Chatbots y RAG
Un chatbot para negocios que responde con sus propios documentos y cita las fuentes
Construimos un chatbot para negocios que responde preguntas a partir de sus propias políticas, manuales, contratos, fichas de producto y centro de ayuda, y muestra la fuente de cada respuesta. Está pensado para equipos de soporte, RR. HH., habilitación comercial y operaciones cansados de responder siempre las mismas preguntas, que quieren un asistente en el sitio web, en Slack o Teams, o dentro de Zendesk, que solo diga lo que dicen sus documentos.
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Respuesta rápida
¿Cómo responde un chatbot para negocios a partir de los documentos de la empresa?
Un chatbot para negocios responde a partir de los documentos de la empresa mediante recuperación: busca en un índice de sus archivos los fragmentos más relevantes para la pregunta, entrega solo esos fragmentos al modelo y le pide que responda con citas. Si no encuentra nada relevante, lo dice y deriva la pregunta a una persona.
- Las respuestas proceden solo de sus documentos indexados, con una cita para cada afirmación.
- Los permisos de los archivos se trasladan al índice, de modo que cada persona solo ve lo que podría abrir.
- Por debajo de un umbral de relevancia, el bot dice que no lo sabe y escala la pregunta.
- Un conjunto de evaluación semanal detecta respuestas erróneas antes que sus clientes o empleados.
¿Qué es un chatbot para negocios con IA y qué lo hace fiable?
Es un asistente que responde en lenguaje claro a partir de un conjunto definido de conocimiento de la empresa. Lo que lo hace fiable no es el modelo, sino el diseño: responde solo con fragmentos recuperados, los cita y se niega a responder cuando falta la evidencia.
Los chatbots genéricos fallan porque responden con el entrenamiento general del modelo, que suena seguro y a menudo se equivoca sobre sus productos, precios y políticas. El nuestro está anclado a sus fuentes. Cada respuesta enlaza a la página, sección o archivo del que procede, para que un cliente pueda comprobarla y un empleado pueda abrir la política completa con un clic.
¿Cómo funciona la recuperación con citas?
La generación aumentada por recuperación, conocida como RAG, funciona en dos fases. Primero, sus documentos se dividen en fragmentos y se guardan en un índice de búsqueda que entiende el significado, no solo las palabras clave. Después, para cada pregunta, el sistema extrae los fragmentos más cercanos y pide al modelo que responda solo a partir de ellos, indicando de dónde procede cada punto.
Un buen desarrollo RAG depende sobre todo de la primera fase. Dividimos los documentos según su estructura real (encabezados, cláusulas, filas de tablas) en lugar de por longitudes fijas, añadimos metadatos como producto, región y fecha de vigencia, y combinamos la búsqueda por significado con la búsqueda por palabras clave para encontrar con exactitud referencias de piezas y códigos de políticas. Los índices residen en Pinecone, Qdrant, Supabase con pgvector o Azure AI Search, según dónde se permita alojar sus datos.
Qué obtiene
Qué entregamos
Definido y presupuestado a precio cerrado tras una revisión gratuita.
Inventario de fuentes
Una lista de cada fuente documental, su responsable, el método de sincronización y las reglas de acceso.
Índice de búsqueda
Fragmentos estructurados y con permisos en una base de datos vectorial en su cuenta.
Interfaz de chat
Un widget web, una app de Slack o Teams o una integración con Zendesk, con su marca y su alcance definido.
Reglas de anclaje
Requisitos de cita, umbrales de relevancia y vías de escalado.
Conjunto de evaluación
Preguntas reales con respuestas correctas y rechazos esperados, que se vuelve a ejecutar tras cada cambio.
Informe de carencias
Preguntas escaladas y sin respuesta agrupadas por tema, que muestran qué documentos hay que corregir.
¿Qué fuentes puede incluir la base de conocimiento con IA?
Puede incluir casi todo el texto que sus equipos ya mantienen: sitios y bibliotecas de documentos de SharePoint, carpetas de Google Drive, artículos del centro de ayuda, PDF, archivos de Word, hojas de cálculo y páginas wiki exportadas. También pueden añadirse tickets resueltos de Zendesk, lo que ayuda al bot a responder la larga cola de preguntas que sus artículos de ayuda nunca cubrieron.
La base de conocimiento se mantiene sincronizada. Programamos la reindexación o la activamos cuando cambian los archivos, eliminamos los fragmentos de documentos borrados o sustituidos y registramos la fecha de la última actualización de cada fuente. Una política actualizada el lunes es la que el bot cita el martes.
- Bibliotecas de SharePoint y OneDrive.
- Google Drive y Google Docs.
- Artículos del centro de ayuda y tickets resueltos de Zendesk.
- Manuales, contratos y fichas de producto en PDF.
- Datos estructurados como listas de precios o tablas de especificaciones.
¿Dónde puede funcionar el chatbot: sitio web, Slack, Teams o Zendesk?
Allí donde se hacen las preguntas. Un widget en el sitio web público atiende a los clientes solo con contenido público. Un asistente interno en Slack o Microsoft Teams atiende al personal con contenido interno filtrado según sus permisos. Dentro de Zendesk, el bot puede redactar una respuesta con fuentes para que el agente de soporte la edite y la envíe.
La misma base de conocimiento puede alimentar los tres canales con reglas distintas para cada uno. Los bots públicos tienen un alcance más restringido y una vía clara hacia una persona, como un formulario de ticket o el traspaso a un chat en vivo. Los bots internos pueden cubrir políticas de RR. HH., guías de TI, material comercial y procedimientos, con cada sección visible solo para los grupos que deben verla.
Cada canal tiene además su propia analítica: preguntas formuladas, tasa de respuesta, tasa de escalado y los temas a los que la gente vuelve con más frecuencia. Los responsables de soporte usan esa vista para decidir qué artículos de ayuda escribir a continuación, y los equipos de RR. HH. o TI para detectar políticas que el personal sigue interpretando mal.
¿Cómo se evita que el chatbot se invente cosas?
Negándose a responder sin evidencia y midiéndolo. Si la recuperación no devuelve nada por encima de un umbral de relevancia, el bot dice que no ha encontrado una respuesta y ofrece trasladar la pregunta. El modelo tiene instrucciones de usar solo los fragmentos proporcionados, y una comprobación confirma que cada respuesta incluye al menos una cita válida.
Antes del lanzamiento creamos un conjunto de evaluación con preguntas reales y sus respuestas correctas, incluidas preguntas que el bot debería rechazar. Puntuamos la precisión, la corrección de las citas y el comportamiento de rechazo, y volvemos a ejecutar el conjunto tras cada sincronización de documentos o cambio de prompt. Las preguntas que terminan en escalado quedan registradas, lo que le muestra exactamente qué documentos faltan o están desactualizados.
¿Están seguros nuestros datos en un chatbot de IA?
Pueden estarlo, con las condiciones contractuales y la arquitectura adecuadas. Usamos los modelos solo a través de API o planes empresariales, no de aplicaciones de consumo, mantenemos el índice en su propia cuenta en la nube cuando es necesario y registramos prompts y resultados para que pueda auditar qué se preguntó y qué se respondió.
Los permisos se aplican en el momento de la recuperación: el bot solo busca en los fragmentos que el usuario puede ver, de modo que un asistente interno no puede filtrar una tabla salarial a alguien ajeno a RR. HH. Para contenido regulado, los modelos pueden ejecutarse a través de Amazon Bedrock o Microsoft Foundry, o como modelos de pesos abiertos dentro de su red, y cualquier dato de salud requiere un BAA firmado con cada proveedor que lo trate.
Caso de éxito · Empresa de logística, Reino Unido
Automatización de la planificación de rutas
El equipo de despacho tecleaba cada dirección en Google Maps, que solo optimiza 25 paradas y no permite añadir tiempo en cada parada. Una herramienta en Python que carga las direcciones automáticamente, añade un tiempo de margen por parada y optimiza la ruta completa.
- Eliminada la introducción manual de direcciones
- Estimaciones de entrega en las que los clientes pueden confiar
Cómo funciona
Cómo se desarrolla un proyecto
- 01
Revisión gratuita
Analizamos sus documentos, sus canales y las preguntas más frecuentes.
- 02
Alcance y fuentes
Acordamos fuentes, permisos, canales y un precio cerrado.
- 03
Indexación y desarrollo
Estructuramos e indexamos los documentos y después construimos la interfaz de chat.
- 04
Evaluación
Puntuamos las respuestas con preguntas reales y corregimos las carencias de recuperación.
- 05
Lanzamiento y monitorización
El bot entra en producción con registros, escalado y un informe periódico de carencias.
FAQ
Preguntas frecuentes
¿Qué es RAG y por qué lo necesita un chatbot empresarial?
RAG, o generación aumentada por recuperación, significa que el chatbot busca primero en sus documentos y responde solo con los fragmentos que encuentra. Sin RAG, un chatbot responde con datos de entrenamiento generales y se equivocará con total seguridad sobre sus productos y políticas.
¿Puede un chatbot responder a partir de SharePoint o Google Drive?
Sí. Indexamos bibliotecas de SharePoint y carpetas de Google Drive, mantenemos el índice sincronizado a medida que cambian los archivos y trasladamos los permisos de acceso de cada archivo a la búsqueda, de modo que los usuarios solo obtienen respuestas de documentos que pueden abrir.
¿Deberíamos construir un chatbot o un agente de IA?
Construya un chatbot cuando las personas necesitan respuestas a partir de documentos. Construya un agente cuando el sistema también debe ejecutar acciones, como actualizar un registro o crear una tarea. Muchos equipos empiezan con un chatbot ia para empresas anclado a sus fuentes y añaden acciones más adelante.
¿Qué precisión tiene una base de conocimiento con IA?
La precisión depende sobre todo de la calidad y la estructura de los documentos de origen. La medimos antes del lanzamiento con un conjunto de evaluación de sus preguntas reales y la seguimos tras cada cambio, en lugar de dar una cifra genérica.
¿Puede el chatbot pasar la conversación a una persona?
Sí. Cuando no encuentra una respuesta fiable, o cuando el usuario lo pide, puede abrir un ticket, iniciar un traspaso a chat en vivo o publicar la pregunta en un canal concreto de Slack o Teams con la conversación adjunta.
¿Cuánto cuesta un chatbot para negocios con IA?
Presupuestamos un precio cerrado de desarrollo tras una revisión gratuita, según el número de fuentes, canales y reglas de permisos. Los costos continuos de modelo, alojamiento y base de datos vectorial se facturan a sus cuentas, y nuestra guía sobre el costo de implementar IA recoge las tarifas de mercado.
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