Sistema RAG para empresas: una IA que responde con tus documentos
Tu equipo o tus clientes preguntan con sus palabras y reciben respuestas sacadas solo de tus manuales, contratos, procedimientos y bases de conocimiento, con la fuente de cada respuesta. En Yeeply buscamos la empresa certificada que mejor encaja con tu caso y supervisamos el desarrollo hasta que el sistema funciona con tus documentos.
Qué es un sistema RAG y por qué ChatGPT solo no basta
RAG son las siglas de retrieval-augmented generation, generación aumentada por recuperación. Antes de responder, el sistema busca en tus documentos, elige los fragmentos que importan y se los pasa al modelo de lenguaje con una instrucción clara: responde solo con esto. Montar un sistema RAG para empresas consiste sobre todo en conectar tus fuentes, mantenerlas al día y asegurar que cada persona solo recibe respuestas de lo que tiene permiso para ver.
Un chatbot genérico
Responde con lo que aprendió al entrenarse. No conoce tus precios, tus procedimientos ni el contrato que firmaste el mes pasado, y cuando no sabe algo, a veces se lo inventa.
Reentrenar un modelo
Se entrena el modelo con tus datos. Caro, hay que repetirlo con cada cambio y no puede decir de dónde sale una respuesta. Sirve para un tono o un formato, mucho menos para datos.
Sistema RAG
Busca la respuesta en tus documentos cada vez que alguien pregunta. Un cambio se nota al momento, cita la fuente y, si la información no está, lo dice en lugar de adivinar.
Para qué usan las empresas un sistema RAG
Son los casos que más vemos. Casi todos los proyectos empiezan con un equipo y un conjunto de documentos, y crecen cuando la gente se fía de las respuestas.
Respuestas para toda la plantilla
Políticas de RRHH, procedimientos, fichas de producto y documentación de acogida en un solo sitio, en vez de cinco carpetas compartidas y la compañera que sabe dónde está todo.
Autoservicio que no se inventa nada
Tus clientes reciben respuestas sacadas de tu centro de ayuda y tus manuales, y lo que no sabe resolver pasa a una persona. Para tiendas online tienes el chatbot con IA para ecommerce.
Tickets resueltos antes
El equipo de soporte ve, junto a cada ticket, el fragmento del manual que aplica y un borrador de respuesta que revisa antes de enviar.
Buscar en contratos y normativa
Encontrar una cláusula, un plazo o una obligación entre cientos de contratos o expedientes, con enlace a la página exacta.
Propuestas con lo que ya tienes escrito
Reutiliza propuestas anteriores, casos de éxito y fichas técnicas para responder a licitaciones en una fracción del tiempo.
Documentación técnica a pie de obra
Los técnicos preguntan desde el móvil por una máquina o una instalación y reciben la respuesta del manual, también de fichas escaneadas y planos.
Cómo desarrollamos tu sistema RAG
El modelo de lenguaje es lo fácil. Lo que decide si la gente lo usa es la calidad de los documentos, los permisos y las pruebas con preguntas reales.
Revisión de documentos
Qué fuentes hay, cuántos documentos, en qué formato, cada cuánto cambian y quién puede ver cada uno.
Empresa certificada
Te presentamos propuestas de empresas de nuestra red que ya han construido sistemas parecidos. Eliges tú.
Preparación e indexado
Extraer el texto (también de escaneados y tablas), dividirlo en fragmentos e indexarlo con sus permisos.
Pruebas con preguntas reales
Un conjunto de preguntas que tu equipo hace de verdad, con su respuesta correcta, para medir el acierto antes de lanzar.
Lanzamiento y seguimiento
Vigilar las preguntas sin respuesta, los fallos y el coste por consulta, y mantener el índice sincronizado con tus documentos.
Conectado a donde ya están tus documentos
Nadie debería tener que mover sus archivos a una herramienta nueva. El sistema lee de las fuentes que ya usas, respeta sus permisos y responde donde tu equipo ya trabaja.
- Fuentes: SharePoint, OneDrive, Google Drive, Confluence, Notion y tu gestor documental
- Datos de negocio: CRM, ERP, herramienta de tickets y bases de datos internas
- Dónde se pregunta: Microsoft Teams, Slack, intranet, web o dentro de tu propia app
- Búsqueda: Azure AI Search, Elasticsearch, OpenSearch, pgvector o Pinecone
- Modelos: OpenAI, Anthropic, Google o modelos abiertos en tu propia nube
¿Cuánto cuesta un sistema RAG?
Lo que marca el precio casi nunca es el modelo de IA. Es cuántos documentos hay y en qué estado, en cuántos sitios están guardados y si las respuestas tienen que respetar quién puede ver qué. Estos son los rangos que vemos en el mercado europeo.
| Tipo de proyecto | Qué incluye | Desarrollo | Costes mensuales |
|---|---|---|---|
| Piloto | Un equipo, una fuente, documentos limpios y una interfaz web sencilla | 5.000 – 15.000 € | 150 – 600 €/mes |
| Sistema departamental | Varias fuentes, permisos por departamento, citas de la fuente, Teams o Slack | 15.000 – 35.000 € | 600 – 2.000 €/mes |
| Toda la empresa | Muchas fuentes, documentos escaneados, permisos por persona y datos sensibles | 35.000 – 60.000 €+ | desde 2.000 €/mes |
Rangos orientativos de mercado, sin IVA. Los costes mensuales cubren el modelo de IA, la búsqueda y el alojamiento, y dependen del número de preguntas. El precio cerrado lo fija la empresa seleccionada en su propuesta, una vez conocido tu caso.
Calcula tu propia estimación
Diez preguntas sobre tus documentos, dónde están guardados y quién tiene que verlos. Son dos minutos.
Lo que hace que la gente se fíe de las respuestas
Un sistema RAG que se equivoca gravemente una vez deja de usarse. Estos controles van en cada proyecto desde el principio.
- Cada respuesta respeta los permisos del documento original: lo que alguien no puede abrir en SharePoint tampoco lo ve a través de la IA
- El documento, y la página cuando hace falta, detrás de cada respuesta
- «No encuentro esa información en la documentación» cuando la respuesta no está
- Tus datos se quedan en servidores europeos y nunca se usan para entrenar el modelo
- Un aviso claro de que se está hablando con una IA, como exige el Reglamento europeo de IA
Un proyecto reciente de nuestra red: un sistema RAG con chatbot propio y acceso por roles, que hoy usan el soporte técnico y la atención al cliente de una empresa para responder con su propia documentación. Si quieres revisar la IA que ya usa tu empresa, nuestro servicio de cumplimiento del AI Act incluye un test gratuito.
Sistema RAG para empresas: preguntas frecuentes
¿Cuánto se tarda en montar un sistema RAG?
Un piloto con un equipo y una fuente de documentos limpios suele estar funcionando en cuatro a ocho semanas. Un sistema con varias fuentes, permisos por persona y documentos escaneados lleva de tres a cinco meses. Lo que más alarga un proyecto suelen ser los permisos.
¿Qué diferencia hay entre RAG y entrenar un modelo con mis datos?
Entrenar el modelo (fine-tuning) lo modifica con tus datos: es caro y hay que repetirlo cada vez que cambia la información. Con RAG el modelo se queda como está y recibe, en cada pregunta, los fragmentos adecuados de tus documentos. Los cambios se notan al momento y cada respuesta puede citar su fuente. Para responder sobre la información de la empresa, RAG es casi siempre la mejor opción.
¿Se usarán nuestros documentos para entrenar la IA?
No. Con los contratos empresariales de los principales proveedores tus datos no se usan para entrenar y pueden procesarse en servidores europeos. Si la información es especialmente sensible, el sistema puede funcionar con modelos abiertos desplegados en tu propia nube, sin que nada salga de tu infraestructura.
¿Un sistema RAG puede seguir inventándose cosas?
Mucho menos que un chatbot genérico, porque solo responde con los fragmentos que encuentra y tiene la instrucción de decirlo cuando no encuentra nada. El riesgo no es cero, por eso cada proyecto se prueba con preguntas reales antes de lanzarse y cada respuesta muestra su fuente para poder comprobarla.
¿Cómo se mantiene actualizada la información?
El sistema vuelve a leer las fuentes cada cierto tiempo o en cuanto cambia un documento, según lo a menudo que se mueva tu información. Si alguien actualiza un procedimiento en SharePoint o Drive, la siguiente respuesta ya usa la versión nueva.
¿Quién desarrolla el sistema?
Una de las más de 150 empresas tecnológicas certificadas de nuestra red, elegida porque ya ha construido sistemas parecidos. Te presentamos varias propuestas para comparar y, cuando eliges, Yeeply supervisa el desarrollo y es tu único interlocutor hasta la entrega.
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¿Documentos que nadie encuentra?
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