Como alguien que disfruta tomando notas, siempre estoy en la búsqueda de herramientas y estrategias que puedan ayudarme a perfeccionar mi proceso de toma de notas (como el Método Cornell). Aunque generalmente prefiero la pluma y el papel (debido a su capacidad demostrada para mejorar la retención y síntesis), reconocemos el potencial de la tecnología para mejorar nuestras habilidades. Esta premisa cobra especial relevancia durante las reuniones, donde participar activamente y tomar notas al mismo tiempo puede resultar complicado. La distracción de mirar hacia abajo para tomar notas o escribir en un teclado puede obstaculizar nuestra participación en la conversación, ya que nos obliga a tomar decisiones rápidas sobre qué información es relevante, lo que aumenta el riesgo de perder detalles importantes mientras tratamos de capturar información previa. Además, al enfrentarnos a reuniones seguidas, resumir y extraer detalles significativos de múltiples páginas de notas se vuelve complejo, lo que resulta en una pérdida considerable de tiempo tanto a nivel individual como grupal en entornos empresariales modernos con este tipo de responsabilidades administrativas, tal como lo señala Harvard Business Review.
Ante estos desafíos cotidianos, mi equipo (un grupo pequeño pero ágil al que cariñosamente llamo OCTO, la Oficina del CTO) identificó la oportunidad de aprovechar la inteligencia artificial para potenciar nuestras reuniones en equipo. Han creado un prototipo sencillo y efectivo para nosotros, utilizando servicios de AWS como Lambda, Transcribe y Bedrock para transcribir y resumir nuestras reuniones virtuales. Esto nos permite tomar notas de nuestras reuniones mientras nos centramos en la conversación en sí, ya que los detalles específicos de la discusión se capturan automáticamente (incluso generando una lista de tareas pendientes). Hoy, estamos compartiendo el código fuente de esta herramienta, a la que nuestro equipo ha denominado "Distill", con la esperanza de que otros también puedan encontrarla útil: https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-audio-summarizer.
En esta publicación, presentaré la estructura general de nuestro proyecto, explicaré su funcionamiento y ofreceré un vistazo a cómo he estado colaborando con el Desarrollador de Amazon Q para convertir Distill en una CLI de Rust.
La estructura de una aplicación sencilla de resumen de audio
La aplicación en sí es simple a propósito. Creemos que los sistemas deben ser lo más simples posible, pero no más simples que eso. En primer lugar, cargamos un archivo de audio de nuestra reunión en un depósito S3. Luego, un disparador en S3 notifica a una función Lambda que inicia el proceso de transcripción. Configuramos una regla en Event Bridge para invocar automáticamente una segunda función Lambda cuando un trabajo de Transcribe que comienza con summarizer- alcanza un estado de COMPLETED. Una vez completada la transcripción, esta función Lambda toma la transcripción y la envía a Bedrock con una instrucción para crear un resumen. En nuestro caso, utilizamos Claude 3 Sonnet para la inferencia, pero puedes adaptar el código para utilizar cualquier modelo disponible en Bedrock. Una vez finalizada la inferencia, el resumen de nuestra reunión, incluyendo conclusiones clave y tareas pendientes, se almacena nuevamente en nuestro depósito S3.
He subrayado en varias ocasiones la importancia de tratar la infraestructura como código, por lo que hemos utilizado AWS CDK para gestionar la infraestructura de este proyecto. El CDK nos brinda una forma fiable y consistente de implementar recursos, garantizando que la infraestructura sea compartida y proporcionando una manera eficiente de iterar sobre nuestras ideas.
Cómo usar Distill
Si decides probarlo (lo cual espero que hagas), la configuración es rápida. Clona el repositorio y sigue las instrucciones en el archivo README para implementar la infraestructura de la aplicación en tu cuenta utilizando el CDK. Una vez hecho esto, hay dos formas de utilizar la herramienta:
- Coloca un archivo de audio directamente en la carpeta
sourcedel depósito S3 creado para ti, espera unos minutos y luego revisa los resultados en la carpetaprocessed. - Utiliza el cuaderno Jupyter que hemos creado para guiar el proceso de carga de audio, monitorear la transcripción y obtener el resumen del audio.
Aquí tienes un ejemplo (editado mínimamente) de un resumen de una reciente reunión del equipo de OCTO a la que solo una parte del equipo pudo asistir:
Aquí hay un resumen de la conversación en párrafos comprensibles:
El equipo exploró posibles ideas de contenido y enfoques para futuros eventos como VivaTech y re:Invent. Se consideró la posibilidad de conferencias magistrales en lugar de charlas informales o paneles de discusión, resaltando la importancia de crear eventos futuros que fomenten la reflexión.
Al resumir la reciente gira de Werner por Asia, el equipo reflexionó sobre momentos destacados, como la interacción con estudiantes universitarios, desarrolladores, startups y comunidades locales desatendidas. Se elogiaron las iniciativas de Indonesia en relación con la inclusión de personas con discapacidad. Se compartieron comentarios útiles sobre logística, equilibrio entre trabajo y tiempo de descanso, y formatos óptimos de eventos para Werner. El grupo planea explorar cómo convertir estos aprendizajes en un boletín interno.
Entre otros temas discutidos se incluyeron las próximas reuniones de asesoramiento, a las cuales Jeff podría asistir de forma virtual, y el evolucionado rol del CTO moderno, con un enfoque creciente en el impacto social y las perspectivas globales.
Acciones clave a tener en cuenta:
- Reprogramar la reunión del equipo para la próxima semana
- Lisa compartirá la agenda de la próxima reunión asesora tan pronto como esté disponible
- Roger preparará posibles preguntas para el panel de VivaTech
- Explorar opciones de grabación/transmisión para el panel de VivaTech
- Determinar la responsabilidad sobre el contenido entre equipos para resumir los aspectos destacados de la gira por Asia.
Además, el equipo ha creado un webhook de Slack que publica automáticamente estos resúmenes en un canal del equipo, permitiendo a aquellos que no pudieron asistir ponerse al día con lo discutido y revisar rápidamente las acciones pendientes.
Es esencial recordar que la inteligencia artificial no es infalible. Algunos de los resúmenes que recibimos, incluido el presentado anteriormente, pueden contener errores que requieren corrección manual. No obstante, esto no resta valor a la herramienta, ya que sigue agilizando nuestros procesos. Es un recordatorio de que aún debemos aplicar discernimiento y participar de forma activa en el proceso, ya que el pensamiento crítico sigue siendo fundamental en este contexto.
Hay valor en abordar los problemas cotidianos
Este es solo un ejemplo de una aplicación sencilla que se puede crear rápidamente, implementar en la nube y generar eficiencia organizativa. Según diversas investigaciones, aproximadamente el 30% de los empleados corporativos indican que no completan sus tareas debido a la falta de recordar información clave de las reuniones. A través de soluciones como estas, podemos comenzar a reducir. Las estadísticas sugieren que acciones simples como enviar notas personalizadas después de una reunión o crear automáticamente tareas a partir de una reunión pueden tener un impacto.