Tu equipo hace preguntas en lenguaje natural y obtiene respuestas precisas directamente desde tus manuales, políticas y procedimientos. Sin búsquedas manuales, sin "pregúntale a fulanito", sin conocimiento que se pierde cuando alguien se va.
Tus manuales y procedimientos están en SharePoint, Confluence, Google Drive o un servidor de archivos. Nadie recuerda exactamente dónde está cada documento. La búsqueda manual consume 15-30 minutos por consulta, cuando se encuentra. Cuando no, se pregunta a un compañero que tampoco recuerda o que no está disponible.
Cada persona nueva tarda semanas en ser productiva porque tiene que asimilar manuales extensos, preguntar constantemente a compañeros y aprender dónde está cada cosa. El coste oculto del onboarding no está en el salario del primer mes: está en las horas que el equipo existente dedica a resolver dudas básicas que ya están documentadas.
Hay personas en tu empresa que son el único punto de consulta para ciertos procedimientos o sistemas. Cuando no están disponibles o cuando se van, ese conocimiento desaparece o hay que reconstruirlo. La empresa es vulnerable a la dependencia de personas individuales que no debería tener en procesos estándar.
Los manuales se crean con buenas intenciones y se desactualizan en silencio. El equipo deja de consultarlos porque "no están al día". El resultado: cada persona trabaja con su propia versión del procedimiento, los errores se repiten y la formación interna pierde coherencia.
El empleado sabe lo que busca pero no recuerda los términos exactos del documento; la búsqueda devuelve cero resultados o cien resultados irrelevantes; el conocimiento existe pero es inaccesible.
Parte de la documentación está en Confluence, parte en Google Drive, parte en emails y parte en la cabeza de alguien; no hay una capa que unifique todo y permita buscar en un único sitio.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la arquitectura que resuelve esto: un sistema de IA que busca en tu documentación real y construye respuestas precisas y contextualizadas. No inventa, no alucina: responde desde lo que tienes documentado, con cita de fuente incluida.
Procesamos tus PDFs, Word, Confluence, Notion, SharePoint o cualquier fuente. Cada fragmento se convierte en un vector semántico almacenado en base de datos vectorial.
El empleado pregunta como hablaría con un compañero: "¿Cuántos días de vacaciones me corresponden si llevo 8 meses?" o "¿Qué incluye el proceso de aprobación de gastos de viaje?"
El sistema localiza los fragmentos más relevantes de toda tu base documental, no solo por palabras clave sino por significado. Encuentra la respuesta aunque no use exactamente los mismos términos.
El modelo construye una respuesta precisa y cita el documento fuente. El empleado puede verificar el fragmento original con un clic. Sin alucinaciones: si no está en la documentación, dice que no sabe.
SOPs, guías de proceso, instrucciones de trabajo. El equipo consulta el paso concreto que necesita sin leer el manual completo.
Vacaciones, gastos, teletrabajo, código de conducta, beneficios. Respuestas inmediatas sin abrir el portal de RRHH ni esperar al responsable.
APIs, configuraciones, arquitectura de sistemas, runbooks de operaciones. El equipo técnico encuentra la respuesta en segundos sin buscar en Confluence o preguntar al autor original.
Las personas nuevas resuelven sus dudas de forma autónoma durante las primeras semanas. El equipo existente deja de repetir las mismas respuestas básicas.
Contratos, cláusulas, normativa sectorial, protocolos de protección de datos. El equipo comercial y operativo consulta sin esperar al departamento legal.
Catálogo de productos, condiciones comerciales, tarifas, argumentarios de venta y respuestas a objeciones frecuentes. El equipo comercial responde al cliente en tiempo real.
Para documentación no confidencial
Ideal: manuales de proceso, políticas de RRHH, documentación técnica no sensible
Para datos confidenciales o regulados
Ideal: contratos, datos de clientes, normativa interna sensible, propiedad intelectual
Lo mejor de ambos según la fuente
Ideal: empresas medianas con mix de documentación pública y confidencial
Tiempo de búsqueda
De 15-30 min a segundos
Precisión de respuestas
Citando fuente verificable
A producción
Con tus documentos indexados
Disponible
Sin depender de personas
Si cada persona del equipo invierte de media 20 minutos al día buscando información en documentación interna — que es un número conservador — son 6,6 horas/semana por persona. En un equipo de 20 personas a 25€/hora, eso son 3.300€ semanales en búsquedas que un sistema RAG reduce en un 70%. El coste de implementación se recupera en pocas semanas.
El servicio completo: chatbots, agentes autónomos, modelos predictivos y procesamiento inteligente de datos. RAG es una de las soluciones dentro de este servicio.
Ver servicio →Visión completa de las soluciones de inteligencia artificial adaptadas a la escala y presupuesto de pymes: desde chatbots hasta análisis predictivo y agentes operativos.
Ver solución →El sistema RAG puede conectarse con flujos de automatización: crear tickets, disparar acciones o notificar al equipo correcto según la consulta recibida.
Ver servicio →Analizo tu base documental actual y te muestro cómo un sistema RAG puede tenerla consultable en lenguaje natural en menos de tres semanas.
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