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Kodex
Soluciones tecnológicas
Sistemas RAG
Convertimos el conocimiento de su empresa en memoria consultable: la IA busca en sus documentos, cita la fuente y acelera decisiones — sin entrenar modelos públicos con sus datos.
Qué es y por qué importa
De carpetas dispersas a respuestas que generan ingreso
RAG (Retrieval-Augmented Generation) no es “un chatbot bonito”: es recuperar el fragmento correcto de su conocimiento antes de que el modelo hable. Menos errores, menos tiempo perdido, más capacidad de servir clientes.
- 01
Indexamos
PDF, Word, tickets y SQL pasan a chunks con embeddings — listos para búsqueda semántica.
- 02
Recuperamos
Ante una pregunta, el sistema trae los pasajes más relevantes de su base vectorial.
- 03
Responden con prueba
El modelo sintetiza citando fuentes. Eso baja riesgo legal y acelera cierre de casos.
Sin RAG
- La IA inventa o mezcla políticas antiguas
- Expertos repiten las mismas búsquedas
- Onboarding lento y caro
- Soporte L1 satura a senior
Con Kodex RAG
- Respuestas ancladas a documentos vigentes
- Citas auditables en cada interacción
- Conocimiento 24/7 sin ampliar headcount
- Más tickets resueltos · menos escalados
Flujo en vivo
Del documento a la acción en sus sistemas
Dos carriles como un workflow profesional: indexación (documentos → vectores) y consulta en vivo (pregunta → retrieve → respuesta citada → evento en CRM/ticket).
Flujo RAG vertical: indexación y consulta en vivo hasta el evento en el sistema del cliente
01 · Indexación
ingest
Embeddings
chunk · encode
vector db
Índice semántico
ann · top-k
02 · Consulta en vivo
query
Pregunta
user · canal
retrieve
Recuperar
top-k chunks
generate
Respuesta
llm · citas
client system
Evento
crm · ticket · erp
dato
consulta
Profundidad
Elija el nivel de memoria corporativa
Tres profundidades. Empiece por un corpus crítico y crezca hacia multi-fuente con gobierno de identidad.
- 01Corpus Docs clave
- 02Operativo Soporte · legal
- 03Industrial Multi-fuente
- 04Acciones RAG → eventos
-
01
Nivel 01
RAG de corpus
Una fuente de verdad — respuestas con citas
Ideal para manuales, políticas o base de producto que hoy viven en SharePoint o PDFs.
Qué incluye
- Ingesta y chunking
- Índice vectorial
- Chat con citas
- Control de acceso básico
Ideal para · Equipos que necesitan veracidad ya en un dominio concreto.
Resultado · Menos alucinaciones en el conocimiento que más duele.
-
02
Nivel 02
RAG operativo
Soporte, legal u ops con métricas
Conectamos varios repositorios, medimos precisión percibida y reducimos tiempo medio de resolución.
Qué incluye
- Multi-colección
- Permisos por rol
- Evaluación de respuestas
- Integración helpdesk / CRM
Ideal para · CX, legal y middle-office con volumen de consultas.
Resultado · Más casos cerrados en L1 · menos horas de experto.
-
03
Nivel 03
RecomendadoRAG industrial + acciones
Recuperar → decidir → ejecutar en sus sistemas
La respuesta no se queda en el chat: dispara eventos en CRM, ERP o tickets — con HITL cuando el riesgo lo pide.
Qué incluye
- Todo lo de RAG operativo
- Puente a orquestación / MCP
- Logs de evidencia
- Despliegue privado / on-prem
Ideal para · Organizaciones que quieren IA que mueva trabajo, no solo texto.
Resultado · Conocimiento que acelera ingreso y reduce coste de error.
Puede empezar en un corpus y ampliar fuentes después: el diseño de permisos y citas evita rehacer la base.
Memoria vectorial
Así trabaja un RAG en su empresa
Del documento del cliente a la acción en sus sistemas: cada paso es visible. Negocio ve valor; ingeniería ve embeddings, retrieval y evidencia.
- Memoria semántica
- Vectores
- Prueba en cada respuesta
- Citas
- Sin entrenar públicos
- Privado
- RAG → sistemas
- Acciones
Qué gana el cliente
RAG no es un coste de moda: es capacidad operativa vendible y riesgo controlado.
01
Más ingreso por servicio
Soporte y consultoría cierran más casos por agente: menos tiempo buscando, más tiempo resolviendo (y facturando).
02
Menos coste de error
Respuestas ancladas a política vigente reducen retrabajo, escalados y exposición legal.
03
Escala sin headcount lineal
El conocimiento senior queda disponible 24/7 — onboarding y L1 dejan de depender de “la persona que sabe”.
04
Decisiones defendibles
Cada respuesta lleva fuente: auditable ante ISO, cliente o comité.
Lectura dual
Misma arquitectura, dos lenguajes.
-
Negocio
La IA usa nuestros documentos, no inventa
Ingeniería
Retrieve top-k chunks → prompt grounded → citations
-
Negocio
Encontramos el párrafo en segundos
Ingeniería
Embeddings + ANN search en índice vectorial
-
Negocio
Solo ve quien debe ver
Ingeniería
ACL / tenant filters en retrieval
-
Negocio
La respuesta mueve el CRM o el ticket
Ingeniería
Tool calls / eventos post-respuesta con HITL
De tiempo perdido a capacidad vendible
Ilustración: cómo se redistribuye el esfuerzo cuando la búsqueda deja de ser manual.
- Consultas entrantes 100%
- Búsqueda manual hoy ~60%
- Con RAG grounded ~22%
- Escalado a experto ~12%
- Errores / retractaciones ~3%
Casos de uso
01
Asistente técnico
Negocio: diagnósticos más rápidos. Técnico: retrieval sobre AMM/IPC e históricos con citas.
02
Legal y compliance
Negocio: menos riesgo contractual. Técnico: eDiscovery semántico con filtros de permiso.
03
Soporte que factura
Negocio: más tickets L1 cerrados. Técnico: RAG + puente a helpdesk / CRM.
Relacionado
Por qué la verdad indexada protege margen
Una respuesta “casi correcta” en legal o aeronáutica no es un matiz: es riesgo. RAG bien hecho es infraestructura de veracidad.
Negocio
Capacidad y confianza
Más consultas resueltas por persona, menos escalados y una marca que no improvisa políticas.
Ingeniería
Vectores + gobernanza
Embeddings, ANN, re-ranking y filtros de identidad — con logs de qué chunk alimentó cada respuesta.
Ilustración · Retorno de conocimiento
+28%
capacidad de resolución ilustrativa vs búsqueda manual + chat sin grounding
Tiempo buscando −55%
↓ 55 % frente a chat sin RAG
Casos cerrados en L1 +28 pts
↑ 28 pts frente a chat sin RAG
Índice de veracidad percibida (0–100)
Ejemplo ilustrativo: la confianza sube al pasar de LLM suelto a RAG con citas y corpus auditado.
Impacto en tiempo, riesgo e ingreso
Cada palanca acorta el tramo entre pregunta y acción útil — en minutos para ops, en evidencia para legal.
- 01 −70% busca
Time-to-answer
De minutos de búsqueda a segundos con el párrafo correcto.
- 02 Grounded
Menos alucinaciones
El modelo solo habla con contexto recuperado y vigente.
- 03 Evidence
Citas auditables
Cada respuesta enlaza a la fuente — defendible ante cliente o ISO.
- 04 → Event
Acción en sistemas
La respuesta puede abrir ticket, actualizar CRM o disparar un flujo.
Ciclo en minutos
18m → 3m
tiempo ilustrativo pregunta → respuesta útil con evidencia
- Localizar documento 8m → 0.5m
Antes
Con Kodex
- Validar vigencia 4m → 0.8m
Antes
Con Kodex
- Redactar / responder 4m → 1.2m
Antes
Con Kodex
- Registrar en sistema 2m → 0.5m
Antes
Con Kodex
Valores ilustrativos. En proyecto medimos su baseline (AHT, % escalado, CSAT) y el delta post-RAG.
Cómo lo ejecutamos
Metodología: camino hacia la IA veraz
De las fuentes de verdad al sistema en producción — con entregables claros para negocio e ingeniería.
- 1–2 sem
Fase 1
Consultoría de conocimiento
Qué debe ser verdad
Identificamos fuentes, dueños, permisos y preguntas que hoy queman horas o generan riesgo.
- Mapa de corpus
- Casos de uso priorizados
- Alcance corpus / operativo / industrial
- 2–3 sem
Fase 2
Auditoría de datos
Sin indexar ruido
Limpiamos y estructuramos documentación para que el retrieval no recupere basura.
- Reglas de chunking
- Gaps de calidad
- Política de actualización
- Por alcance
Fase 3
Implementación RAG
Vectores + identidad + citas
Arquitectura vectorial, seguridad de acceso y UI/API con evidencias en cada respuesta.
- Índice en prod
- Evaluación de calidad
- Integración canal
- Continuo
Fase 4
Mantenimiento evolutivo
Nuevos docs, misma precisión
Ingesta continua, ajuste de modelos y puente a acciones en sistemas del cliente.
- Pipeline de reindex
- Monitor de calidad
- Roadmap de acciones
Perímetro de confianza
Soberanía, seguridad y evidencia
El conocimiento no sale a entrenar modelos públicos. Tres carpetas, un estándar Kodex.
-
Datos
Perímetro privado
Nube privada u on-premise: sus documentos permanecen bajo su control.
No training público
-
Acceso
Identidad y ACL
Retrieval filtrado por rol y tenant — nadie ve lo que no debe.
Least privilege
-
Prueba
Citas y logs
Cada respuesta guarda qué chunks usó — auditable ante ISO y legal.
Evidence trail
FAQ — comité e ingeniería
¿Se entrenan modelos públicos con mis datos?
No. Desplegamos en nube privada u on-premise. El RAG consulta su índice; no entrega su corpus a entrenamiento público.
¿Cómo genera más ingreso?
Al reducir tiempo de búsqueda y escalados, el mismo equipo atiende más casos (soporte, legal, ops) con menos error — capacidad vendible sin headcount lineal.
¿Qué latencia ofrece?
Retrieval + generación en tiempos comparables a una búsqueda interna buena, con síntesis y citas. Optimizamos ANN e índices según volumen.
¿Cómo se actualizan los documentos?
Pipeline de ingesta desde su repositorio auditado: altas, bajas y versiones se reindexan sin rehacer el producto.
Filtro de oro
¿Cuánta precisión necesita?
Opción A · Infraestructura cognitiva (DFY)
Para proyectos que requieren veracidad absoluta, trazabilidad y seguridad de grado industrial.
Inicializar configurador RAGOpción B · Preparación de datos (DIY)
Para comenzar estructurando archivos con herramientas de conversión y limpieza.
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-
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Automatizaciones orquestadas
Menos horas y errores para negocio; eventos, MCP y logs para ingeniería — no triggers aislados.
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Convierta conocimiento en ventaja competitiva
Un RAG Kodex no solo “responde”: recupera la verdad de su empresa, la cita y puede mover trabajo en sus sistemas.