Convertimos documentación dispersa en una experiencia de consulta interna con respuestas trazables. El equipo pregunta en lenguaje natural sobre procedimientos, producto, políticas o documentación autorizada y recibe una respuesta con fuente, respetando permisos y mostrando cuándo la evidencia no basta. Puede vivir en intranet, web interna, Teams o Slack.
El objetivo no es demostrar RAG, sino reducir el tiempo que el equipo pierde buscando, preguntando a la persona que sabe o trabajando con una versión antigua. La tecnología queda debajo; la experiencia debe devolver evidencia útil en el lugar donde ya trabaja el usuario.
Empezamos por preguntas repetidas y verificables: cómo se ejecuta un procedimiento, qué versión de una política está vigente, dónde está una ficha técnica, qué documentación necesita un proceso o qué criterio interno aplica a un caso.
Onboarding, soporte interno, operaciones, calidad, comercial o servicio técnico pueden compartir la misma interfaz, pero no necesariamente el mismo corpus ni los mismos permisos. Elegimos un dominio concreto antes de intentar convertir toda la empresa en un único chat.
Inventariamos SharePoint, Drive, Confluence, intranet, gestor documental, manuales o procedimientos y decidimos qué fuente es autoritativa. Duplicados, borradores y versiones antiguas se tratan antes de indexar.
Conservamos metadatos útiles —tipo, área, producto, fecha efectiva, idioma, versión— para que la recuperación pueda filtrar además de “buscar parecido”.
Si el repositorio distingue usuarios o grupos, el asistente no debería saltarse esa permisos de acceso. La identidad del usuario limita qué fragmentos pueden llegar al contexto del modelo.
Ocultar la cita después no corrige una fuga: el control debe ocurrir antes de generación.
Combinamos búsqueda semántica con términos exactos, filtros y, cuando aporta, reordenación. Acrónimos, códigos o nombres de producto no siempre se resuelven bien sólo con embeddings.
La respuesta puede mostrar fragmentos y enlaces a origen para que el usuario compruebe qué la sostiene.
Diseñamos no-encontrado, conflicto entre fuentes y preguntas fuera de alcance. Si dos versiones contradicen o falta evidencia suficiente, el sistema lo hace visible en lugar de rellenar huecos con lenguaje convincente.
Eso reduce el riesgo de convertir fluidez en falsa autoridad.
La interfaz puede ser web, intranet, Teams, Slack o una función interna. Lo importante es conservar identidad, permisos y enlaces a la fuente sin obligar a copiar el resultado a otra herramienta.
Si después debe abrir ticket o preparar una acción, esa capacidad se expone como herramienta separada.
Construimos un set de preguntas reales con fuente esperada. Medimos si recupera evidencia correcta, si la cobertura es suficiente y cuándo debería abstenerse; después evaluamos la generación.
En producción seguimos tiempo hasta respuesta útil, consultas reformuladas, fuentes incorrectas y escalados.
La base técnica se explica en RAG y conocimiento corporativo.
Una implementación fiable mezcla piezas distintas: software determinista para reglas previsibles, modelos cuando el lenguaje o la ambigüedad importan, recuperación de conocimiento cuando la respuesta debe apoyarse en fuentes y supervisión humana cuando el coste del error exige criterio. El objetivo no es maximizar la cantidad de IA, sino diseñar el sistema que mejor resuelve el trabajo.
Fuentes, permisos, sistemas y coste del error modifican la implementación. El caso de uso es reutilizable; la arquitectura concreta no debe copiarse sin revisar contexto.
Usamos IA para operaciones de catálogo, atención, contenido, análisis y automatización comercial conectada con ecommerce, CRM, helpdesk y datos de producto.
Aplicamos IA a documentación, captación, atención, ofertas, reporting y conocimiento de proyectos para equipos inmobiliarios, promotoras, constructoras e ingenierías.
Fuentes, permisos, RAG, citas, evaluación y operación.
No. Normalmente mantenemos el conocimiento separado del modelo y lo recuperamos mediante RAG, para poder actualizarlo, filtrar permisos y citar fuentes.
No, pero sí identificar duplicados, versiones, owners y contenido que no debería entrar. Un corpus caótico limita la calidad del sistema.
Sí si la integración expone identidad/ACL adecuadas. El filtro debe aplicarse antes de enviar contexto al modelo.
Mejorando retrieval, exigiendo evidencia, diseñando abstención y evaluando preguntas conocidas. RAG reduce riesgo; no garantiza cero errores.
Sí. Podemos devolver documento, sección, URL o fragmento según el repositorio y la experiencia diseñada.
Puede hacerlo, pero la interfaz se elige después de resolver corpus, permisos y retrieval. También puede vivir en intranet o software propio.
Retrieval correcto, evidencia suficiente, respuesta apoyada, abstenciones, reformulaciones y tiempo hasta respuesta útil.
Sí mediante tools separadas y autorizadas. Buscar conocimiento y modificar un sistema son capacidades con riesgos distintos.
Una solución puede combinar consultoría, automatización, agentes, RAG, integración y desarrollo. El caso de uso define el objetivo; los servicios definen cómo lo construimos.
Seleccionamos un dominio de conocimiento, preguntas reales y fuentes vigentes para comprobar si un asistente interno puede reducir esa dependencia.