Servicio · Base de conocimiento
Tu documentación lista
para que la use una IA.
Auditamos, clasificamos y modelamos el conocimiento de tu organización —metadatos, taxonomía, permisos y validación— para que personas, buscadores y agentes puedan usarlo con confianza.
Qué conseguís
Un repositorio que responde
con la versión correcta.
Con el conocimiento preparado, encontrar deja de depender de recordar dónde se guardó algo. Cada documento lleva su tipo, su proyecto, su vigencia y su responsable, y son esos datos los que hacen que aparezca cuando se lo necesita.
Encima de eso, un asistente puede citar el documento y la página de donde salió cada dato, porque abajo hay una versión vigente identificada y permisos que se sostienen solos.La calidad de la respuesta se define antes de la pregunta.
Y buena parte del beneficio llega aunque nunca pongas una IA encima: búsqueda que encuentra, auditorías que cierran y una estructura que el equipo entiende sin que haya que explicarla.
Qué incluye
Cinco piezas, y la combinación
que tu caso necesita.
Cada dominio pide las suyas y en distinta profundidad. Elegir cuál corresponde, y hasta dónde, es la mitad del trabajo y la parte que más ahorra.
- Siempre
Curación documental
Clasificar, deduplicar, extraer texto y definir metadatos, propietarios y permisos. Es la base sobre la que se apoya todo lo demás.
- Casi siempre
Taxonomía y semántica
El vocabulario con el que la organización nombra sus cosas: qué conceptos existen, cómo se relacionan y en qué se diferencian. Es lo que hace que dos áreas llamen igual a lo mismo.
- Según el dominio
Ontología formal
Declarar conceptos, relaciones y restricciones de modo que una máquina pueda razonar sobre ellos: que una falla tiene una causa y que una acción responde a esa falla.
- Para consultar en lenguaje natural
Embeddings y RAG
Representar fragmentos como vectores para recuperarlos por significado y fundamentar la respuesta en ellos, citando siempre la fuente.
- En entornos empresariales
Tools, skills y gobernanza
Qué puede consultar o ejecutar el sistema, con qué procedimientos, con qué límites y cuándo interviene una persona.
Dos precisiones
Elegir bien empieza por distinguir bien.
Semántica y embeddings
Los embeddings recuperan por parecido: traen el informe de la falla aunque use otras palabras que la pregunta. La semántica declara relaciones: permite responder qué acción correctiva se tomó por esa falla en ese equipo.
Son dos preguntas distintas y cada caso pide su mezcla. Saber cuál predomina en el tuyo define buena parte del diseño.
RAG y agentes
Un RAG recupera y responde siguiendo un flujo fijo: resuelve la enorme mayoría de los casos empresariales y es más simple de auditar. Un agente decide los pasos y las herramientas que usa.
El agente rinde cuando hay varios pasos reales que coordinar. Empezar por el RAG y crecer desde ahí es el camino que menos retrabajo genera.
Las dos, con ejemplos y con cuándo conviene cada una, en la notaBase de conocimiento antes del agente.
El método
Cinco etapas, y cada una deja algo entregable.
- 01
Auditoría y curación
Inventario de documentos y fuentes, duplicados, versiones obsoletas, clasificación por tipo, área, proyecto y vigencia, extracción de texto —incluidos los escaneos— y definición de metadatos, propietarios y permisos.
QuedaUn repositorio confiable y sabido
- 02
Modelado del conocimiento
Taxonomías y vocabulario controlado, entidades del negocio, relaciones entre ellas y el vínculo entre documentos, proyectos, equipos y responsables.
QuedaEl modelo conceptual, escrito
- 03
Preparación para búsqueda e IA
Cómo se parte cada documento, generación de embeddings, índice, búsqueda textual, semántica o híbrida, y filtros por metadatos y permisos.
QuedaUn índice que recupera lo pertinente
- 04
Diseño de capacidades
Qué preguntas tiene que responder el sistema, qué herramientas puede usar, qué procedimientos necesita y en qué casos tiene que intervenir una persona.
QuedaLa especificación del asistente
- 05
Validación
Un conjunto de preguntas reales con sus respuestas esperadas. Se verifica que se recuperen los documentos correctos, que se cite la fuente, que no aparezca nada contradictorio y que los permisos se respeten.
QuedaUna base evaluada, no sólo entregada
Muchas organizaciones resuelven con las dos primeras lo que necesitaban, y eso también es un resultado. Dónde conviene parar se decide con vos, y a tiempo.
Cómo se trabaja
La herramienta procesa.
Las decisiones son tuyas.
Se automatiza
- Extracción de texto y OCR de escaneos
- Detección de duplicados y casi duplicados
- Clasificación asistida por tipo y área
- Partido de documentos, embeddings e indexación
Lo decide tu organización
- Qué tipos de documento existen de verdad
- Qué metadatos importan para el negocio
- Qué significa que una versión esté vigente
- Quién puede ver qué, y por qué
Dónde lo hicimos
Cuatro organizaciones, cuatro modelos de conocimiento.
Reestructurar un modelo documental para que la información se recupere por criterios del negocio es exactamente este trabajo. Estos cuatro están en producción.
Reestructuración del modelo documental para recuperar por tipo, prestación, período y entidad.
Ver el caso →
Reorganización del repositorio con un modelo que describe cada documento por los datos del negocio.
Ver el caso →
Codificación única de todo documento técnico de ingeniería, con su grado de acceso.
Ver el caso →
Los metadatos que sostienen el tablero de reportes y el asistente de consulta.
Ver el caso →
Preguntas frecuentes
Las dudas más comunes
¿Hace falta tener Alfresco para contratar esto?
No. El trabajo es sobre el conocimiento, no sobre una herramienta: el inventario, la deduplicación, el modelo de contenido y la taxonomía valen igual si el repositorio es Alfresco, SharePoint o carpetas de red. Lo que cambia después es dónde se implementa el modelo. Si no hay repositorio todavía, el resultado de esta etapa es justamente lo que define cómo tiene que ser.
¿Necesitamos una ontología?
Depende del dominio, y lo evaluamos con tu caso. Una taxonomía bien hecha, con vocabulario controlado y metadatos consistentes, resuelve la enorme mayoría de las necesidades. Una ontología formal —con relaciones y restricciones declaradas— rinde cuando el dominio tiene conceptos que conviene distinguir con precisión y confundirlos sale caro: equipos, fallas, causas y acciones correctivas en una planta, por ejemplo. En ese caso la construimos; si no, el presupuesto rinde más en otra parte.
¿Esto se puede hacer antes de tener un agente de IA?
Es el orden que recomendamos, y buena parte del valor llega incluso si el agente nunca se implementa: un repositorio con metadatos coherentes y permisos claros mejora la búsqueda, la auditoría y el trabajo diario por sí solo. Cuando después se suma un asistente, ya encuentra la versión vigente y puede citar su fuente, que es lo que hace confiable la respuesta.
¿Cómo sabemos si quedó bien?
Con un conjunto de preguntas reales y sus respuestas esperadas, armado junto con las áreas. Se verifica que se recuperen los documentos correctos, que las respuestas citen la fuente, que no aparezca información contradictoria o vencida y que los permisos se respeten. Es la diferencia entre entregar un repositorio ordenado y entregar uno evaluado.
¿Cuánto del trabajo lo hace la herramienta y cuánto una persona?
La extracción de texto, el OCR, la detección de duplicados y la indexación corren automatizadas, y ahí se va el grueso del volumen. Las decisiones de negocio son de tu organización: qué tipos de documento existen, qué metadatos importan, qué significa que una versión esté vigente y quién puede ver qué. Nuestro trabajo es hacer esas decisiones explícitas y dejarlas escritas.
¿Qué pasa con los documentos escaneados y los que no tienen texto?
Entran por OCR, que es parte de la etapa de extracción. Lo importante es saber que un escaneo reconocido no queda igual que un documento nativo: el texto puede tener errores y eso afecta tanto a la búsqueda como a lo que un agente recupera. Por eso se marca el origen de cada documento, de modo que después se sepa de dónde viene cada respuesta.
Empecemos por lo que ya tenés escrito.
Contanos qué documentación manejás y qué querés poder preguntarle. Te devolvemos por dónde conviene empezar, qué se puede automatizar y qué decisiones van a tomar ustedes.