IA da AWS e Claude aceleram extração de dados com Tool Use

Nova funcionalidade do Amazon Bedrock com Claude otimiza reconhecimento de entidades e automatiza processos de dados.

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IA da AWS e Claude aceleram extração de dados com Tool Use

Niko da Toolzz
Niko da Toolzz
26 de março de 2026

A Amazon Web Services (AWS) e a Anthropic anunciaram uma integração poderosa que promete revolucionar a forma como empresas lidam com a extração de informações de dados não estruturados. A novidade, que combina o poder do Amazon Bedrock com a funcionalidade Claude Tool Use, permite o reconhecimento de entidades personalizadas de maneira mais rápida, eficiente e adaptável do que os métodos tradicionais.

Essa inovação visa solucionar um desafio comum em diversos setores: a dificuldade de processar grandes volumes de documentos e extrair dados relevantes de forma automatizada. Soluções anteriores frequentemente exigiam treinamento extensivo de modelos e eram pouco flexíveis a diferentes tipos de documentos. Agora, com a combinação de AWS e Claude, a extração de dados se torna um processo mais dinâmico e inteligente.

Como funciona o Claude Tool Use no Bedrock

O Claude Tool Use, também conhecido como function calling, permite que o modelo Claude utilize ferramentas externas para complementar suas capacidades. Em vez de depender exclusivamente de seu próprio conhecimento, o Claude pode invocar funções, acessar APIs e realizar ações em outros sistemas. No contexto do Amazon Bedrock, isso significa que é possível definir ferramentas personalizadas para tarefas específicas, como a extração de dados de documentos, e deixar que o Claude determine quando e como utilizá-las.

O processo é simples: o usuário define as ferramentas, fornece um prompt e o Claude avalia se alguma das ferramentas pode ajudar a responder à pergunta ou realizar a tarefa. Se sim, o Claude seleciona a ferramenta apropriada, fornece os parâmetros necessários e executa a ação. Isso permite uma extração de dados altamente precisa e adaptável a diferentes formatos e tipos de informação.

Exemplo prático: extração de dados de carteiras de motorista

A AWS demonstrou a funcionalidade com um exemplo prático: a extração de informações de carteiras de motorista. Utilizando o Amazon Bedrock e o Claude Tool Use, foi possível criar uma solução serverless que processa imagens de carteiras de motorista e extrai dados como nome, data de nascimento, endereço e número da licença, sem a necessidade de treinar um modelo específico para essa tarefa. A arquitetura da solução inclui o Amazon S3 para armazenamento dos documentos, o AWS Lambda para processamento e o Amazon CloudWatch para monitoramento.

A solução utiliza uma ferramenta chamada extract_license_fields que define o esquema de dados a ser extraído. O Claude, ao analisar a imagem da carteira de motorista, identifica a necessidade de utilizar essa ferramenta e a invoca, retornando os dados extraídos em um formato estruturado. Essa abordagem elimina a necessidade de intervenção humana e reduz significativamente o tempo e o custo do processo de extração de dados.

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Impacto para as empresas e o futuro da automação

A capacidade de extrair informações de documentos de forma automatizada e inteligente tem um impacto significativo em diversas áreas de negócios. No setor financeiro, por exemplo, pode ser utilizada para agilizar o processo de análise de crédito e a verificação de identidade. No setor de saúde, pode auxiliar na extração de informações de prontuários médicos e na automatização de tarefas administrativas. Em qualquer setor, a automatização da extração de dados pode levar a uma redução de custos, um aumento da eficiência e uma melhor tomada de decisões.

Plataformas como a Toolzz AI (https://toolzz.com.br/ai) estão na vanguarda dessa revolução, oferecendo soluções de agentes de IA personalizados que podem ser integrados a sistemas existentes para automatizar tarefas complexas, como a extração de dados e o processamento de documentos. A combinação de modelos de linguagem avançados como o Claude com a flexibilidade de plataformas de automação como a Toolzz AI abre novas possibilidades para as empresas que buscam otimizar seus processos e obter vantagem competitiva.

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Com a evolução contínua da inteligência artificial, podemos esperar que ferramentas como o Claude Tool Use se tornem cada vez mais sofisticadas e acessíveis, impulsionando a automação em diversos setores e transformando a forma como trabalhamos. A Toolzz oferece diversas soluções para integrar e potencializar o uso dessas tecnologias, como os agentes de IA para CRM (https://toolzz.com.br/agente/agente-crm) e agentes de suporte (https://toolzz.com.br/agente/agente-de-suporte) que podem se beneficiar enormemente dessa automatização.

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Resumen del artículo

Nova funcionalidade do Amazon Bedrock com Claude otimiza reconhecimento de entidades e automatiza processos de dados.

Preguntas Frecuentes

O que é a Toolzz e como pode ajudar minha empresa?

A Toolzz é uma plataforma de inteligência artificial que oferece soluções de chatbots, agentes de voz, educação corporativa (LXP) e atendimento omnichannel. Com IA generativa, você automatiza atendimento, vendas e treinamento sem necessidade de programação.

Como a IA pode melhorar o atendimento ao cliente?

Chatbots com IA atendem 24/7, resolvem mais de 50% dos tickets automaticamente e qualificam leads. A Toolzz integra WhatsApp, Instagram e site em uma única plataforma, reduzindo tempo de resposta e custos operacionais.

Preciso saber programar para usar a Toolzz?

Não. A Toolzz oferece builders visuais no-code para criar chatbots, agentes de voz e fluxos de atendimento. Você configura tudo pela interface, sem escrever código.

A Toolzz integra com CRM e outras ferramentas?

Sim. A Toolzz integra nativamente com WhatsApp Business, Instagram, CRM, Zapier, Make e diversas ferramentas via API. Conecte sua IA ao ecossistema existente da sua empresa.

Quanto custa implementar soluções de IA com a Toolzz?

A Toolzz oferece planos a partir de R$299/mês para LXP e R$399/mês para chatbots. Os valores variam conforme o volume de conversas e funcionalidades. A implementação é rápida e não exige investimento inicial em infraestrutura.

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