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¿Qué se necesita para una base de datos de conocimiento con IA? Los requisitos
Antes de que una base de datos de conocimiento con IA tenga siquiera sentido, tienen que existir algunas cosas en la empresa. Cuáles son — y cuáles supuestos requisitos en realidad no lo son.
Para una base de datos de conocimiento con IA una empresa necesita tres cosas: un proceso concreto identificado que hoy cuesta tiempo o pedidos, contenidos o datos existentes con los que trabajar, y una persona que pueda decidir. Los conocimientos técnicos previos expresamente no están incluidos.
01 — Requisitos
Lo que necesitas para una base de datos de conocimiento con IA
- Un motivo claramente definido. No «deberíamos hacer algo con IA», sino un proceso que hoy demostrablemente cuesta tiempo o contratos.
- Contenidos o datos existentes. La base de datos de conocimiento con IA trabaja con lo que hay. Cuanto más completa sea la situación inicial, más corta será la configuración.
- Acceso a los sistemas afectados. Quien gestiona los accesos debe estar involucrado desde el principio: esta es, según la experiencia, la causa más frecuente de retrasos.
- Una persona de contacto con poder de decisión. Una, no tres.
- Disposición a ajustar tras la puesta en marcha. Las primeras semanas de operación real muestran qué faltaba en el concepto. Eso es normal y está previsto.
02 — Participación
Qué necesitamos de ti
- Una persona de contacto que pueda decidir — no solo derivar.
- Acceso a los sistemas involucrados, a tiempo y no el día de la puesta en marcha.
- Ejemplos reales del día a día — cuanto más desordenados, más útiles para la prueba.
- De dos a cuatro horas para coordinación, distribuidas durante la duración del proyecto.
- Una respuesta a la pregunta de qué significa el éxito. Sin ella, no se puede evaluar nada después.
03 — Adecuación
Cuándo vale la pena
- El proceso afectado ocurre al menos semanalmente.
- Sigue reglas que se pueden escribir — aunque haya excepciones.
- Hoy es trabajo manual que nadie hace con gusto.
- Hay una persona que decide, no tres que tienen que coordinarse.
- Podéis definir cómo sabréis que ha funcionado.
04 — Preguntas
Preguntas frecuentes
¿Qué es RAG?
La sigla significa retrieval-augmented generation. En lugar de que el modelo de lenguaje responda de memoria, primero se busca en tus documentos, y solo los pasajes encontrados se utilizan para responder. Esa es la razón por la que la respuesta tiene una fuente.
Nuestros documentos son un caos. ¿Funciona de todos modos?
Hasta cierto punto sí, el sistema puede manejar diferentes formatos y estructuras. Lo que no puede hacer es resolver información contradictoria. Si circulan tres versiones de una lista de precios, hay que aclarar primero cuál es la válida.
¿Tiene que funcionar en la nube?
No. Para áreas sensibles utilizamos modelos que funcionan completamente en tu propio hardware. Cuesta más configuración y algo de calidad de respuesta, pero ningún documento sale de la empresa.
¿Qué pasa si tenemos varios idiomas en el conjunto de documentos?
No hay problema: la búsqueda entiende preguntas y documentos independientemente del idioma y encuentra la respuesta correcta incluso cuando la pregunta y la fuente están en idiomas diferentes.
¿Cómo detectamos respuestas desactualizadas?
Mediante fechas y una identificación de documentos marcados como obsoletos. Además, el análisis muestra qué fuentes se utilizan con frecuencia, esas se actualizan primero.
¿Podemos ampliarlo gradualmente a otros departamentos?
Sí, ese es el camino habitual. Empezar con un departamento, aprender de sus preguntas y resultados, y luego conectar el siguiente, en lugar de liberarlo todo de una vez.
¿Cuánto tiempo lleva la configuración con un gran volumen de documentos?
Depende menos de la cantidad que del estado: archivos bien estructurados con pocas duplicaciones están listos en pocas semanas, archivos acumulados con muchas versiones antiguas necesitan una ronda de limpieza previa.
05 — Continuar
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