Soluciones RAG: cómo hacer que la IA use de verdad los datos de tu empresa

La IA es potente. Pero aquí está el problema: no conoce las políticas, contratos o documentos de tus clientes. Así que se los inventa.

Ese es el fallo de la mayoría de los LLMs: están entrenados con datos públicos, no con los de tu negocio. Eso significa que las respuestas pueden estar mal, aunque suenen muy seguras.

Entonces, ¿cómo hacer que la IA funcione de verdad con los datos de tu empresa?

Después de montar varias soluciones RAG, esto es lo que hemos visto que funciona. Este post explica cómo conectar tus datos con la IA sin gastar meses ni presupuestos enormes.

Empieza con un RAG sencillo

Muchas empresas creen que construir un RAG significa integrar todas sus fuentes de datos de golpe. Ese es un error. Es lento, caro y a menudo se quema dinero antes de ver resultados.

La forma más rápida de obtener valor es empezar pequeño.

En BRACAI recomendamos:

1. Reunir tus documentos clave (FAQs, políticas, manuales)

2. Guardarlos en una base de datos vectorial

3. Configurar un agente de IA que busque respuestas solo en esa fuente

El resultado: preguntas “¿Cuál es nuestra política de viajes?” y la IA responde de forma fiable, citando el documento real de la política. Sin inventos. Sin reentrenar el modelo.

Esto no solo es eficiente. Es ROI alto. Un RAG sencillo da valor en semanas, no en años. Una vez que hay confianza, puedes ampliarlo a contratos, documentos de clientes o tickets de soporte.

Mantén limpia tu base de conocimiento

No metas datos en bruto sin pensar. Un RAG solo es tan bueno como la información que recupera.

Y esto importa: el 67% de los líderes de datos dicen que no confían del todo en los datos de su propia empresa para tomar decisiones (Precisely, 2025). Si tu información interna está desordenada, desactualizada o duplicada, tu RAG solo amplificará el problema.

Empieza con políticas aprobadas, FAQs o manuales de producto. Elimina duplicados. Restringe archivos sensibles. Expande solo cuando los resultados sean fiables.

Piensa en tu última respuesta de IA. ¿Sonaba lista pero genérica? Eso es porque el modelo no conocía tus documentos internos. La solución no es “meter más volumen”, es mejorar la calidad.

Guarda los datos en una base de datos vectorial

Tu IA necesita buscar por significado, no solo por palabras clave. Eso es lo que hace una base de datos vectorial.

Opciones: Pinecone, Weaviate o Supabase PGVector.

El proceso es simple:

• Trocear documentos en secciones más pequeñas

• Crear embeddings (convertir texto en vectores)

• Guardarlos con metadatos (fuente, permisos)

Ese es el pipeline RAG: documento → trocear → vectorizar → almacenar.

Suena técnico, pero en la práctica es tan simple como: dividir documentos, convertirlos en vectores y guardarlos organizados en una base de datos.

¿Necesitas ayuda para montar tu sistema RAG?

En BRACAI ayudamos a las empresas a implementar soluciones RAG que dan ROI rápido.

Podemos:

• El usuario pregunta: “¿Cuál es nuestra política de reembolso en Alemania?”

• El sistema recupera los fragmentos relevantes

• El LLM genera una respuesta con citas

Sin reentrenar. Sin fugas. Solo respuestas fiables.

Need help to build your RAG system?

At BRACAI, we help companies implement RAG solutions that deliver ROI fast.

We can:

• Organizar tu base de conocimiento

• Configurar bases de datos vectoriales

• Conectarlas con LLMs

• Automatizar pipelines para que los datos estén siempre actualizados

👉 ¿Quieres una IA que por fin entienda tu negocio? Escríbenos hoy.