Seguramente te habrá pasado en alguna ocasión: le haces una pregunta a ChatGPT o a Gemini y te responde con toda seguridad... aunque después descubres que lo que te está diciendo es inexacto o incluso falso. Es como ese amigo que todos tenemos que siempre tiene una respuesta para todo, aunque no tenga ni idea del tema.
¿Y si existiera una forma de evitar esto y que te permitiera no solo que la Inteligencia Artificial te respondiera mejor o incluso que lo hiciera basándose en tus propios documentos, con datos totalmente actualizados y citas reales? Debes saber que eso ya existe. Se llama RAG.
RAG es el acrónimo de "Retrieval Augmented Generation". Realmente parece complicado, pero en realidad se trata de una idea muy simple: hacer que los modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Gemini consulten fuentes reales antes de contestar.
Piénsalo así: en lugar de contestar solo con los datos que "aprendieron" en su entrenamiento, los modelos buscan primero en una biblioteca que tú mismo les has cargado. Pueden ser documentos internos, políticas corporativas de todo tipo, PDFs, bases de datos o incluso información de tu propia página web. La diferencia es brutal: las respuestas están basadas en información precisa que sale directamente de tus propios archivos.
Los modelos LLM tienen talento, sin duda, pero también defectos. A veces se inventan cosas (a esto se le llama "alucinar"), de hecho, no saben lo que pasó recientemente o simplemente no entienden cómo funciona tu negocio.
En este punto es donde entra RAG. Al permitir que la IA consulte tus fuentes reales actualizadas antes de responder, se evitan esos errores. Sería como disponer de un asistente que no solo habla bien, sino que también revisa tus manuales antes de abrir la boca.
Preguntas: “¿Cómo devuelvo un producto?”.
Imagina que haces una consulta. Antes de que llegue al modelo de lenguaje, un sistema (RAG) busca en tu contenido, el que cargaste previamente, la información más relevante. Esa información se le pasa al modelo y, solo en ese momento, se genera la respuesta.
En román paladino: la IA primero busca en tus contenidos, y después contesta. Así de simple.
Te sorprendería la cantidad de áreas donde puedes aplicar esta tecnología:
Por ejemplo, en Marketing para la generación de contenidos (posts, landings, calendarios de contenidos, anuncios) con datos actuales de tus productos, beneficios, casos de éxito y teniendo siempre en cuenta tu tono de marca. También puede ayudarte a crear briefings basados en campañas anteriores, a optimizar SEO con descripciones extraídas de tus catálogos, y personalizar mensajes por segmento con información de tu CRM. ¿Y sabes lo mejor de todo esto? Cada pieza puede incluir citas o enlaces a la fuente, reduciendo “alucinaciones” ,acelerando aprobaciones internas y dando total solvencia a las respuestas.
Pero también puedes usarlo en Atención al cliente mediante chatbots que no improvisan, contestando en base a tus propios manuales o en Recursos Humanos para contestar a dudas de tus empleados con información oficial, en Finanzas citando normativa vigente, o en cualquier otra área corporativa donde haya datos que necesiten ser consultados con precisión, En este sentido la tecnología RAG suma muchos enteros
Una de las mejores noticias es que RAG es ideal para pymes. No hace falta un equipo de desarrolladores. Existen soluciones que funcionan como una app: subes tus documentos, configuras las fuentes y ¡listo!
Plataformas como OpenAI, Google, Microsoft, entre otras muchas, ya ofrecen opciones que te permitirán poner en marcha tu sistema RAG.
Y tú, ¿vas a explorar las oportunidades de esta tecnología para mejorar las interacciones que tu equipo y tus clientes tienen con los datos de tu empresa?
