¿Ha instalado un chatbot RAG pensando que se convertiría en una enciclopedia interna y ahora lo supervisa a diario para comprobar que no mienta? Es una situación frecuente que surge porque las normativas y los manuales de la organización cambian constantemente, 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, no solo puede reducir la eficiencia del trabajo, sino que también puede causar una gran confusión al proporcionar indicaciones erróneas.
El primer problema que debe comprobarse es la recuperación de información incorrecta
La calidad de las respuestas de un chatbot de IA basado en RAG depende en gran medida de la precisión con la que encuentra los documentos relacionados con la pregunta.
Aunque el usuario pregunte por la normativa de recursos humanos más reciente, si durante la búsqueda se selecciona un documento antiguo, la IA responderá basándose en ese contenido. Por muy detallada que sea la explicación de la respuesta generada, si la base utilizada es incorrecta, no podrá aplicarse al trabajo real.
¿Por qué es más fácil confundir archivos que solo se diferencian en el año?
Las normativas y directrices de trabajo de las empresas suelen mantener títulos y estructuras generales similares incluso después de su revisión. La normativa de recursos humanos de 2024 y la de 2026 también suelen compartir la mayoría de las frases y diferir únicamente 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 normativas como materiales muy relevantes. Si la fecha de entrada en vigor, la versión y el estado de aplicación del documento no están diferenciados por separado, existe la posibilidad de que seleccione la normativa anterior como base de la respuesta.
Clevi Lens está diseñado para detectar incluso pequeños cambios numéricos y proporcionar información precisa.
Ahora, sin tiempo de espera, los profesionales pueden 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 tiempo de espera, quienes no son desarrolladores pueden gestionar fácilmente el conocimiento de la IA directamente.
En Clevi Lens, los responsables de cada área pueden añadir y modificar documentos desde la pantalla de gestión, o excluirlos de los objetivos de búsqueda. Incluso quienes no son desarrolladores pueden reflejar los cambios en el trabajo cuando sea necesario y comprobar el resultado de su aplicación.
Una IA interna fiable se gestiona de forma continua
Los chatbots RAG deben actualizar también su conocimiento cada vez que cambian las normativas y los manuales. Para que el chatbot proporcione respuestas basadas en los criterios de trabajo 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 de trabajo más recientes
- Gestión de la fecha de entrada en vigor y la versión de cada documento
- Exclusión de los materiales obsoletos de las búsquedas
- Modificación del conocimiento centrada en los responsables de cada área
- Comprobación del estado del conocimiento aplicado al chatbot
Consulta las funciones detalladas de Clevi Lens en la página del producto que aparece a continuación.