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Implantamos asistentes RAG y modelos de IA privados para consultar documentación, procesos, contratos, manuales y datos internos con respuestas trazables, permisos por rol y control sobre la información.
Muchas empresas de Gipuzkoa ya tienen conocimiento valioso en SharePoint, Google Drive, Confluence, carpetas internas, tickets, manuales, procedimientos o documentación comercial. El problema no suele ser la falta de información, sino encontrar la respuesta correcta cuando el equipo la necesita.
En Umintia implantamos soluciones RAG e IA privada para que tus equipos puedan consultar documentación corporativa en lenguaje natural, obtener respuestas con fuentes verificables y mantener los datos bajo control. El sistema no responde solo con conocimiento general del modelo: recupera información autorizada de tus documentos internos y genera respuestas trazables.
Esto permite reducir el tiempo dedicado a buscar información, evitar respuestas contradictorias y acelerar tareas de soporte, ventas, operaciones, compliance y formación interna.
También diseñamos agentes IA que responden con información corporativa validada y ayudamos a definir una estrategia de IA privada para tu empresa.
Analizar mi caso de IA privadaAlgunas empresas necesitan trabajar con inteligencia artificial sin exponer información sensible en herramientas públicas. Para estos casos diseñamos arquitecturas de IA privada que pueden combinar modelos de lenguaje, recuperación documental, permisos por usuario y despliegues adaptados al nivel de seguridad requerido.
Este enfoque es especialmente útil para organizaciones con documentación técnica, información comercial, conocimiento interno, datos de clientes o procesos críticos que no deben tratarse como simples consultas genéricas.
Las empresas de Donostia-San Sebastián suelen tener documentación repartida entre carpetas, correos, herramientas internas y conocimiento experto de personas clave. Una solución RAG permite convertir ese conocimiento en un asistente privado que responde con fuentes, respeta permisos y ayuda al equipo a encontrar información sin perder tiempo.
Las soluciones GenAI y RAG son especialmente útiles cuando la empresa ya tiene conocimiento valioso, pero está disperso en documentos, correos, carpetas, wikis, tickets o sistemas internos. El objetivo no es solo responder preguntas: es reducir tiempo de búsqueda, estandarizar respuestas y facilitar que los equipos actúen con información actualizada.
RAG significa retrieval augmented generation: el sistema recupera información relevante de fuentes internas y la utiliza para generar una respuesta contextualizada. A diferencia de un modelo genérico, el asistente no depende únicamente de lo que el modelo “sabe”, sino de la documentación autorizada por la empresa.
En la práctica, esto permite crear asistentes que responden sobre manuales, procedimientos, fichas técnicas, políticas, contratos, tickets históricos o documentación comercial. La respuesta puede incluir referencias, fragmentos fuente o enlaces para que el usuario entienda de dónde sale la información.
El valor empresarial aparece cuando se combina calidad de fuentes, permisos por perfil, evaluación continua y trazabilidad. Un RAG sin control puede generar respuestas útiles pero inconsistentes. Un RAG bien diseñado reduce incertidumbre, evita información desactualizada y permite auditar el comportamiento del sistema.
Tus datos nunca salen de tu infraestructura. Modelos privados desplegados en servidores bajo tu control. Ideal para sectores regulados en Euskadi.
Cumplimiento con GDPR, normativas vasca y española. Auditorías de seguridad incluidas. Documentación de cumplimiento para inspecciones.
Sin dependencia de nube extranjera. Servidores en Europa, bajo jurisdicción europea. Control total de dónde residen tus datos.
Control de acceso por usuario, departamento y nivel de confidencialidad. Trazabilidad completa de quién accede a qué información.
RAG para documentación técnica. Búsqueda más ágil de fichas de producto y normativa, con datos protegidos en servidores locales.
Modelo privado para propuestas. Generación de documentos personalizados en minutos, con datos de clientes protegidos. Compliance GDPR garantizado.
RAG con datos sensibles. Asistente para protocolos clínicos con compliance sanitario estricto. Trazabilidad completa para auditorías.
Un asistente RAG puede responder dudas sobre procedimientos, mantenimiento, calidad, seguridad o incidencias recurrentes. Ayuda a que las personas encuentren respuestas sin depender siempre del experto de turno.
Puede localizar argumentos, casos previos, requisitos técnicos, catálogos, documentación de producto y respuestas consistentes para propuestas comerciales o consultas de cliente.
Facilita que nuevas incorporaciones consulten políticas, procesos, beneficios, instrucciones y conocimiento interno sin saturar a responsables o compañeros.
Permite consultar políticas, criterios, riesgos y documentación corporativa con trazabilidad, especialmente útil cuando hay requisitos de auditoría, seguridad o calidad.
No todos los asistentes necesitan el mismo diseño. Definimos si el objetivo es buscar información, resumir, generar borradores, responder a usuarios internos o apoyar a un agente IA con acciones.
Identificamos documentos, repositorios, bases de datos y reglas de acceso. También limpiamos duplicados, versiones obsoletas y contenidos que no deberían alimentar respuestas.
Creamos un primer asistente con preguntas de prueba, criterios de calidad y usuarios validadores. El objetivo es comprobar precisión, utilidad y límites antes de abrir el uso a más equipos.
Revisamos consultas sin respuesta, fuentes mal recuperadas, dudas frecuentes y feedback de usuarios. La solución mejora con nuevas fuentes, evaluación continua y ajustes de instrucciones.
Las soluciones se disenan con permisos por perfil, trazabilidad y supervisión para uso empresarial real.
Si el asistente necesita ejecutar tareas, lo conectamos con automatización inteligente. Si se usa como canal conversacional, puede integrarse con agentes IA autónomos. Si hay requisitos de privacidad o latencia, evaluamos infraestructura IA local o híbrida.
Una solución GenAI debe demostrar que reduce esfuerzo, mejora calidad o acelera decisiones. Por eso definimos indicadores antes del piloto.
RAG combina un modelo de lenguaje con tus fuentes internas para responder con contexto fiable y util.
Un chatbot clasico sigue guiones; GenAI con RAG consulta contenido real y adapta la respuesta a cada consulta.
Si, conectando procedimientos, manuales y bases documentales con permisos segun rol.
Definimos fuentes oficiales, evaluaciones continuas y rutas de escalado para consultas criticas.
Sí. El diseño puede incluir referencias, enlaces o fragmentos para que el usuario valide de dónde sale la respuesta.
Sirve para trabajar con información interna o sensible manteniendo mayor control sobre datos, permisos, fuentes y trazabilidad.
Manuales, procedimientos, contratos, fichas técnicas, documentación comercial, bases de conocimiento, políticas internas o documentación de soporte.
Podemos empezar con una selección controlada de fuentes y mejorar orden, permisos y versiones durante el piloto.
Sí, cuando hay requisitos de privacidad, latencia o soberanía del dato se puede valorar despliegue local o híbrido.
Un piloto bien planteado no intenta conectar toda la documentación de la empresa desde el primer día. Selecciona un caso de uso concreto, un grupo limitado de usuarios y un conjunto de fuentes controladas. Así se puede medir si el asistente encuentra información correcta, si las respuestas ayudan al trabajo diario y si los usuarios confían en el sistema.
El entregable incluye una arquitectura funcional, fuentes indexadas, criterios de permisos, ejemplos de preguntas, métricas de evaluación y recomendaciones para mejorar documentación. También se documentan límites: qué consultas debe responder, cuáles debe rechazar y cuándo debe derivar a una persona.
Durante el piloto revisamos conversaciones reales. Esto permite detectar documentos obsoletos, preguntas mal formuladas, huecos de conocimiento y casos donde el asistente necesita instrucciones más precisas. Muchas veces el proyecto no solo mejora el acceso al conocimiento: también revela problemas de orden documental que estaban ocultos.
Si el piloto demuestra valor, el siguiente paso puede ser ampliar fuentes, añadir usuarios, integrar el asistente en herramientas internas o conectarlo con automatizaciones. Si no demuestra valor suficiente, el aprendizaje sirve para ajustar alcance antes de invertir en un despliegue mayor.
Estos errores se evitan con alcance progresivo, fuentes autorizadas, evaluación continua y usuarios validadores. La solución debe evolucionar con el conocimiento de la empresa, no quedarse como un buscador conversacional sin mantenimiento.
También es importante definir quién mantiene las fuentes. Si nadie actualiza documentos, permisos o criterios de respuesta, el asistente pierde fiabilidad con el tiempo. Por eso recomendamos asignar responsables de conocimiento y revisar periódicamente consultas reales, documentos obsoletos y nuevas necesidades del equipo.
En empresas con varios departamentos, conviene empezar por un dominio concreto: soporte, comercial, operaciones o compliance. Esta acotación permite crear un asistente útil antes, medir adopción y detectar qué tipo de documentación genera mejores respuestas. Después se puede ampliar a otros equipos con una base de gobierno ya probada.
Este enfoque reduce riesgo y acelera aprendizaje interno.
También permite comparar resultados entre áreas antes de ampliar inversión: volumen de consultas, precisión, satisfacción, tiempo ahorrado y número de escalados. Con esos datos, dirección puede decidir si conviene extender el asistente a más documentación, integrarlo con herramientas internas o mantenerlo como apoyo especializado para un equipo concreto.
Umintia trabaja con empresas de Gipuzkoa y Euskadi que quieren incorporar inteligencia artificial de forma práctica, segura y alineada con sus procesos. Podemos ayudarte si tu empresa está en Donostia / San Sebastián, alrededores o cualquier punto de Euskadi.
Nuestro enfoque combina cercanía, conocimiento del tejido empresarial local y capacidad técnica para diseñar soluciones con agentes IA, automatización, RAG privado y modelos de lenguaje adaptados a cada organización.
Analizamos tu documentación, tus fuentes de información y tus requisitos de seguridad para definir una solución RAG privada útil y mantenible.