Asistente interno con IA para la documentación de empresa (RAG)
Cómo funciona un asistente interno con IA que responde con la documentación de tu empresa (RAG), cuándo merece la pena, riesgos y cómo hacer un piloto.
Asistente interno
¿Cuál es el plazo para aceptar una devolución?
Los clientes tienen 30 días naturales desde la entrega. El producto debe estar sin usar y en su embalaje original.
Procedimiento de devoluciones · v3 · pág. 2
¿Y si el producto llegó dañado?
Pregunta sobre la documentación…
Neural Soft Actualizado 7 min de lectura
En resumen
Un asistente con RAG responde en lenguaje natural usando vuestros documentos y cita de dónde sale cada dato.
El modelo no se reentrena; los documentos se consultan en cada pregunta y respetando los permisos de cada persona.
Funciona bien con mucha documentación y preguntas repetidas; no sustituye a consultar una base de datos en tiempo real.
Se empieza con un piloto acotado y entre 30 y 50 preguntas reales para medir la calidad.
“¿Dónde está el procedimiento de devoluciones?”, “¿Qué dice el contrato con este proveedor sobre los plazos?”, “¿Cómo se configura el producto X para un cliente nuevo?”. En cualquier empresa, una parte importante del día se va en buscar información que ya existe, o en preguntársela a la misma persona de siempre.
Un asistente interno con IA responde a estas preguntas en lenguaje natural, con la documentación de la empresa y citando de dónde saca cada respuesta. La técnica que lo hace posible se llama RAG (retrieval-augmented generation, generación aumentada por recuperación).
Qué es RAG, explicado sin jerga
Un modelo de lenguaje como los de ChatGPT o Claude sabe mucho de todo, pero no conoce vuestros documentos. Y si le preguntas algo que no sabe, puede inventárselo. RAG lo resuelve en dos pasos: primero busca los fragmentos de vuestra documentación más relevantes para la pregunta, y después le pide al modelo que responda solo con esos fragmentos, indicando de qué documento sale cada dato.
Guía visual · Asistentes con IA
Cómo responde un asistente con tus documentos
La técnica se llama RAG (generación aumentada por recuperación). Así es el viaje de una pregunta, en cuatro viñetas.
01 · El viaje de una pregunta
De la duda a la respuesta citada
1
¿Plazo de devolución para clientes de tienda?
Alguien pregunta, con sus palabras
2
Se busca en los documentos que puede ver
3
…30 días naturales desde la entrega… …con el ticket o la factura… …los productos personalizados no admiten devolución…
Salen los fragmentos que responden
4
30 días desde la entrega, con el ticket. Los personalizados no se devuelven. Devoluciones v3 · apdo. 2
La IA responde y cita la fuente
02 · Expectativas realistas
Lo que hace bien y sus límites
Cita el documento de cada dato
Responde con la versión vigente
Respeta los permisos de cada persona
Con documentación desordenada, refleja el desorden
No es para datos que cambian cada hora
Puede fallar: se evalúa antes de abrirlo a todos
03 · Antes de abrirlo a todos
30–50
preguntas reales, con su respuesta correcta, para medir en el piloto cuántas acierta, cuánto tiempo se ahorra y qué preguntas ya no llegan a las personas expertas.
Tres preguntas típicas a un asistente documental, con datos de una empresa ficticia. Fíjate en que la respuesta siempre dice de dónde sale, y en lo que hace cuando no debe contestar.
Una respuesta con su fuente
Pregunta de un comercial
“¿Cuántos días tiene un cliente de tienda para devolver un producto?”
Respuesta
30 días naturales desde la entrega, con el ticket o la factura. Los productos personalizados no admiten devolución.
Procedimiento de devoluciones v3 · apdo. 2
Cuando no lo encuentra
Pregunta de un técnico
“¿Qué par de apriete lleva el modelo X-200 en la fijación trasera?”
Respuesta
No encuentro ese dato en la documentación disponible. Puedes consultarlo con el departamento técnico.
Pregunta anotada para completar el manual
Cuando no tiene permiso
Pregunta de un empleado
“¿Cuál es el sueldo del puesto de jefe de almacén?”
Respuesta
No tengo acceso a información sobre salarios para tu perfil. Si lo necesitas, consulta a Recursos Humanos.
Sin acceso a documentos de RR. HH.
Cómo se prepara la documentación
Antes de poder buscar, los documentos se indexan. Es un proceso automático que se repite cada vez que cambia un documento, de forma que el asistente responde siempre con la versión vigente.
01
Extraer el texto
PDF, Word, páginas de la intranet, wikis o tickets resueltos.
PDF · DOCX · intranet
02
Dividir en fragmentos
Se separa por secciones y apartados con sentido propio.
Apartado 2.1 · 1 fragmento
03
Representar el significado
Cada fragmento se convierte en números (embedding) que permiten encontrar textos parecidos aunque no usen las mismas palabras.
“devolución” ≈ “reembolso”
04
Guardar con metadatos
Documento, fecha, departamento y quién tiene permiso para verlo.
Ventas · vigente · todos
La indexación: de los documentos de la empresa a un índice que se puede consultar.
Cómo encuentra los fragmentos: por significado
El paso clave es el tercero. Al convertir cada fragmento en números según su significado, la búsqueda encuentra lo que responde a la pregunta aunque no comparta ni una palabra con ella.
Devoluciones Facturación Recursos humanos Producto Plazo de devolución Reembolsos Productos personalizados Cambios de talla Facturas rectificativas Formas de pago Vencimientos Vacaciones Nóminas Teletrabajo Garantía Montaje X-200 Mantenimiento
Pregunta
“¿Cuánto tiempo tiene un cliente para devolver un pedido?”
Fragmentos más cercanos
1Plazo de devoluciónProcedimiento de devoluciones · apdo. 2
2ReembolsosPolítica de reembolsos · apdo. 1
3Productos personalizadosCondiciones de venta · apdo. 7
La pregunta dice “devolver un pedido” y el documento, “plazo de devolución” o “reembolso”: se encuentran porque significan lo mismo, no porque compartan palabras.
Ejemplo ilustrativo: un mapa en dos dimensiones de un espacio que en realidad tiene cientos.
Cuándo merece la pena
La parte difícil no es el modelo, sino encontrar el fragmento correcto. Por eso el orden de la documentación pesa tanto como la tecnología.
Un asistente documental suele dar buen resultado en estas situaciones:
Mucha documentación
Procedimientos, manuales, normativa, contratos o fichas de producto, y el equipo pierde tiempo buscando.
Preguntas repetidas
Se hacen las mismas preguntas a las mismas personas una y otra vez.
Personas nuevas
Entran personas a menudo y la formación inicial depende de quien tenga tiempo.
Respuestas rápidas
Soporte o el equipo comercial necesitan respuestas precisas sobre productos o condiciones.
Herramienta comercial o solución a medida
Hoy hay dos caminos, y no son excluyentes:
Funciones integradas
Microsoft 365 Copilot, Google Gemini para Workspace o las versiones de empresa de ChatGPT o Claude.
Buscan en vuestros documentos sin desarrollo.
Rápidas de activar y suficientes para muchos usos generales.
Asistente a medida
Fuentes variadas: ERP, CRM, tickets o wiki.
Respuestas con un formato concreto y permisos finos.
Integrado en vuestras aplicaciones, con el modelo elegido y los datos tratados en la UE.
Un buen diagnóstico ayuda a decidir: muchas veces lo comercial cubre la mayor parte y solo merece la pena desarrollar lo específico.
Los riesgos y cómo se controlan
Respuestas inventadas
El riesgo nunca es cero, pero se reduce mucho si el asistente:
responde solo con los fragmentos recuperados y dice "no lo sé" si no encuentra nada;
cita las fuentes con enlace al documento;
se evalúa con preguntas reales antes de abrirlo a todo el equipo.
Permisos
El asistente no debe mostrar a nadie un documento que no podría abrir. Los permisos se aplican en la búsqueda, no confiando en que el modelo "no lo diga".
Datos y proveedores
Hay que saber dónde se procesan los datos, con qué contrato y si el proveedor los usa para entrenar (en las versiones empresariales, normalmente no). Con datos personales, se aplica el RGPD.
Documentación desactualizada
Si conviven tres versiones del mismo procedimiento, puede citar la antigua. Parte del proyecto es decidir qué fuentes son oficiales y quién las mantiene, y eso ya mejora la organización.
Cómo hacer un piloto
1
Elegid un ámbito acotado
Un departamento o un tipo de documentación, por ejemplo procedimientos de calidad o fichas de producto.
2
Recopilad entre 30 y 50 preguntas reales
Las que se hacen a menudo, con su respuesta correcta. Servirán para medir la calidad.
Banco de preguntas
3
Indexad las fuentes
Montad el asistente del ámbito con citas y permisos.
4
Probadlo con un grupo pequeño
Durante unas semanas, recogiendo las preguntas que falla.
5
Medid
Porcentaje de respuestas correctas, tiempo de búsqueda ahorrado y preguntas que ya no llegan a las personas expertas.
¿Hay que entrenar un modelo con nuestros documentos?
No. Con RAG el modelo no se reentrena: los documentos se consultan en cada pregunta. Es más barato, se actualiza al momento y es más fácil controlar qué se puede ver.
¿Puede responder en varios idiomas?
Sí. Los modelos actuales responden en el idioma de la pregunta aunque los documentos estén en otro.
¿Se puede conectar con Teams, Slack o la intranet?
Sí. Lo habitual es integrarlo donde el equipo ya trabaja, para que no tenga que abrir otra aplicación.
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