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RAG para empresas con documentos, procesos y permisos
Copilot RAG para empresas: asistente IA interno con acceso controlado
Implantamos un asistente IA interno que consulta documentación, procesos y conocimiento empresarial con permisos por usuario y respuestas trazables. Sirve para soporte interno, ventas y operaciones. No es un chatbot genérico: es productividad real para el equipo.
Resultados típicos
Qué mejora con un copilot RAG interno
Ideal si buscas un asistente IA interno o un chatbot con documentos para empresa, con respuestas trazables, permisos y foco en productividad del equipo.
Un copilot con RAG responde usando vuestra documentación y vuestro conocimiento interno. Respeta permisos y muestra la fuente usada en cada respuesta. Si además necesitáis conectar datos estructurados, automatizar ingestas o reforzar el control del conocimiento, esta solución suele encajar muy bien con una plataforma de datos, una automatización con n8n, un proyecto de gobierno del dato y calidad o una consultoría Power BI cuando el copilot también debe apoyarse en reporting o datos fiables. Si el siguiente paso es aterrizar presupuesto y alcance, consulta nuestros precios orientativos de consultoría de datos e IA.
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
Qué incluye un copilot para empresas con RAG
Desde la base documental y la búsqueda semántica hasta los permisos, la interfaz y el soporte a equipos internos.
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, permisos por usuario y 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
Cómo implantamos tu asistente IA interno con RAG
Un enfoque pensado para priorizar los casos de uso correctos, validar permisos desde el inicio y dejar una base documental mantenible.
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.
Escenarios habituales
Equipos donde más valor aporta un asistente IA interno
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 para empresas con RAG
¿Qué es un copilot para empresas con RAG y en qué se diferencia de ChatGPT?
RAG hace que el modelo no responda solo desde su entrenamiento. Primero busca en vuestros documentos los fragmentos relevantes y luego contesta con ese contexto. Así se consigue más precisión, menos alucinaciones y trazabilidad de la fuente. El copilot puede indicar de qué documento sale cada respuesta.
¿Nuestros documentos se usan para entrenar modelos de OpenAI u otros?
No. Con RAG, los documentos se guardan en vuestro entorno y al LLM solo se le envía el fragmento relevante para responder. Además, usamos configuraciones de API que desactivan el uso de datos para entrenamiento. Si hace falta, también 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, documentamos la base legal del tratamiento y evaluamos sesgos del modelo. También dejamos 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 mucho porque el modelo responde con lo que encuentra en vuestros documentos. Si no hay contexto suficiente, el sistema debe decirlo en lugar de inventar. Además, dejamos evaluación de calidad y ajuste continuo durante las primeras semanas.
¿Necesita mantenimiento continuo después de la entrega?
Sí, sobre todo en dos frentes. El primero es actualizar el índice cuando añadís o cambiáis documentos, algo que puede automatizarse. El segundo es revisar la calidad de respuesta y ajustar parámetros como chunking, embeddings o prompts. Los primeros 30 días incluyen soporte y después podéis gestionarlo 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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