Es innegable que la inteligencia artificial está consolidándose como una de las grandes bazas de la transformación empresarial. Sin embargo, muchos negocios han descubierto que utilizar modelos de lenguaje de forma aislada no es suficiente. Aunque ya ha quedado demostrado que la IA tiene una enorme capacidad para generar contenido o resolver tareas más o menos complejas, su conocimiento es generalista. ¿Es eso suficiente para las empresas?
Los modelos actuales, como es normal, no conocen los contratos internos, los procedimientos operativos, las normativas específicas ni la documentación técnica de cada compañía. Sin todo ese contexto, su ayuda puede ser útil, pero quizá no del todo precisa.
Es en este punto donde entra en juego el RAG (Retrieval Augmented Generation), una arquitectura diseñada para entrelazar la potencia de la inteligencia artificial con el conocimientos documental propio de la organización.
¿Qué es un RAG y cómo funciona?
Un RAG (generación aumentada por recuperación, si hacemos la traducción) es una herramienta que combina dos procesos.
En primer lugar, la IA realiza una búsqueda inteligente de información relevante dentro de los repositorios documentales de la empresa. En segundo término, genera una respuesta basada en esa información específica.
Esto quiere decir que, en lugar de limitarse al aprendizaje que obtuvo durante su entrenamiento, el sistema puede consultar documentos internos (sean manuales, contratos, informes, políticas, bases de datos… en definitiva, cualquier dato que se le haya decidido facilitar) y utilizar esa información como base para elaborar la respuesta.
De esta forma se reduce la probabilidad de errores, se mejora la precisión y se obtienen respuestas en lenguaje natural apoyadas en fuentes internas, las cuales resultan mucho más valiosas.
Fiabilidad y trazabilidad: un factor crítico
Sin duda, el principal beneficio de la implementación de un sistema RAG es la fiabilidad. Cuando se realiza una consulta, se busca una especificación técnica o se investiga una política interna, es imprescindible que la información sea exacta y verificable.
Sectores como el financiero, el legal o el industrial requieren cumplir con una regulación específica que, de no cumplirse, puede acarrear consecuencias importantes. Un RAG bien diseñado no solo ofrece una respuesta clara, sino que también puede indicar el origen de la información, garantizando así la trazabilidad.
Esta combinación entre búsqueda semántica y generación contextualizada reduce el riesgo de “alucinaciones” propias de los modelos generativos y aporta una capa adicional de seguridad en la toma de decisiones.
Eficiencia operativa y ahorro de tiempo
La mayoría de las organizaciones almacenas miles de documentos en gestores documentales, intranets o carpetas compartidas. En esta vorágine de información, encontrar el dato correcto puede convertirse en una tarea lenta y frustrante.
Transformar esa realidad es posible gracias a la implementación de un sistema RAG. En lugar de navegar por múltiples sistemas o depender del conocimiento de determinadas personas, cualquier usuario puede formular una pregunta en lenguaje natural y recibir una respuesta precisa en pocos segundos.
Las ventajas son evidentes: reducción del tiempo de búsqueda, mejora de la productividad y liberación de recursos que pueden destinarse a tareas de más valor estratégico.
Preservación y democratización del conocimiento
Uno de los mayores riesgos a los que se enfrenta una empresa es el de contar con un conocimiento empresarial que no siempre está estructurado de la mejor forma posible. Muchas veces ocurre que ese conocimiento se encuentra disperso en diferentes documentos o, en el peor de los casos, acumulado en determinados profesionales.
El riesgo de que una persona abandone la organización y con él se vaya parte de ese conocimiento, es una pérdida que puede ocasionar graves perjuicios a la compañía.
Por ello, contar con una solución como un RAG, no solo ayuda a preservar y poner en valor la información existente, sino que también la organiza, la hace accesible a toda la empresa y provoca que el conocimiento deje de depender de individuos concretos, pasando a formar parte de una infraestructura tecnológica sólida y sostenible en el tiempo.
Integración con los sistemas de negocio
Al implementar un RAG no estamos simplemente añadiendo un chatbot. Lo que ocurre en realidad es que la inteligencia artificial se integra con los sistemas existentes (ERP, CRM, gestores documentales, bases de datos…) convirtiéndola en un verdadero asistente corporativo.
Esta integración, que está alineada con los procesos de negocio y respeta los permisos y niveles de acceso que haya determinado la organización, asegura aspectos como la calidad del dato, la actualización constante de la información y la seguridad.
Son, todos ellos, aspectos esenciales que un RAG debe adoptar al adaptarse a la estructura documental de la empresa, evolucionando con ella, y garantizando un uso eficaz de la información.
Más allá de la tecnología: una decisión estratégica
En el entorno actual, en el que la competencia aprieta y el valor diferencial no está en la acumulación de datos, sino en convertir esos datos en conocimiento rápidamente accesible, un RAG se revela como una cuestión de estrategia empresarial.
Las soluciones especializadas actuales permiten activar este tipo de arquitectura sobre el conocimiento documental corporativo sin necesidad de complejos desarrollos desde cero.
En el caso de Devol, por ejemplo, se ha trabajado en una propuesta específica orientada a facilitar el acceso inteligente al conocimiento documental. El acceso interno mediante tecnologías de búsqueda semántica y generación contextualizada facilita y democratiza el acceso a la información.
Pero más allá de la herramienta concreta, hay que comprender que un RAG permite responder mejor, decidir con mayor fundamento y aprovechar de forma real el patrimonio documental de la empresa.
En un mercado donde la información es poder, contar con un sistema que la organice, la conecte y la haga accesible puede marcar la diferencia entre reaccionar tarde o liderar el cambio.
