¿Implementó un chatbot RAG pensando que se convertiría en una enciclopedia interna, pero ahora lo supervisa todos los días para verificar que no esté mintiendo? Es una situación común que surge porque las regulaciones y los manuales de la organización cambian con frecuencia, mientras que el proceso de actualización del conocimiento de la IA es demasiado complejo. En el momento en que el chatbot adopta un documento incorrecto, lejos de mejorar la eficiencia del trabajo, puede incluso causar una gran confusión al proporcionar orientación equivocada.
El primer problema que debe verificarse es la búsqueda de información incorrecta
La calidad de las respuestas de un chatbot de IA con RAG depende en gran medida de qué tan precisamente encuentra los documentos relacionados con la pregunta.
Aunque el usuario pregunte por la regulación de recursos humanos más reciente, si durante el proceso de búsqueda se selecciona un documento antiguo, la IA responderá basándose en ese contenido. Aunque la explicación de la respuesta generada sea detallada, si la evidencia utilizada es incorrecta, no puede aprovecharse en el trabajo real.
¿Por qué es más fácil confundir archivos que solo difieren en el año?
Las regulaciones y las directrices laborales de las empresas suelen tener títulos y estructuras generales similares incluso después de una revisión. La regulación de recursos humanos de 2024 y la de 2026 también comparten la mayoría de las frases, y con frecuencia solo difieren en algunos elementos, como la fecha de entrada en vigor, el número de días de vacaciones y el plazo de solicitud.
Como RAG busca documentos cuyo significado es similar al de la pregunta, considera ambas regulaciones como materiales altamente relevantes. Si la fecha de entrada en vigor, la versión y el estado de aplicación del documento no están diferenciados por separado, puede terminar seleccionando la regulación anterior como fundamento de la respuesta.
Clevi Lens está diseñado para detectar incluso cambios numéricos sutiles y proporcionar información precisa.
Ahora, sin tiempos de espera, el personal operativo puede gestionar fácilmente el conocimiento de la IA directamente.
Antes, para actualizar la IA interna era necesario solicitarlo a los desarrolladores y esperar a que realizaran el trabajo.
Pero ahora, sin tiempos de espera, las personas no desarrolladoras pueden gestionar fácilmente el conocimiento de la IA directamente.
En Clevi Lens, el personal responsable de cada área puede agregar y modificar documentos desde la pantalla de administración, o excluirlos de los documentos sujetos a búsqueda. Incluso las personas no desarrolladoras pueden reflejar los cambios operativos cuando sea necesario y verificar los resultados de la aplicación.
La IA interna confiable se gestiona de manera continua
Los chatbots RAG deben actualizar también su conocimiento cada vez que cambian las normativas y los manuales. Para que el chatbot proporcione respuestas acordes con los criterios operativos actuales, es necesario gestionar el estado de aplicación de los documentos más recientes y distinguir los materiales anteriores.
- Registro de las normativas y los manuales operativos más recientes
- Gestión de la fecha de entrada en vigor y la versión de cada documento
- Exclusión de la búsqueda de los materiales cuya vigencia haya terminado
- Modificación del conocimiento centrada en los responsables de cada área
- Consulta del estado del conocimiento aplicado al chatbot
Puedes consultar las funciones detalladas de Clevi Lens en la página del producto que aparece a continuación.