De la documentació dispersa a un assistent intern útil
Totes les empreses tenen el mateix problema: el coneixement està fragmentat. Manuals en PDF oblidats en una carpeta de xarxa, procediments operatius en un SharePoint que ningú visita, correus electrònics amb "la manera correcta de fer les coses" i el cervell d'aquell empleat veterà que ho sap tot. Quan arriba algú nou (o quan el veterà està de vacances), la productivitat cau en picat.
La promesa de la IA generativa corporativa és solucionar això mitjançant sistemes RAG (Retrieval-Augmented Generation). Però, com passem de la teoria a un bot que realment respongui preguntes útils sense al·lucinar?
Què és realment un sistema RAG?
Imagina que contractes un bibliotecari amb memòria fotogràfica. Quan li fas una pregunta, no s'inventa la resposta; primer corre a buscar els llibres (els teus documents) que parlen del tema, llegeix els paràgrafs rellevants i després et construeix una resposta resumida basant-se només en el que ha llegit. Això és RAG. A diferència d'un ChatGPT obert que tira del seu entrenament general (i pot inventar), un sistema RAG està "ancorat" a la teva veritat corporativa.
Pas 1: La Neteja (Garbage In, Garbage Out)
L'error número u és abocar-ho tot a la IA. Si tens tres versions del manual de procediments de 2019, 2021 i 2024, la IA es confondrà. Abans de tocar una línia de codi o contractar una eina, cal fer arqueologia digital:
- Elimina duplicats i versions obsoletes.
- Converteix formats estranys a text net (PDFs escanejats són l'enemic).
- Estructura la informació: un document amb títols clars i preguntes freqüents és molt més fàcil d'entendre per a la màquina que un mur de text de 50 pàgines.
Pas 2: La Fragmentació (Chunking)
Els models d'IA tenen un límit de context. No pots passar-li tota la història de l'empresa en cada pregunta. El secret del RAG és com talles els documents a trossos petits (chunks). Si talles per paràgrafs, potser perds el context. Si talles per pàgines, potser inclous informació irrellevant. L'estratègia de "chunking" és la part més artesanal i tècnica del procés, i sovint on es guanya o es perd la batalla de la qualitat.
Pas 3: La Citació, la clau de la confiança
Un assistent intern mai no hauria de dir "Fes això". Hauria de dir: "Segons el manual de Riscos Laborals (pàgina 12), has de fer això". El sistema ha de ser capaç de mostrar la font original. Això té dos avantatges: permet a l'humà verificar la informació (fonamental en temes legals o tècnics) i genera confiança en l'equip, que deixa de veure la IA com una "caixa negra" màgica.
Casos d'Ús Reals que Funcionen Avui
On estem veient més retorn immediat?
- Onboarding de nous empleats: "Com demano les vacances?", "Quina és la política de teletreball?", "Com configuro la VPN?". El bot respon a l'instant, alliberant RRHH i IT.
- Suport Tècnic de Nivell 1: Agents que poden preguntar "Quin és el codi d'error 503 en l'API de Amadeus?" i rebre la solució tècnica documentada sense haver d'escalar al sènior.
- Anàlisi de Contractes: "Quines clàusules de penalització té el contracte amb el proveïdor X?".
Conclusió: Comença petit, però comença
No intentis crear l'Oracle de Delfos el primer dia. Comença amb un sol departament (per exemple, Atenció al Client) i un sol corpus documental (les FAQs i els manuals de producte). Aprèn com pregunten els teus usuaris, ajusta la recuperació i, a poc a poc, expandeix. El coneixement de la teva empresa és el teu actiu més valuós; fer-lo accessible és el millor que pots fer per la teva eficiència.