Asistente de IA con Los datos de tu propia empresa
CodeGuides desarrolla chatbots con IA que acceden a sus propios documentos, bases de conocimiento y fuentes de datos, con permisos de acceso configurables, citas de fuentes e integración en sus sistemas.
- Arquitectura RAG: respuestas basadas en sus propios documentos y fuentes
- Permisos de acceso y uso compartido de datos configurables
- Integración en aplicaciones web, intranets y herramientas existentes
Traiga requisitos específicos y verificaremos la situación de los datos y las opciones de integración.
- Arquitectura RAG con datos propios
- Fuente por respuesta
- Derechos de acceso configurables
- Integración en sus sistemas
Así es un chatbot de IA productivo con los datos de su propia empresa
Proyectos y clientes seleccionados
¿Por qué chatbots simples? no es suficiente
Un chatbot con IA que no accede a sus propios datos no puede responder preguntas específicas de la empresa.
Bot estándar de preguntas frecuentes
Respuestas predefinidas a preguntas conocidas
Chatbot con IA y RAG
Respuestas de nuestros propios documentos y fuentes de datos
ChatGPT y otras herramientas similares no conocen los manuales internos, los datos de productos ni las normas específicas de su empresa.
La búsqueda de texto completo devuelve resultados, no respuestas; los empleados tienen que leerlos e interpretarlos.
Sin citar la fuente, es difícil comprobar si la respuesta es correcta, lo que ralentiza el uso productivo.
Sin un sistema de permisos bien definido, los datos internos pueden quedar accesibles por error para todos los usuarios.
Un chatbot aislado sirve de poco: debe estar disponible allí donde se realiza el trabajo.
La IA sin una base de datos verificada puede inventar respuestas; RAG solo responde a partir de fuentes autorizadas.
Un chatbot con IA que conoce sus propios contenidos y responde de forma comprensible
CodeGuides desarrolla asistentes con IA basados en arquitectura RAG: ofrecen respuestas a partir de sus documentos autorizados, citan las fuentes y cuentan con permisos de acceso configurables.
Así es como funciona RAG, generación aumentada mediante recuperación
RAG es la arquitectura que permite crear chatbots con IA basados en los datos de su empresa. Así se procesa una consulta:
Pregunta del usuario
El usuario formula una pregunta en el chatbot
Búsqueda vectorial
Búsqueda semántica en fuentes indexadas
Recuperación de fragmentos
Secciones de texto relevantes de fuentes aprobadas
El LLM formula la respuesta
La IA genera una respuesta a partir de los fragmentos recuperados
Respuesta y fuentes
Respuesta con fuentes, transparente y verificable
Fuentes de datos
¿Qué fuentes de datos puede utilizar el chatbot de IA?
El asistente con IA se conecta a las fuentes de datos que usted autoriza; estas se estructuran, se indexan y cuentan con permisos de acceso configurables.
Documentos
Base de conocimientos
Sistemas y API
Chatbot de IA
arquitectura RAG
Derechos de acceso configurables
Web e Intranet
Productos de software
Comunicación
Para qué sirven los chatbots con IA puede utilizarse en producción
Casos de uso concretos que son técnicamente factibles y económicamente sensatos.
Asistente de conocimiento interno
Los empleados pasan horas buscando en manuales, directrices y documentos de proyectos antiguos.
Asistente de IA basado en RAG en la intranet con fuentes de documentos configuradas, derechos de acceso por equipo y cita de fuentes.
- Búsqueda de información más rápida
- Menos consultas internas
Asistente de datos de producto para ventas
Los equipos de ventas buscan manualmente información técnica del producto, especificaciones y compatibilidad en archivos PDF y sistemas internos.
Asistente de IA con acceso a catálogos de productos, fichas técnicas y documentación técnica, con respuestas precisas y cita de fuentes.
- Procesamiento de cotizaciones más rápido
- Menos consultas al departamento técnico
Asistente de atención al cliente
El equipo atiende manualmente las consultas de los clientes. Las preguntas habituales sobre productos, plazos de entrega y uso consumen tiempo y recursos.
El asistente de IA en el sitio web o en el portal del cliente responde preguntas estándar basadas en la información publicada sobre el producto y las preguntas frecuentes.
- Menos solicitudes estándar manuales
- Disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana para preguntas comunes
Asistente de cumplimiento y políticas
Los empleados preguntan periódicamente sobre directrices internas, requisitos de cumplimiento y requisitos legales.
Chatbot interno con acceso a las políticas, los manuales y la documentación de cumplimiento normativo vigentes, con referencias a las fuentes y sus versiones.
- Respuestas más rápidas a preguntas sobre políticas
- Base de información siempre actualizada
Asistente del equipo de soporte
Los agentes de soporte buscan manualmente respuestas en la documentación y reformulan las respuestas estándar cada vez.
El asistente interno proporciona sugerencias de respuestas contextuales para los agentes en función de los datos de productos publicados y los tickets históricos.
- Procesamiento de tickets más rápido
- Calidad de respuesta más consistente
Asistente de incorporación para nuevos empleados
Los nuevos empleados tienen muchas preguntas sobre procesos, herramientas y procedimientos internos, lo que resta capacidad a los equipos con experiencia.
Asistente con IA que consulta la documentación de incorporación, las preguntas frecuentes y las guías de procesos, disponible las 24 horas del día.
- Menos consultas de incorporación
- Incorporación más rápida
¿Tiene un caso de uso específico? Comprobamos la situación de los datos y la viabilidad técnica.
Así desarrollamos el tuyo Chatbot de IA
Desde el análisis de los datos hasta la puesta en marcha del chatbot: un proceso estructurado y sin largas esperas.
Definir el caso de uso y el objetivo
¿A qué preguntas debe responder el chatbot? ¿Quiénes lo utilizarán? ¿Qué valor concreto aportará?
Verificar fuentes de datos
¿Qué documentos y sistemas tiene? Evaluamos su calidad, formato y accesibilidad.
Concepto y arquitectura de RAG
Definimos el modelo de embeddings, la base de datos vectorial, los permisos de acceso, las integraciones y la arquitectura de protección de datos.
Desarrollar prototipo
MVP con un conjunto de datos limitado. Pruebas con preguntas y usuarios reales.
Calidad de respuesta de prueba
Realizamos pruebas sistemáticas con preguntas reales y optimizamos la cobertura de las fuentes y la precisión de las respuestas.
Integrar y expandirse productivamente
Integramos el chatbot en sus sistemas, configuramos la supervisión y los mecanismos de comentarios, y ampliamos las fuentes de datos.
¿Por qué CodeGuides para tu Chatbot de IA
Un chatbot con IA es mucho más que un modelo de lenguaje: necesita una infraestructura de backend sólida, flujos de datos y controles de acceso bien definidos.
Backend y canalización de datos
Nos encargamos de toda la infraestructura del chatbot: importación de documentos, indexación, generación de embeddings y base de datos vectorial.
Permisos de acceso y gestión de roles
Definimos permisos detallados que determinan qué fuentes de documentos puede consultar cada grupo de usuarios, de acuerdo con su estructura organizativa.
Integración del sistema
El chatbot debe estar disponible allí donde trabaja su equipo: en la intranet, una aplicación web, el CRM o mediante una API.
Fuentes y transparencia
Cada respuesta muestra de qué fuente proviene. Esto genera confianza y hace que los errores sean reconocibles.
Protección de datos por diseño
Los datos pueden alojarse en Alemania o en la UE. La arquitectura tiene en cuenta la protección de datos desde el inicio.
Monitoreo y garantía de calidad
Registros, mecanismos de comentarios y supervisión de la calidad de las respuestas para el funcionamiento en producción.
Un chatbot con IA no es un producto listo para usar. La diferencia está en la calidad de los datos, un sistema de permisos bien diseñado y la integración en el entorno de trabajo real. Ahí es donde aportamos valor como socio de desarrollo de software.
¿Para quién es útil un chatbot personalizado? ¿Le conviene un chatbot con IA?
Un chatbot con IA basado en sus propios datos resulta útil cuando las herramientas de IA genéricas no pueden acceder a sus contenidos.
Muy adecuado
- Empresas con muchos documentos internos, manuales o datos de productos
- Equipos con solicitudes de información recurrentes
- Equipos de soporte trabajando con documentación extensa
- Proveedores de SaaS que desean integrar un asistente en su producto
- Empresas con requisitos claros en materia de derechos de acceso y protección de datos
Menos adecuado
- Empresas sin colecciones de documentos digitalizados
- Empresas con muy pocos documentos, que podrían gestionarse mediante una búsqueda sencilla
- Empresas sin una persona de contacto interna responsable del mantenimiento de los documentos y los datos
¿Tiene dudas? En la primera consulta comprobamos si un chatbot es adecuado para su caso y cómo podría ayudarle.
Más información Servicios de IA de CodeGuides
El chatbot de IA es un componente básico, aquí hay otras ofertas de IA de CodeGuides.
Servicios de IA: resumen
Todos los servicios de IA de CodeGuides en un vistazo, desde el asesoramiento hasta la implementación en producción.
Más informaciónIntegración de ChatGPT y OpenAI
Integre ChatGPT y la API de OpenAI en el software existente, también con modelos de código abierto.
Más informaciónAutomatización de IA
Automatice procesos manuales con IA: documentos, correos electrónicos, tickets y flujos de trabajo.
Más informaciónConsultoría de IA para empresas
Análisis de casos de uso y verificación de viabilidad técnica antes del desarrollo.
Más informaciónAutomatización de procesos con IA
Casos de uso concretos y experiencias de empresas medianas.
Más informaciónDesarrollo de software
Desarrollo de software a medida y aplicaciones web como base para integrar la IA.
Más información¿Listo para desarrollar un chatbot de IA con tus propios datos?
Analizamos sus datos, aclaramos los permisos de acceso y las opciones de integración, y evaluamos con honestidad la viabilidad del proyecto.
Preguntas frecuentes sobre el chatbot de IA
¿Qué es un chatbot RAG?
RAG significa generación aumentada por recuperación. Primero, el chatbot busca en documentos y fuentes de datos autorizados; después, utiliza la información encontrada como contexto para responder. Así puede contestar preguntas basándose en los contenidos de su empresa, y no solo en los datos generales con los que se entrenó la IA.
¿Cuánto cuesta desarrollar un chatbot con IA?
Un primer MVP con arquitectura RAG y documentos propios suele costar entre 15.000 y 45.000 euros, según el volumen de datos, la complejidad de los permisos de acceso y las integraciones necesarias. En la primera consulta le ofreceremos una estimación concreta.
¿Qué documentos puede utilizar el chatbot de IA?
PDF, documentos de Word, Markdown, páginas HTML, bases de datos estructuradas y sistemas conectados mediante interfaces. Desarrollamos la canalización de documentos para adaptarla a sus datos.
¿Se puede desarrollar un chatbot con IA que cumpla el RGPD?
Sí. Diseñamos una arquitectura que prioriza la protección de datos: los datos se alojan en Alemania o en la UE, se definen permisos de acceso claros y no se envían datos internos a servicios externos sin una base jurídica. También recomendamos realizar una revisión jurídica.
¿Se puede integrar el chatbot en nuestro software existente?
Sí. Integramos el asistente con IA en aplicaciones web, intranets y sistemas CRM, o lo ofrecemos mediante una API. La integración es una parte fundamental del desarrollo.
¿Qué ocurre si el chatbot no encuentra una respuesta?
El chatbot indica claramente que no encuentra una fuente adecuada en los documentos autorizados, en lugar de inventar una respuesta. La transparencia es una característica clave del enfoque RAG.
¿Cómo se controlan los derechos de acceso?
Diseñamos sistemas de permisos que definen a qué fuentes de documentos pueden acceder los distintos grupos de usuarios o equipos. Ningún usuario puede consultar más información de la autorizada.
¿Podemos comenzar y luego expandirnos?
Sí. Recomendamos empezar con un MVP que incluya un conjunto de datos limitado. Una vez comprobado su funcionamiento, se pueden añadir fuentes, integraciones y grupos de usuarios.
¿Necesitamos nuestra propia infraestructura de IA?
No. Si no desea crear su propia infraestructura, también puede utilizar los servicios de IA existentes (OpenAI, Azure OpenAI) y construiremos la infraestructura en torno a ellos. Desarrollamos la base de datos vectorial, la canalización de documentos y el backend. Tenga en cuenta las normas de protección de datos.
CodeGuides desarrolla apps para consumidores y empresas, principalmente apps B2C. Nuestro equipo propio en Alemania se encarga de la planificación de producto, el desarrollo con Flutter y la operación a largo plazo, además de software a medida, automatización con IA e infraestructura local de IA.
Solicitar chatbot de IA
Describe tu caso de uso. En la consulta inicial comprobamos la situación de los datos y su viabilidad.
Organizar una reunión
45 minutos para evaluar técnicamente su proyecto de chatbot.
¿Qué ocurre después?
Verificación del proyecto Chatbot
Esto es lo que debería tener preparado para la reunión:
- ¿Qué preguntas debería responder el chatbot?
- ¿Qué fuentes de datos y documentos existen?
- ¿Quiénes son los usuarios (empleados/clientes)?
- ¿Dónde debería integrarse el chatbot?