Servicios profesionales
Escenario tipo: asistente de IA sobre la base de conocimiento interna de una empresa de servicios profesionales. Propuestas anteriores, metodologías, casos de éxito, documentación técnica y políticas internas accesibles en segundos con respuestas contextuales y fuentes citadas.
Las empresas de servicios profesionales tienen una ventaja competitiva basada en su conocimiento acumulado, pero ese conocimiento suele estar atrapado en sistemas no buscables. Un consultor senior que lleva 5 años en la empresa tiene en su cabeza cientos de referencias que un junior tarda semanas en descubrir. El copilot RAG democratiza ese acceso al conocimiento institucional de forma escalable.
El equipo de una consultora con varios años de actividad acumula cientos de propuestas, metodologías, informes de proyecto, plantillas y documentación técnica dispersa en Google Drive, Notion y emails. Cada vez que un consultor necesita preparar una propuesta, buscar un precedente o responder una pregunta técnica, tarda entre 30 minutos y 2 horas buscando manualmente en sistemas no indexados. El conocimiento existe pero no es accesible.
Construimos un copilot RAG (Retrieval-Augmented Generation) que indexa toda la base de conocimiento de la empresa y permite al equipo hacer preguntas en lenguaje natural obteniendo respuestas precisas con las fuentes citadas. El sistema se integra en Slack o Teams para que el equipo acceda sin fricciones desde donde ya trabaja.
Inventariamos todas las fuentes de conocimiento de la empresa: Google Drive, Notion, Confluence, SharePoint, PDFs locales, emails relevantes. Determinamos qué fuentes tienen calidad suficiente para indexar y cuáles hay que depurar antes de incluirlas.
Configuramos el pipeline que extrae, procesa y carga los documentos en el sistema de indexación vectorial. Incluye actualización automática cuando se añaden o modifican documentos en las fuentes originales, para que el copilot siempre tenga información actualizada.
Configuramos el sistema RAG con LlamaIndex, incluyendo el chunking optimizado para documentos largos, el sistema de embeddings y el motor de búsqueda semántica que recupera los fragmentos más relevantes para cada pregunta.
Integramos el LLM (GPT-4o via Azure OpenAI para cumplimiento RGPD) que genera respuestas contextuales basadas en los fragmentos recuperados. Cada respuesta incluye las fuentes exactas (documento, sección, página) para que el usuario pueda verificar.
Desplegamos el copilot como bot de Slack o Teams para que el equipo lo use directamente desde su herramienta de comunicación habitual. Sesión de formación para que todos los consultores sepan cómo formular preguntas y cuándo confiar en las respuestas.
Baseline: Búsqueda manual en carpetas y archivos dispersos
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Mejora estimada en proyectos de copilot RAG empresarial
Baseline: Sin herramienta de búsqueda inteligente
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Mejora estimada en proyectos de copilot RAG empresarial
Baseline: Consultas informales entre consultores
Escenario tipo
Valor orientativo o estimado.
Mejora estimada en proyectos de copilot RAG empresarial
Sí, como cualquier sistema RAG. Por eso diseñamos el copilot para citar siempre la fuente de cada respuesta: el consultor puede ir al documento original y verificar. Para preguntas críticas (propuestas de precio, compromisos legales), el sistema incluye un aviso de que la respuesta debe validarse con el experto correspondiente.
El sistema puede implementar control de acceso por documento o categoría: algunos documentos pueden estar disponibles solo para determinados roles o personas. La configuración de permisos se define en la fase de diseño y es flexible para adaptarse a la estructura de confidencialidad de cada empresa.
El pipeline de ingesta se ejecuta automáticamente de forma periódica (diaria o en tiempo real via webhooks). Los documentos nuevos o modificados se indexan automáticamente sin intervención manual. El equipo puede verificar qué documentos están indexados desde el panel de administración.
No. Usamos Azure OpenAI Service, que garantiza que los datos enviados para generar respuestas no se utilizan para entrenar los modelos de Microsoft u OpenAI. Los documentos tampoco salen de la infraestructura configurada: solo los fragmentos relevantes se envían al LLM para generar la respuesta.
Cuéntanos tu situación en 20 minutos y valoramos si tiene solución, qué forma tendría y qué retorno podría esperarse. Sin compromiso.
Construimos el copilot sobre tus documentos internos con fuentes citadas y cumplimiento RGPD.
Explicación práctica de la arquitectura RAG y cuándo tiene sentido implementarla en una empresa.
Guía para decidir entre fine-tuning y RAG según el caso de uso y los datos disponibles.