Copilot para empresas con RAG: un asistente IA interno con acceso controlado

RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura donde el modelo de IA no responde desde su memoria de entrenamiento, sino que primero busca en vuestra base de documentos los fragmentos relevantes y luego genera la respuesta basándose en ellos. Resultado: respuestas precisas con vuestro contenido específico, sin alucinaciones sobre datos que el modelo no conoce, y con trazabilidad de la fuente (el copilot indica de qué documento proviene cada respuesta).

No. Con RAG, los documentos se almacenan en vuestro entorno y solo se envía al LLM el fragmento relevante junto a la pregunta, no el documento completo. Usamos configuraciones de API que desactivan explícitamente el uso de datos para entrenamiento. Adicionalmente, podemos desplegar LLMs open-source on-premise para que ningún dato salga de vuestra infraestructura.

Un copilot básico sobre documentación interna (PDF, Word, SharePoint) puede estar operativo en 3–4 semanas. Si incluís integración con bases de datos estructuradas, múltiples fuentes o personalización avanzada de la interfaz, el plazo se extiende a 6–8 semanas. La primera versión funcional siempre se valida con usuarios reales antes de la entrega final.

Sí. Clasificamos el sistema según el nivel de riesgo del AI Act (habitualmente riesgo limitado o mínimo para copilots de uso interno), documentamos la base legal del tratamiento de datos personales, evaluamos sesgos del modelo y generamos trazabilidad de las respuestas. Los datos permanecen en vuestra infraestructura y bajo vuestro control.

PDFs, Word (.docx), PowerPoint, texto plano, páginas web internas, SharePoint/OneDrive, Confluence, Notion, bases de datos SQL estructuradas, emails (Exchange/Gmail con permisos adecuados) y cualquier fuente con API accesible. Durante el discovery evaluamos vuestro inventario documental y recomendamos qué indexar primero para mayor impacto.

Un copilot básico (1–2 fuentes de documentos, interfaz web sencilla, LLM vía API) parte de 5.000–8.000 €. Implementaciones más complejas con múltiples fuentes, interfaz integrada en Teams/Slack, LLM on-premise o integración con datos estructurados se mueven entre 12.000 y 30.000 €. El coste de inferencia del LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic) corre por vuestra cuenta directamente.

Con RAG bien implementado, las alucinaciones se reducen drásticamente porque el modelo solo puede responder con lo que encuentra en vuestros documentos. Configuramos el sistema para que responda "no encuentro información suficiente sobre esto" cuando no hay documentos relevantes, en lugar de inventar. Implementamos evaluación automática de calidad de respuestas y ajuste continuo durante las primeras semanas.

Sí, principalmente dos tipos: (1) Actualización del índice de documentos cuando añadís nuevos documentos o modificáis los existentes (puede automatizarse). (2) Evaluación periódica de la calidad de respuestas y ajuste de parámetros (chunking, embeddings, prompts de sistema). Los primeros 30 días incluimos soporte. Después, podéis gestionar el índice internamente o contratar soporte mensual.