Procesamiento de documentos con GenAI en AWS
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Cómo Datup migró su plataforma de IA desde OpenAI hacia AWS Bedrock y escaló SuplAI con una arquitectura RAG segura
Las cadenas de suministro impulsadas por inteligencia artificial requieren más que modelos. Necesitan infraestructura escalable, costos predecibles y una gestión segura de los datos.
Datup trabajó junto a binbash para migrar su plataforma SuplAI a AWS, implementando una arquitectura Retrieval-Augmented Generation (RAG) basada en Amazon Bedrock. El resultado fue una plataforma GenAI más escalable, eficiente en costos y lista para producción, diseñada para acompañar el crecimiento real del negocio.
El crecimiento acelerado de la IA generó presión en costos y escalabilidad
La solución SuplAI de Datup experimentó un incremento del 200% en su uso, lo que volvió insostenible la arquitectura anterior tanto en términos económicos como operativos.
Principales desafíos:
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Aumento de costos operativos impulsado por APIs externas de IA
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Necesidad de infraestructura escalable para acompañar el crecimiento
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Requerimientos estrictos de seguridad y privacidad de datos sensibles
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Mejora en los tiempos de respuesta y reducción de procesos manuales
El objetivo no era simplemente migrar modelos, sino reconstruir la base para una escalabilidad sostenible en el largo plazo.
Una plataforma GenAI Well-Architected construida con AWS Bedrock y binbash Leverage™
binbash implementó una arquitectura 100% nativa en AWS, diseñada para optimizar performance, gobernanza y eficiencia del equipo de desarrollo.
Componentes principales:
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AWS Landing Zone multi-cuenta para control de costos y gobierno
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Clusters Kubernetes EKS con nodos administrados y spot instances
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Arquitectura RAG impulsada por Amazon Bedrock
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Base vectorial OpenSearch para recuperación semántica
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Frontend basado en Streamlit para interacción fluida con usuarios
Este enfoque permitió mantener capacidades avanzadas de IA mejorando el control de infraestructura y la eficiencia económica.
De la dependencia externa a una infraestructura GenAI escalable
La nueva arquitectura introdujo:
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Modelos fundacionales y embeddings mediante Bedrock
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Búsqueda vectorial con OpenSearch
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Orquestación segura sobre workloads en Kubernetes
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Pipelines automatizados para despliegue de servicios de IA containerizados
El flujo RAG conecta Bedrock, el motor de búsqueda vectorial y los servicios de aplicación, logrando respuestas más rápidas y análisis más precisos.
Seguridad y gobernanza desde el diseño
El manejo de datos de supply chain requería una base sólida de seguridad.
La implementación incluyó:
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CloudTrail, GuardDuty e IAM Access Analyzer para monitoreo continuo
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Encriptación con AWS KMS
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Arquitectura multi-cuenta segura
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Políticas restringidas en S3 para proteger información sensible
La seguridad fue parte del diseño inicial, no un agregado posterior.
Automatización y aceleración DevOps
Para reducir fricción operativa, binbash incorporó:
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Pipelines CI/CD para despliegues en EKS
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Infrastructure as Code con Terraform y ArgoCD
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Provisionamiento automatizado alineado con binbash Leverage™
Esto permitió que el equipo de Datup entregue mejoras de IA más rápido sin aumentar la complejidad técnica.
Mejor performance, menores costos y crecimiento escalable de la IA
Resultados alcanzados:
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35% de reducción en costos operativos tras la migración a Bedrock
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Infraestructura preparada para soportar un crecimiento del 200%
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Precisión de respuestas aumentada al 90%
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Tiempos de respuesta reducidos a 30 segundos
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Mejor acceso a datos y toma de decisiones para clientes
Datup transformó su plataforma de IA de un desafío de escalabilidad en una ventaja estratégica.
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