De la documentación dispersa a un asistente interno útil
Todas las empresas tienen el mismo problema: el conocimiento está fragmentado. Manuales en PDF olvidados en una carpeta de red, procedimientos operativos en un SharePoint que nadie visita, correos electrónicos con "la manera correcta de hacer las cosas" y el cerebro de ese empleado veterano que lo sabe todo. Cuando llega alguien nuevo (o cuando el veterano está de vacaciones), la productividad cae en picado.
La promesa de la IA generativa corporativa es solucionar esto mediante sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation). Pero, ¿cómo pasamos de la teoría a un bot que realmente responda preguntas útiles sin alucinar?
¿Qué es realmente un sistema RAG?
Imagina que contratas un bibliotecario con memoria fotográfica. Cuando le haces una pregunta, no se inventa la respuesta; primero corre a buscar los libros (tus documentos) que hablan del tema, lee los párrafos relevantes y después te construye una respuesta resumida basándose solo en lo que ha leído. Eso es RAG. A diferencia de un ChatGPT abierto que tira de su entrenamiento general (y puede inventar), un sistema RAG está "anclado" a tu verdad corporativa.
Paso 1: La Limpieza (Garbage In, Garbage Out)
El error número uno es volcarlo todo a la IA. Si tienes tres versiones del manual de procedimientos de 2019, 2021 y 2024, la IA se confundirá. Antes de tocar una línea de código o contratar una herramienta, hay que hacer arqueología digital:
- Elimina duplicados y versiones obsoletas.
- Convierte formatos extraños a texto limpio (los PDFs escaneados son el enemigo).
- Estructura la información: un documento con títulos claros y preguntas frecuentes es mucho más fácil de entender para la máquina que un muro de texto de 50 páginas.
Paso 2: La Fragmentación (Chunking)
Los modelos de IA tienen un límite de contexto. No puedes pasarle toda la historia de la empresa en cada pregunta. El secreto del RAG es cómo cortas los documentos en trozos pequeños (chunks). Si cortas por párrafos, quizás pierdes el contexto. Si cortas por páginas, quizás incluyes información irrelevante. La estrategia de "chunking" es la parte más artesanal y técnica del proceso, y a menudo donde se gana o se pierde la batalla de la calidad.
Paso 3: La Citación, la clave de la confianza
Un asistente interno nunca debería decir "Haz esto". Debería decir: "Según el manual de Riesgos Laborales (página 12), debes hacer esto". El sistema tiene que ser capaz de mostrar la fuente original. Esto tiene dos ventajas: permite al humano verificar la información (fundamental en temas legales o técnicos) y genera confianza en el equipo, que deja de ver la IA como una "caja negra" mágica.
Casos de Uso Reales que Funcionan Hoy
¿Dónde estamos viendo más retorno inmediato?
- Onboarding de nuevos empleados: "¿Cómo pido las vacaciones?", "¿Cuál es la política de teletrabajo?", "¿Cómo configuro la VPN?". El bot responde al instante, liberando a RRHH y a IT.
- Soporte Técnico de Nivel 1: Agentes que pueden preguntar "¿Cuál es el código de error 503 en la API de Amadeus?" y recibir la solución técnica documentada sin tener que escalar al sénior.
- Análisis de Contratos: "¿Qué cláusulas de penalización tiene el contrato con el proveedor X?".
Conclusión: Empieza pequeño, pero empieza
No intentes crear el Oráculo de Delfos el primer día. Empieza con un solo departamento (por ejemplo, Atención al Cliente) y un solo corpus documental (las FAQs y los manuales de producto). Aprende cómo preguntan tus usuarios, ajusta la recuperación y, poco a poco, expande. El conocimiento de tu empresa es tu activo más valioso; hacerlo accesible es lo mejor que puedes hacer por tu eficiencia.