Copilot RAG para empresas
Un copilot que responde con los documentos y datos de tu empresa
Implantamos un asistente IA empresarial con RAG que busca en tus manuales, contratos, procedimientos y base de conocimiento antes de responder. Sin alucinaciones, sin datos fuera de tu entorno, con trazabilidad de fuentes. Operativo en 3–6 semanas.
Resultados típicos
Qué consiguen las empresas con un copilot RAG
Tiempo en búsqueda interna de información
El equipo encuentra respuestas en segundos en lugar de revisar documentos manualmente.
Tiempo de respuesta media
Frente a minutos o horas buscando en repositorios no estructurados.
Precisión con RAG bien implementado
Respuestas fundamentadas en documentos reales, con cita de fuente.
Copilot operativo con primeros usuarios
Desde el kick-off hasta el primer piloto con usuarios reales.
Fuera de tu infraestructura (opción on-premise)
Los documentos y datos nunca salen de tu entorno si usáis LLM on-premise.
Clasificado y documentado según el reglamento
Cumplimiento del AI Act europeo desde el diseño, no como añadido.
Qué incluye
Alcance completo del servicio de copilot RAG
Inventario y preparación de documentos
Auditoría de vuestro repositorio documental, limpieza de metadatos y definición de la estrategia de chunking.
Pipeline de indexado y embeddings
Sistema de ingesta automática con vectorización de documentos y actualización incremental del índice.
Motor de búsqueda semántica
Vector store (Pinecone, Weaviate o Chroma según infra), búsqueda híbrida (semántica + keyword) y re-ranking.
LLM con contexto controlado
Integración con OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic Claude o LLM open-source on-premise. Prompt engineering y guardrails.
Interfaz de usuario
Chat web embebible, integración con Teams o Slack, o API REST para integrar con vuestros sistemas internos.
Seguridad, RGPD y AI Act
Autenticación SSO, control de acceso por documento, evaluación de riesgos según AI Act y documentación de base legal RGPD.
Entregables
Qué recibes al finalizar el proyecto
Copilot desplegado en producción
Interfaz de chat operativa con acceso a vuestros documentos y datos, con autenticación configurada.
Pipeline de indexado automatizado
Sistema de ingesta que detecta nuevos documentos o cambios y actualiza el índice automáticamente.
Documentación técnica
Arquitectura, guía de operación, runbook de incidencias y guía de actualización de documentos.
Evaluación de calidad de respuestas
Framework de evaluación automática con métricas de precisión, recall y hallucination rate.
Documentación de cumplimiento AI Act
Clasificación de riesgo, ficha técnica del sistema, evaluación de sesgos y base legal RGPD documentada.
Nuestro proceso
De la idea al copilot en producción
Discovery (1–2 semanas)
Inventario documental, definición de casos de uso prioritarios, elección de LLM y arquitectura. Propuesta cerrada.
Indexado y prototipo (2–3 semanas)
Ingesta de los primeros documentos, configuración del pipeline RAG y prototipo funcional para validación.
Ajuste y evaluación (1–2 semanas)
Iteración sobre calidad de respuestas con usuarios reales, ajuste de chunking, retrieval y prompts.
Despliegue y entrega (1 semana)
Go-live en producción, documentación completa, formación al equipo y entrega del framework de evaluación.
Casos reales
Dónde genera más valor un copilot RAG
Agentes tardaban 10–15 minutos buscando en manuales y procedimientos para responder a consultas técnicas.
- Respuesta en segundos con cita de fuente
- −60% tiempo de resolución de consultas
- Onboarding de agentes nuevos 3x más rápido
Búsqueda manual en contratos, regulaciones y jurisprudencia interna consumía horas de trabajo jurídico senior.
- Búsqueda semántica en biblioteca de contratos
- Alertas automáticas de cláusulas conflictivas
- −70% tiempo en research de contratos similares
Técnicos de campo necesitaban consultar manuales de equipos en papel o volver a la oficina para resolver incidencias.
- Acceso móvil a manuales técnicos con búsqueda natural
- Diagnóstico asistido por IA desde el campo
- Reducción de escaladas al equipo senior
FAQ
Preguntas frecuentes sobre copilot RAG empresarial
¿Qué es un Copilot RAG y en qué se diferencia de ChatGPT?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una arquitectura donde el modelo de IA no responde desde su memoria de entrenamiento, sino que primero busca en vuestra base de documentos los fragmentos relevantes y luego genera la respuesta basándose en ellos. Resultado: respuestas precisas con vuestro contenido específico, sin alucinaciones sobre datos que el modelo no conoce, y con trazabilidad de la fuente (el copilot indica de qué documento proviene cada respuesta).
¿Nuestros documentos se usan para entrenar modelos de OpenAI u otros?
No. Con RAG, los documentos se almacenan en vuestro entorno y solo se envía al LLM el fragmento relevante junto a la pregunta, no el documento completo. Usamos configuraciones de API que desactivan explícitamente el uso de datos para entrenamiento. Adicionalmente, podemos desplegar LLMs open-source on-premise para que ningún dato salga de vuestra infraestructura.
¿En cuánto tiempo estaría funcionando el copilot?
Un copilot básico sobre documentación interna (PDF, Word, SharePoint) puede estar operativo en 3–4 semanas. Si incluís integración con bases de datos estructuradas, múltiples fuentes o personalización avanzada de la interfaz, el plazo se extiende a 6–8 semanas. La primera versión funcional siempre se valida con usuarios reales antes de la entrega final.
¿Cumple el RGPD y el AI Act?
Sí. Clasificamos el sistema según el nivel de riesgo del AI Act (habitualmente riesgo limitado o mínimo para copilots de uso interno), documentamos la base legal del tratamiento de datos personales, evaluamos sesgos del modelo y generamos trazabilidad de las respuestas. Los datos permanecen en vuestra infraestructura y bajo vuestro control.
¿Qué tipos de documentos puede indexar el copilot?
PDFs, Word (.docx), PowerPoint, texto plano, páginas web internas, SharePoint/OneDrive, Confluence, Notion, bases de datos SQL estructuradas, emails (Exchange/Gmail con permisos adecuados) y cualquier fuente con API accesible. Durante el discovery evaluamos vuestro inventario documental y recomendamos qué indexar primero para mayor impacto.
¿Cuánto cuesta implementar un copilot RAG empresarial?
Un copilot básico (1–2 fuentes de documentos, interfaz web sencilla, LLM vía API) parte de 5.000–8.000 €. Implementaciones más complejas con múltiples fuentes, interfaz integrada en Teams/Slack, LLM on-premise o integración con datos estructurados se mueven entre 12.000 y 30.000 €. El coste de inferencia del LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic) corre por vuestra cuenta directamente.
¿Cómo de preciso es? ¿Puede alucinar?
Con RAG bien implementado, las alucinaciones se reducen drásticamente porque el modelo solo puede responder con lo que encuentra en vuestros documentos. Configuramos el sistema para que responda "no encuentro información suficiente sobre esto" cuando no hay documentos relevantes, en lugar de inventar. Implementamos evaluación automática de calidad de respuestas y ajuste continuo durante las primeras semanas.
¿Necesita mantenimiento continuo después de la entrega?
Sí, principalmente dos tipos: (1) Actualización del índice de documentos cuando añadís nuevos documentos o modificáis los existentes (puede automatizarse). (2) Evaluación periódica de la calidad de respuestas y ajuste de parámetros (chunking, embeddings, prompts de sistema). Los primeros 30 días incluimos soporte. Después, podéis gestionar el índice internamente o contratar soporte mensual.
¿Tu equipo pierde tiempo buscando información que ya existe en algún documento?
En 20 minutos evaluamos vuestro repositorio documental y os decimos qué copilot tendría más impacto y en qué plazo.
Sin compromiso · Respuesta en <24h · NDA disponible
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