones, exportaciones, entre otras muchas dependencias, co-existen a través de un intercambio de información que, idealmente, puede suceder en tiempo real y, en el peor de los casos, requerir complejísimos procesos de conciliación para efectos operativos, financieros y contables.

Con casi 30 años de experiencia siendo la mayor tienda en línea del mundo, Amazon.com ha continuado innovando los avanzados modelos de cadena de suministro que le permiten cumplir compromisos extraordinarios con sus clientes, no sólo a través de Amazon Prime sino también a cientos de miles de clientes y comercios que utilizan estas avanzadas capacidades logísticas y de atención a clientes. ¿Qué sucede cuando esta misma tecnología se puede aplicar a los procesos y necesidades de mi empresa? A través de los servicios de AWS Supply Chain, las empresas tienen acceso a modelos avanzados en planeación, integración de lagos de datos con eventos e información provenientes de múltiples plataformas; para poder realizar complejos análisis de demanda, rutas, pronósticos operativos, usando las mismas estrategias de modelos de Machine Learning que han convertido a Amazon en el líder en este rubro.

En este re:Invent 2023, tuvimos el anuncio en preview de nuevas capacidades para estos servicios de AWS Supply Chain. Para aquellos que no están familiarizados con el concepto de preview en servicios de AWS, se refiere a la liberación de nuevas funcionalidades y servicios a un grupo limitado de clientes que nos ayudan a confirmar los beneficios e identificar cualquier detalle que tenga que ser atendido antes de la etapa de general availability, que es cuando el servicio puede ser ya activado para todos los usuarios. No, no es un prototipo ni una versión Beta, es la funcionalidad completa ya disponible para un grupo de clientes que empiezan a utilizarlo en forma total en sus proyectos y su empresa puede ser uno de ellos.

Los usuarios de los de servicios de AWS Supply Chain ya pueden realizar proyecciones de demanda, utilizando modelos de Machine Learning que permiten pronosticar la cantidad de pedidos que se esperan por parte de los clientes, para anticipar procesos de pedidos, logística y operaciones. Próximamente, esta plataforma estará integrando nuevas capacidades de Planeación de Suministros (Supply Planning), las cuales permiten anticipar potenciales problemas de suministro de materias primas para abastecer nuestras operaciones de manufactura o distribución. En otras palabras: al agregar modelos de pronóstico de suministro, los clientes de AWS Supply Chain pueden ahora compartir con sus proveedores mejores estrategias para consolidar órdenes, pedidos y operaciones logísticas en favor de los clientes finales de la empresa.

Si su empresa está analizando cómo transformar y optimizar estos complejos procesos de logística, compras, distribución y entrega de productos a clientes, contacte a su equipo de cuenta de AWS para que conversen acerca de estas importantes capacidades ya disponibles, listas para integrarse a sus plataformas tecnológicas y procesos de negocio.

AWS HealthScribe

Cuando hablamos de Inteligencia Artificial (AI por sus siglas en inglés), pocas aplicaciones son más importantes que las de mejorar la eficiencia y precisión con la que se prestan servicios médicos en el mundo. Los retos de atender con calidad, prontitud y eficacia a la población, con escasez de talento y personal médico y mayores regulaciones acerca de la información de expedientes médicos y la privacidad de la misma, hace que este reto sea sin duda uno de los más complejos para aplicar la tecnología para mejorar la calidad de vida de las personas.

Con el anuncio en preview de AWS HealthScribe en re:Invent 2023, AWS ofrece ahora una plataforma que puede ser fácilmente desplegada en aplicaciones de atención de salud, integrándose a través de una API con el resto de las plataformas tecnológicas de la institución, para analizar grabaciones de voz o audio, convertir no sólo a texto sino además identificar el contexto (conversación casual, descripción de síntomas, preguntas del doctor, respuestas del paciente), convertir la información en fichas médicas personalizadas y extraer la información médica relevante para poder crear un expediente electrónico con términos médicos especializados. Como en todos los servicios de AWS, la seguridad de la información personal y médica de los pacientes es prioridad cero, por lo que este servicio está certificado para cumplir con los estrictos lineamientos de HIPAA (la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud de los Estados Unidos, por sus siglas en inglés), que establece los requerimientos de privacidad que deben ser implementados por las instituciones de seguros y de salud que manejan este tipo de datos privados y confidenciales de los pacientes.

En una aplicación tan compleja como la de crear expedientes médicos con términos especializados y complejos, incluyendo el nombre de medicamentos, partes del cuerpo humano, antecedentes médicos, no basta con tener un “motor” que convierta audio a palabras. El funcionamiento de AWS HealthScribe está soportado por los avanzados modelos fundacionales de Inteligencia Artificial Generativa (generative AI) a través de Amazon Bedrock. Gracias al uso de estos modelos entrenados específicamente para aplicaciones médicas, AWS HealthScribe permite:

• Traducir conversaciones entre médico y paciente a notas médicas para el expediente.
• Extraer términos médicos estructurados relacionados con síntomas, medicamentos y antecedentes, sugiriendo ligas de lectura y consulta como resultado de este análisis.
• Crear transcripciones de consultas enriquecidas con información detallada de contexto, fechas y horarios de cada elemento de la conversación.
• Rastreo de resultados para dar trazabilidad y evidencias a la información generada, con el objetivo de proveer explicabilidad acerca de cada sugerencia, de cada resumen de conversación generado, para poder rastrear hacia atrás hacia la información origen que los originó.

Figura 1: Ejemplo de experiencia aplicativa que puede ser integrada a los procesos de atención a pacientes

Aunque aún está en etapa de preview, AWS HealthScribe está disponible como versión de demostración para que tu empresa o institución de salud pueda comprender con mayor detalle cómo se puede desplegar fácilmente un servicio que utilice los modelos de Inteligencia Artificial Generativa en una aplicación de alta complejidad, que puede simplificar los tiempos y procesos de atención y documentación de servicios de salud. Utilizando AWS Amplify, esta versión de demostración crea el ambiente necesario para que pueda experimentar todas las capacidades de este servicio en un entorno seguro y controlado dentro de tu empresa. La arquitectura de este modelo de demostración se muestra a continuación. Por favor considere que el despliegue de estos servicios desde la consola de AWS puede generar cargos por consumo de servicios.

1. El usuario accede al sitio web estático disponible públicamente.
2. El sitio web utiliza Amplify Hosting, un servicio de CI/CD y de hospedaje totalmente gestionado por AWS. El servicio de hospedaje es provisto por Amazon CloudFront.
3. El usuario se autentica en AWS utilizando Amazon Cognito.
4. Las salidas de audio y de HealthScribe se almacenan en un bucket de Amazon S3 privado.
5. Todos los servicios previos son construidos por AWS Amplify. Estos incluyen:

1. 1. Desplegar el backend usando infraestructura como código.
   2. Compilar el código React.
   3. Hospedar el frontend utilizando Amazon S3 y CloudFront.
   4. Integrar los componentes de backend con los de frontend.
2. Utilizando las credenciales autenticadas desde Amazon Cognito, el frontend interactúa con:

• . Amazon S3 utilizando AWS JavaScript SDK.

1. 1. AWS HealthScribe utilizando URLs firmadas con AWS sigv4.

Conclusión

Dentro del amplio espectro de innovaciones que vemos cada año en los eventos de re:Invent, es muy importante identificar aquellos que son soluciones de negocio ya totalmente construidas y listas para ser utilizadas por empresas, y que desean acortar drásticamente los tiempos para lanzar innovaciones al mercado o que no cuentan con los recursos humanos y tecnológicos para diseñar desde cero, construir, entrenar, afinar y depurar complejos modelos de Machine Learning o Inteligencia Artificial Generativa. Póngase en contacto con su equipo de cuenta, quienes lo pondrán en contacto con los expertos globales que pueden ayudar a entender la manera más sencilla de aprovechar estos servicios innovadores.

Acerca del Autor

José Angel Arias es gerente de cuentas empresariales del sector financiero en AWS México. Tiene décadas de experiencia en consultoría de negocios y proyectos de transformación. Cuenta con certificaciones de AWS como Cloud Practitioner, Arquitecto de Soluciones Asociado y Especialidad en Machine Learning.

Revisores

Fabiana Serangelli es arquitecta de soluciones en AWS México. Le interesa la analítica de datos y la implementación de inteligencia artificial.

Emiliano Espinoza es Partner Trainer en AWS LATAM. Apasionado en crear y compartir historias para enseñar tecnología a niños, niñas, adolescentes y profesionistas. Con intereses en procesos, gestión, administración y gobernanza de TI.