En esta publicación, exploramos cómo funcionan las capacidades de creación de visualizaciones y documentos de Amazon Quick, qué puede crear con ellas y cómo los profesionales de todos los roles las utilizan para recuperar horas de su semana laboral.
De la ejecución técnica al juicio estratégico
La mayoría de los roles profesionales conllevan la suposición tácita de que una parte importante de su tiempo se destinará a la ejecución mecánica. Dar formato a informes, reconstruir las mismas plantillas de hojas de cálculo y copiar los resultados de los análisis en presentaciones de diapositivas requiere atención y precisión. No requieren el juicio ni la experiencia en el campo que lo hacen realmente valioso.
Cambia rápidamente esa ecuación. Extrae datos en vivo de los paneles de Amazon Quick Sight, los lagos de datos de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), los almacenes de Amazon Redshift y las bases de datos de Amazon Relational Database Service (Amazon RDS). Luego reúne esos datos en documentos formateados de calidad profesional, listos para la revisión de las partes interesadas.
Quick también se basa en Spaces, las bases de conocimiento organizacional de Quick. Los documentos pueden reflejar el contexto, la terminología y el conocimiento institucional específicos de la empresa. El resultado no es una salida genérica. Es un trabajo que parece provenir de su organización.
Múltiples tipos de salida
La creación visual y de documentos en Quick actualmente admite cinco tipos de resultados, cada uno con capacidades que van mucho más allá de la generación básica. Se trata de archivos totalmente editables, coherentes con la marca y con reconocimiento de datos, no instantáneas estáticas.
Formato Tipo de archivo Capacidades clave Documento de Word .docx Encabezados estructurados, tablas de contenido, tablas con estilo, encabezados, pies de página, gráficos e imágenes incrustados, diseño de varias secciones. Hoja de cálculo de Excel .xlsx Fórmulas de trabajo, formato condicional, múltiples hojas de cálculo, gráficos creados a partir de datos reales, tablas dinámicas, rangos con nombre. Presentación de PowerPoint .pptx Temas y diseños profesionales, notas del orador, elementos visuales integrados, clonación de plantillas a partir de presentaciones de marca existentes. Documento PDF .pdf Encabezados, pies de página, números de página, páginas con estilo profesional, tablas formateadas, salida lista para imprimir. Business visual .png Infografías, visualizaciones de datos, diagramas de procesos, cuadros comparativos, imágenes incrustables independientes.
Estas salidas son archivos nativos totalmente editables. Los libros de Excel conservan las fórmulas de trabajo y el formato condicional, las presentaciones de PowerPoint conservan los patrones de diapositivas y los diseños, y los documentos de Word mantienen las estructuras de encabezados y las referencias cruzadas. Puede abrirlos en sus aplicaciones de escritorio y continuar trabajando sin reconstruirlos.
Cómo funciona: el flujo de trabajo de un extremo a otro
La experiencia permanece completamente dentro de la conversación rápida, sin cambiar entre aplicaciones, evitando la pérdida de contexto. El ciclo completo, desde la solicitud hasta el archivo descargable, se produce en cinco pasos:
Describir. Abra una conversación rápida y describa lo que necesita en lenguaje natural. Opcionalmente, cargue archivos de origen, CSV, Excel, JSON, Word, PDF o PowerPoint para basar la salida en datos reales. Mirar. Quick genera el documento con actualizaciones de progreso en tiempo real visibles en la conversación. Avance. El documento generado aparece en un panel de vista previa dedicado junto a la conversación. Refinar. Itere utilizando dos rutas de edición distintas: edición basada en chat para cambios amplios o comentarios en línea para ediciones específicas con regeneración. Descargar. Exporte el archivo terminado en su formato nativo: .docx, .xlsx, .pptx, .pdf o .png.
Dos formas de editar, un flujo de trabajo optimizado
Edición basada en chat
Figura 1: Edición basada en chat. Uso de creación visual y de documentos para editar un documento en creación visual. La recursividad no es un error.
Esta característica es mejor para cambios amplios en todo el documento.
Escriba lo que desea cambiar en un mensaje de seguimiento. En la Figura 1, el usuario solicita: "¿Puedes actualizar el encabezado y colorearlo Amazon Orange?" Interpreta rápidamente la solicitud, identifica el código hexadecimal correcto (#FF9900) y actualiza el encabezado de la página y el bloque de título en un solo paso. El resto del contenido y el formato permanecen intactos. Los seguimientos pueden ser igualmente amplios o específicos: "Agregar un resumen ejecutivo en la parte superior" o "Reestructurar la sección financiera con columnas trimestrales en lugar de anuales". Cada solicitud regenera solo lo que necesita cambiar.
comentarios en línea
Figura 2: Comentarios en línea. Resalte cualquier texto en la vista previa, deje una nota y Quick regenerará esa sección. Precisión quirúrgica, cero daños colaterales.
Esta función es mejor para ediciones específicas de una ubicación.
En el ejemplo anterior, el usuario hace clic en la vista previa del documento y resalta un pasaje que es demasiado vago. Se abre un cuadro de comentarios donde el usuario escribe comentarios directamente sobre la selección. En este caso: "¡Reescribe el párrafo para centrarte en el cliente!" Luego, el usuario elige Regenerar y Quick reescribe solo la sección resaltada según la nota. El resto del documento permanece sin cambios.
Empiece de forma amplia y sea específico. Utilice la edición basada en chat para establecer la estructura, el tono y el diseño en las primeras pasadas. Cambie a comentarios en línea para refinar secciones específicas después de que el documento sea sustancialmente correcto. Cada iteración conserva lo que funciona y actualiza lo que no.
Clonación de plantillas y tematización de marcas.
La creación visual y de documentos respeta esa inversión a través de dos mecanismos que la distinguen de la generación de documentos genéricos de inteligencia artificial (IA).
Clonación de plantillas de PowerPoint
Cargue un archivo .pptx de marca existente como plantilla, una plataforma de revisión comercial trimestral, una presentación para el cliente o un formato interno para todos. Analiza rápidamente los diseños de diapositivas, las fuentes del tema, los colores de la marca y los patrones estructurales. Al generar contenido nuevo, clona las diapositivas de plantilla que mejor combinan con cada sección, conservando fondos, elementos decorativos, logotipos e identidad visual.
Clonación de plantillas de Excel
Cargue un libro de trabajo formateado como plantilla. Clona rápidamente la estructura del libro, conserva el formato y las fórmulas y lo completa con nuevos datos. Esto es ideal para informes recurrentes donde el diseño permanece constante pero los números cambian cada período, como resúmenes financieros mensuales, rastreadores de indicadores clave de rendimiento (KPI) semanales y paneles de rendimiento trimestrales.
Temas de marca en los tipos de resultados admitidos
Cargue una configuración de tema con los colores de su marca y logotipos SVG, y Quick los aplicará automáticamente en documentos de Word, hojas de cálculo de Excel, presentaciones, archivos PDF e infografías. Los documentos generados a partir de conversaciones rápidas pueden coincidir con los estándares visuales de su organización, sin necesidad de formatear manualmente.
Estas capacidades hacen que la creación visual y de documentos esté lista para la empresa, y no solo sea útil individualmente. Un solo analista que produzca resultados consistentes y de marca a la velocidad de la conversación cambia lo que un equipo pequeño puede lograr.
Generación basada en datos: donde la precisión es más importante
La queja más común sobre los documentos generados por IA son los datos fabricados. Quick resuelve esto de manera diferente. Los datos de origen se pueden cargar directamente como CSV, Excel o JSON, o extraerse de fuentes de datos conectadas, como paneles Quick Sight, clústeres de Amazon Redshift o bases de datos de Amazon RDS. Quick utiliza esos datos exactamente como se proporcionan. Sin fabricación, sin puntos de datos inventados. El modelo financiero refleja los números de su conjunto de datos. El gráfico del panel refleja sus métricas reales. El informe de cumplimiento extrae las cifras de la fuente cargada.
Esta es la base de una producción de nivel profesional. La ejecución mecánica, el formato, la estructura y el diseño se manejan automáticamente. La exactitud del contenido se basa en los datos que usted proporciona. El juicio sobre lo que significan esos números sigue siendo suyo.
Ejemplos de impacto en el mundo real
El argumento abstracto a favor de la transformación de la productividad es sencillo. Así es como se ve en la práctica.
Liderazgo en ventas: previsión trimestral de cartera
Un líder de ventas necesitaba un libro de trabajo de pronóstico trimestral de proyectos para una revisión comercial regional. Este tipo de documento suele consumir una jornada laboral completa. Requiere extraer datos del sistema de gestión de relaciones con el cliente (CRM), limpiarlos para la hoja de cálculo, crear tablas dinámicas, formatear gráficos y hacer referencias cruzadas de objetivos regionales.
Con Quick, el mismo resultado tomó 45 minutos, produciendo un libro de trabajo de varias hojas con datos de CRM en vivo, formato condicional que resaltaba los acuerdos en riesgo y gráficos de actualización automática para cada región. El tiempo restante se dedicó al análisis en sí, a evaluar qué acuerdos merecían la atención de los altos ejecutivos antes de la revisión, en lugar de construir la infraestructura para sacarlos a la luz.
El libro de trabajo era editable y se basaba en fórmulas. Cuando las proyecciones de los proyectos cambiaron dos días antes de la revisión, las actualizaciones se propagaron automáticamente. Sin reconstrucción, sin reformateo.
Equipo financiero: modelado del retorno de la inversión (ROI) en todos los escenarios de adopción
Un equipo de finanzas necesitaba modelar el retorno de la inversión (ROI) en múltiples escenarios de adopción de software. El libro de trabajo requería tablas de sensibilidad, cálculos del valor actual neto (VAN) y análisis de escenarios a diferentes tasas de adopción. Construir ese modelo desde cero requiere tanto experiencia en modelos financieros como una importante inversión de tiempo en la construcción y validación de fórmulas.
Quick generó el modelo inicial extrayendo datos de costos históricos de un almacén de datos de Amazon Redshift conectado y validando los supuestos iniciales con respecto a los patrones de gasto almacenados en Amazon RDS. El modelo incluía cálculos de trabajo del VPN y de la tasa interna de retorno (TIR), una tabla de sensibilidad que mostraba los resultados en cinco niveles de adopción y gráficos comparativos de escenarios.
El tiempo del equipo pasó de la depuración y el formateo de fórmulas a las pruebas de suposiciones, la parte del modelado financiero que requiere su experiencia. Encontraron dos escenarios en el análisis de sensibilidad que habrían sido difíciles de identificar en una construcción manual. Primero, un punto de equilibrio que apareció antes de lo esperado bajo supuestos de adopción conservadores. En segundo lugar, un acantilado del retorno de la inversión (ROI) debido a mayores tasas de adopción ligado a costos de integración que no habían sido completamente modelados.
Aplicaciones entre roles
Los siguientes ejemplos ilustran la gama de aplicaciones prácticas.
Aplicaciones de ejemplo de roles Libros de trabajo de pronóstico de canalización de ventas con datos de CRM en vivo y cálculos de acuerdos ponderados. Propuestas de marca de cara al cliente con tablas de precios y posicionamiento competitivo. Plataformas de revisión empresarial trimestral creadas a partir de paneles de rendimiento. Informes de análisis de pérdidas y ganancias con gráficos de tendencias y desgloses de las etapas de negociación. Financiar modelos de ROI y NPV con tablas de sensibilidad en múltiples escenarios. Informes de variación presupuestaria que extraen datos reales de almacenes de datos conectados. Resúmenes financieros listos para la junta directiva con gráficos, notas a pie de página y comparaciones de un período a otro. Libros de trabajo de preparación de auditorías con registros de datos estructurados y tablas de conciliación. Informes de rendimiento de campañas de marketing con desgloses del ROI a nivel de canal. Resúmenes de contenido de marca y presentaciones de estrategias creativas. Análisis del panorama competitivo con gráficos y matrices de posicionamiento. Presentaciones de resumen de eventos con datos de registro, métricas de participación y recomendaciones de seguimiento. Paneles de operaciones de producción que rastrean el rendimiento, las tasas de defectos y la utilización de la capacidad. Informes de análisis de la cadena de suministro que destacan los cuellos de botella y los plazos de entrega. Documentación de procesos con diagramas de flujo de trabajo y procedimientos operativos estándar. Cuadros de mando de proveedores que comparan costos, calidad y desempeño de entrega. Libros de resumen de contratos legales que extraen términos clave, obligaciones y fechas de renovación de los documentos cargados. Informes de cumplimiento normativo con tablas de hallazgos estructuradas y seguimiento de remediaciones. Resúmenes de políticas con resúmenes ejecutivos, evaluaciones de riesgos y matrices de recomendaciones. Informes de estado de asuntos que consolidan datos de casos en múltiples flujos de trabajo.
Qué significa esto para su organización
Las ganancias de productividad individual son reales y mensurables, pero las implicaciones organizacionales son más amplias.
Cuando la producción de documentos ya no es un cuello de botella, los equipos más pequeños pueden mantener la calidad y el volumen de producción que antes requerían los más grandes. Cuando los resultados consistentes con la marca y con datos precisos están disponibles para los trabajadores del conocimiento en general, no solo para aquellos con habilidades de diseño o experiencia técnica profunda, el piso de calidad en toda la organización aumenta.
La capacidad ya está disponible y está conectada a fuentes de datos de AWS que probablemente su organización ya utilice. No necesita configuración adicional para comenzar a utilizar los paneles de Quick Sight, los lagos de datos de Amazon S3, los almacenes de Amazon Redshift o las bases de datos de Amazon RDS como orígenes de documentos. La infraestructura ya está ahí. Lo que cambia es lo que puedes hacer con él.
Quizás lo más importante es que el flujo de trabajo iterativo significa que la curva de aprendizaje es conversacional. No es necesario saber cómo utilizar una nueva aplicación. Necesitas saber cómo describir lo que quieres. Ésa es una habilidad que la mayoría de los trabajadores del conocimiento ya tienen.
Mejores prácticas para nuevos usuarios
Sea específico sobre los requisitos de contenido, estructura y formato al describir lo que necesita. Cuanto más contexto proporciones, más cerca estará el primer borrador del resultado deseado. Cargue datos de origen como archivos CSV, Excel o JSON cuando desee documentos creados a partir de números reales en lugar de marcadores de posición generados. Para presentaciones y hojas de cálculo que deben cumplir con los estándares de la organización, cargue su presentación de marca o libro de trabajo existente como plantilla. Finalmente, trate el proceso como iterativo: comience con un primer borrador y perfeccione usando mensajes de seguimiento o comentarios en línea. El resultado mejora rápidamente con cada pasada.
Conclusión
En esta publicación, exploramos cómo las capacidades de creación visual y de documentos de Amazon Quick convierten el trabajo de producción que requiere mucho tiempo en borradores conversacionales que puede refinar y descargar en minutos. Analizamos cómo la edición basada en chat y los comentarios en línea funcionan juntos, cómo la clonación de plantillas preserva los estándares de la marca, cómo Quick Grounds genera resultados en sus fuentes de datos conectadas y cómo los equipos de ventas, finanzas, marketing, operaciones y asuntos legales aplican estas capacidades.
El paso de productor de documentos a pensador estratégico no ocurre de repente. Sucede conversación tras conversación, a medida que el trabajo mecánico pasa a Quick y el trabajo de juicio permanece contigo.
Ese cambio está a punto de ir más allá. En este momento, Quick se encuentra contigo en una ventana de conversación. La próxima entrega de esta serie explora lo que sucede cuando la inteligencia descrita en las secciones anteriores se desprende por completo de una sola aplicación. Se integra directamente dentro de las herramientas de productividad donde los trabajadores del conocimiento ya pasan su día. En lugar de acudir a Quick, Quick acude a usted. Manténganse al tanto.
La creación de documentos y elementos visuales está disponible en todas las regiones de AWS donde Amazon Quick está disponible de forma general. Para empezar, prueba Quick gratis durante 30 días. Para obtener más información, visite la página de detalles de Amazon Quick y la documentación de Amazon Quick.
Sobre el autor
Arturo (Arte) Chan
Arthur (Art) Chan es especialista sénior mundial SA para Amazon Quick en AWS. Ayuda a los clientes y a los equipos de campo a comprender cómo las herramientas de productividad basadas en IA pueden remodelar la forma en que trabajan las organizaciones. Cuando no está en el reloj, está registrando millas para su próximo maratón o ensuciándose las manos en su granja.