Las empresas de distintos sectores, incluidos salud, finanzas, manufactura y servicios legales, enfrentan retos significativos al procesar grandes volúmenes de datos multimodales. Estos datos combinan texto, imágenes, gráficos y formatos técnicos complejos. La creación de contenido multimodal ha superado las capacidades de los métodos tradicionales de procesamiento de documentos, especialmente en dominios especializados donde la terminología técnica y los formatos específicos de la industria crean cuellos de botella operativos. Los métodos convencionales, que no emplean inteligencia artificial, resultan ineficaces al extraer datos de estos documentos, lo que lleva a la pérdida de información valiosa y a un procesamiento manual que consume tiempo, afectando la productividad y la toma de decisiones.
En la industria del petróleo y gas, estas complejidades son evidentes, ya que se generan grandes volúmenes de datos técnicos durante las operaciones de perforación. Informes detallados de culminación de pozos, registros de perforación y diagramas de litología contienen información crítica para la toma de decisiones operativas y estratégicas. Para enfrentar estos desafíos, se ha desarrollado una solución avanzada de Recuperación-Aumento-Generativo (RAG) utilizando Amazon Bedrock y las capacidades de inteligencia artificial de Infosys Topaz™. Esta solución, creada específicamente para el sector del petróleo y gas, maneja datos multimodales procesando texto, diagramas y datos numéricos mientras mantiene el contexto y las relaciones entre datos.
La solución se construyó utilizando servicios de AWS, como Amazon Bedrock Nova Pro, Amazon Bedrock Knowledge Bases y Amazon OpenSearch Serverless, lo que permite escalabilidad y eficiencia en costos. Un sistema de indexación en tiempo real asegura que la información esté siempre actualizada, permitiendo al sistema manejar grandes volúmenes sin comprometer el rendimiento.
La exploración de RAG y los enfoques iniciales crearon emparejamientos de vectores multicanal para un entendimiento detallado de contenido visual y textual en informes técnicos de perforación. Se empleó una estrategia de chunking jerárquica que facilita el almacenamiento y recuperación de información técnica específica sin perder el contexto. El enfoque final combinó búsqueda híbrida y chunking optimizado, mejorando la búsqueda de documentos y reduciendo el tiempo de respuesta a menos de dos segundos, con un 92% de precisión en la recuperación de información y alta satisfacción entre ingenieros y geólogos.
La implementación de esta solución RAG avanzó significativamente en las operaciones del sector de petróleo y gas. Ha maximizado la eficiencia operativa, reducido costos de procesamiento manual entre el 40% y el 50%, y disminuido en un 60% el tiempo que ingenieros y geólogos dedican a buscar información técnica. Este caso ilustra el potencial transformador de la inteligencia artificial en la gestión del conocimiento en sectores técnicos. A medida que la innovación continúa, se vislumbran grandes oportunidades para integrar datos de sensores en tiempo real y mejorar el análisis predictivo.
