Cómo hacerlo con IA Conocimiento y documentos
¿Cómo gestionar la documentación de la empresa con RAG?
La generación aumentada por recuperación (RAG) indexa tus documentos para que un modelo de IA busque primero los fragmentos relevantes y luego responda o extraiga datos de ellos, citando de dónde sale cada respuesta. Las personas mandan sobre las fuentes, los permisos y la revisión de lo dudoso. Empieza con un tipo de documento y un conjunto de preguntas, mide la precisión y luego amplía.
Qué hace la IA
- Lee PDF, Word, escaneos y correos y los divide en fragmentos buscables con sus metadatos.
- Encuentra los fragmentos que responden a una pregunta o a una tarea, respetando quién puede ver cada documento.
- Responde o rellena campos estructurados desde esos fragmentos y cita el documento y el apartado.
- Clasifica documentos y los envía al flujo o sistema que toca.
- Señala incoherencias entre documentos y resultados de baja confianza para que los revise una persona.
Qué sigue siendo de las personas
- Decidir qué documentos son la fuente buena y mantenerlos al día.
- Revisar las respuestas y extracciones que el sistema marca como dudosas.
- Mandar sobre los accesos: quién puede consultar qué documentos.
Cómo ponerlo en marcha
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Elige un conjunto de documentos y las preguntas que debe responder
Escoge uno con demanda real: procedimientos, contratos o expedientes de proveedores. Apunta las preguntas que la gente hace o los campos que necesita el proceso y reúne una muestra representativa, con escaneos malos y versiones antiguas incluidos.
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Ordena las fuentes y los permisos
Quita duplicados y versiones caducadas, o marca cuál vale. Anota quién puede ver cada documento hoy, porque el sistema RAG tiene que aplicar las mismas reglas cuando busca.
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Indexa los documentos con estructura y metadatos
Divide los documentos en fragmentos que conserven títulos, tablas y contexto, y guárdalos con metadatos: tipo, fecha, responsable y versión. Combina búsqueda semántica y por palabras clave para no perder términos exactos como referencias o códigos.
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Monta un juego de pruebas y acuerda umbrales de precisión
Escribe preguntas reales con su respuesta esperada, o el valor esperado de cada campo, y mide contra ellas la búsqueda y las respuestas. Acuerda con negocio qué precisión es aceptable en cada uso antes de que alguien se fíe.
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Llévalo al flujo de trabajo con una cola de revisión
Conecta respuestas y datos extraídos a las herramientas que ya usa la gente, con la fuente citada. Manda lo de baja confianza a una cola de revisión y usa las correcciones para mejorar el índice y las instrucciones.
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Vigila y amplía por oleadas
Sigue las preguntas sin respuesta, las correcciones y las fuentes caducadas. Añade tipos de documento de uno en uno y vuelve a probar cada uno antes de activarlo.
Qué necesitas
- Acceso a los repositorios de documentos (SharePoint, carpetas compartidas, gestor documental) por sus API.
- Una muestra representativa de documentos y preguntas reales para probar.
- El modelo de permisos actual, para que la búsqueda lo respete.
- Una persona de negocio responsable de cada conjunto que decida qué vale y revise las excepciones.
- Un destino para el resultado: el chat, la intranet, el ERP, el CRM o la herramienta de expedientes donde se trabaja.
Cuándo no compensa
- Pocos documentos que un puñado de personas ya conoce bien.
- Conjuntos que nadie mantiene: el RAG repetirá con fidelidad lo que esté caducado.
- Preguntas que piden datos vivos de un sistema y no documentos: en ese caso, conecta el sistema.
Riesgos y cómo controlarlos
- Respuestas inventadas: exige citas, responde solo con los fragmentos recuperados y di «no encontrado» cuando no haya apoyo.
- Fugas entre permisos: filtra la búsqueda por los derechos de cada usuario, nunca solo en la pantalla.
- Documentos caducados o contradictorios: guarda versión y responsable en los metadatos y retira lo que ya no vale.
- Instrucciones escondidas en documentos (prompt injection indirecta): trata el contenido como dato y limita lo que el sistema puede hacer con él.
- Escaneos malos y maquetaciones complejas: prueba con ficheros reales y manda a revisión los de baja calidad.
Cómo lo hace Thinkia
Partimos de una muestra representativa de tus documentos y campos, para que la extracción trabaje con la variedad real y no con una demo. Los umbrales de precisión por campo se acuerdan contigo y los bucles de revisión humana cierran los huecos antes de escalar; lo de baja confianza va a una cola de revisión con contexto en lugar de descartarse.
Los datos estructurados llegan a tu ERP, CRM o herramienta de expedientes con trazabilidad y gestión de errores, y cada extracción, clasificación y enrutado queda registrado. Ampliamos los tipos de documento por oleadas, con la vigilancia y las excepciones en manos de tus equipos.
La solución de Thinkia detrás de esta guía
- Inteligencia documental con IAConvierte documentos sin estructura en decisiones estructuradas.
- Conocimiento corporativo con IATu organización sabe más de lo que es capaz de encontrar.
Productos de Thinkia implicados
Preguntas frecuentes
¿Qué es RAG explicado fácil?
Es una forma de que un modelo de IA responda con tus documentos. El sistema busca primero los fragmentos que tienen que ver con la pregunta y el modelo escribe la respuesta solo con ellos, citando de dónde salen.
¿Es mejor RAG o fine-tuning para la documentación de la empresa?
Para documentos que cambian y hay que citar, normalmente RAG. Lee la versión vigente cada vez y enseña la fuente; el fine-tuning mete el conocimiento dentro del modelo y encaja mejor para enseñar un estilo o una tarea.
¿RAG respeta los permisos de los documentos?
Solo si lo diseñas así. La búsqueda tiene que filtrar por los derechos de cada usuario, con los mismos permisos que el repositorio de origen, para que nadie reciba respuestas de documentos que no puede abrir.
¿RAG puede leer PDF escaneados y tablas?
Sí, con reconocimiento de texto y un tratamiento que entienda la maquetación, pero la calidad depende de los escaneos. Prueba con tus ficheros reales y manda a revisión los de baja calidad.
¿Cómo sé que las respuestas son correctas?
Con un juego de pruebas de preguntas reales y respuestas esperadas, medido antes de arrancar y tras cada cambio. En el día a día, las citas permiten comprobar la fuente y la cola de revisión recoge lo dudoso.
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