Tienes un problema que te cuesta miles de euros al año en productividad y probablemente no lo sabes: tu empresa tiene amnesia.

El conocimiento crítico de tu negocio—cómo se resuelve esa incidencia técnica específica, cuál es la política de devoluciones exacta para el cliente B2B, qué se acordó en ese email de hace seis meses—está disperso. Vive en PDFs olvidados, en cadenas de correos interminables y, lo peor de todo, en la cabeza de dos o tres empleados veteranos. Si ellos se van, el conocimiento se va.

Ante esto, muchas empresas corren a «implementar IA» pagando suscripciones de ChatGPT Plus para sus empleados.

Grave error.

ChatGPT es un modelo entrenado con internet pública. No sabe nada de tus procesos internos, tus márgenes o tus clientes. Si le preguntas sobre tu empresa, alucinará (inventará una respuesta que suena convincente pero es falsa).

En Datseo, no te vendemos «prompts»; construimos la infraestructura para que la IA trabaje con tus datos privados. Bienvenido a la arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation).


¿Qué es RAG? El «Examen a Libro Abierto» de la IA

Imagina que ChatGPT es un estudiante brillantísimo que se ha leído todo internet, pero no se ha leído el manual de operaciones de tu empresa. Si le haces una pregunta del manual, suspenderá.

La arquitectura RAG (Generación Aumentada por Recuperación) cambia las reglas del juego. En lugar de pedirle a la IA que responda de memoria, le damos permiso para «abrir el libro» antes de contestar.

El proceso técnico simplificado:

  1. La Pregunta: Un empleado (ej: un comercial nuevo) pregunta en un chat interno: «¿Cuál es el descuento máximo para un cliente de Tier 2 que paga por adelantado?».
  2. La Recuperación (Retrieval): Antes de que la IA diga nada, nuestro sistema busca en tu base de conocimiento privada (tus PDFs de políticas comerciales, tus excels de tarifas, etc.) y extrae el párrafo exacto que contiene la respuesta.
  3. La Generación (Generation): El sistema le envía a la IA la pregunta del usuario + el párrafo con la respuesta correcta. Le dice: «Usando SOLO esta información que te acabo de dar, responde al usuario».
  4. La Respuesta Precisa: La IA responde perfectamente, sin inventar nada, e incluso puede citar la fuente: «Según el documento ‘Política_Comercial_2024.pdf’, página 12, el descuento máximo es del 15%».

La Metodología Datseo: Construyendo tu Cerebro Corporativo

Implementar un sistema RAG no es instalar un plugin. Es un proyecto de ingeniería de datos:

1. Ingesta y «Chunking» de Datos Privados

No podemos tirarle 5.000 PDFs a la IA. Primero, limpiamos tus documentos. Luego, los dividimos en fragmentos pequeños y digeribles (chunks).

2. Vectorización (El secreto matemático)

Convertimos esos fragmentos de texto en vectores numéricos y los guardamos en una Base de Datos Vectorial (como Pinecone o Weaviate). Esto permite que el sistema entienda el significado de una pregunta, no solo busque palabras clave.

3. Entorno Seguro y Soberano

Tu información nunca entrena modelos públicos. Todo el proceso ocurre en una infraestructura controlada (ej: en tu propia nube de Azure o AWS conectada a modelos vía API privada), garantizando la confidencialidad total.


Casos de Uso Reales


En resumen: Soberanía sobre tu Conocimiento

Una empresa inteligente no es la que tiene los empleados con mejor memoria, sino la que tiene el mejor sistema para acceder a su conocimiento colectivo.

La arquitectura RAG es el puente entre la potencia de la IA generativa y la realidad de tus datos empresariales. Es la diferencia entre una IA que «charla» y una IA que trabaja.


🧠 ¿Tu conocimiento interno es un caos?

Deja de perder tiempo buscando información que ya tienes. En Datseo diseñamos e implementamos el sistema RAG que centraliza y activa el cerebro de tu compañía.

👉 [Consultar Proyecto de IA Corporativa (RAG)]

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Información básica sobre protección de datos Ver más

  • Responsable: jaime Brunet Gomila.
  • Finalidad:  Moderar los comentarios.
  • Legitimación:  Por consentimiento del interesado.
  • Destinatarios y encargados de tratamiento:  No se ceden o comunican datos a terceros para prestar este servicio. El Titular ha contratado los servicios de alojamiento web a Hostinger que actúa como encargado de tratamiento.
  • Derechos: Acceder, rectificar y suprimir los datos.
  • Información Adicional: Puede consultar la información detallada en la Política de Privacidad.

Esta web utiliza cookies propias y de terceros para su correcto funcionamiento y para fines analíticos. Contiene enlaces a sitios web de terceros con políticas de privacidad ajenas que podrás aceptar o no cuando accedas a ellos. Al hacer clic en el botón Aceptar, acepta el uso de estas tecnologías y el procesamiento de tus datos para estos propósitos. Más información
Privacidad