Chatbots de IA y Soluciones RAG
Soluciones de chatbot con IA y RAG
Convierte el conocimiento de tu negocio en un asistente de IA fiable.
Creamos chatbots con IA y asistentes RAG que responden a partir de tus documentos aprobados, contenido web, FAQs, bases de conocimiento y sistemas internos, con límites más claros, gestión de fuentes y rutas de escalado.
EL PROBLEMA
Tu negocio ya tiene las respuestas. El problema es que cuesta encontrarlas.
El conocimiento suele estar repartido entre documentos, PDFs, páginas web, FAQs, notas del CRM, materiales de soporte, drives y sistemas internos. Un asistente RAG convierte ese conocimiento disperso en una experiencia conversacional sencilla, para que clientes o equipos puedan hacer preguntas y recibir respuestas útiles desde fuentes aprobadas.
A diferencia de un chatbot básico, el objetivo no es generar respuestas genéricas. El objetivo es hacer que el conocimiento existente de tu negocio sea más accesible, más útil y más fácil de mejorar con el tiempo.
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QUÉ CONSTRUIMOS
Asistentes de IA para clientes, equipos y conocimiento de negocio.
Diseñamos asistentes alrededor de las preguntas que las personas hacen realmente y del conocimiento que tu negocio ya posee.
Chatbots con IA para web
Para preguntas de clientes, orientación sobre productos, soporte, onboarding y captación de leads.
Asistentes internos
Para equipos que necesitan acceso más rápido a políticas, SOPs, información de servicios y respuestas internas.
Preguntas y respuestas sobre documentos
Para PDFs, manuales, propuestas, políticas, documentación de ayuda e información de producto.
Integraciones con sistemas
Para asistentes conectados a webs, CRMs, helpdesks, bases de datos o flujos internos.
QUÉ RECIBES
Un sistema de respuestas funcional, no solo un widget de chatbot.
Te ayudamos a pasar de conocimiento disperso a un asistente de IA usable, con las fuentes adecuadas, reglas claras, pruebas y un ciclo de mejora.
Revisión del conocimiento
Identificamos qué debe saber el asistente, qué debe evitar y qué fuentes pueden considerarse fiables.
Diseño del flujo de respuestas
Definimos tipos de preguntas, reglas de respuesta, gestión de fuentes, traspaso humano y rutas de escalado.
Construcción RAG
Conectamos el asistente a documentos aprobados, páginas, bases de conocimiento o sistemas de negocio.
Pruebas
Probamos preguntas reales, revisamos respuestas débiles y mejoramos la base de conocimiento antes del lanzamiento.
Analítica
Ayudamos a medir uso, preguntas sin respuesta, vacíos de contenido y oportunidades de mejora.
Ciclo de mejora
Creamos un proceso para actualizar el conocimiento, afinar respuestas y mejorar el asistente con el tiempo.
CÓMO FUNCIONA
De conocimiento disperso a un asistente de IA probado.
Un proceso sencillo para convertir tus fuentes aprobadas en un asistente que tus clientes o tu equipo puedan usar de verdad.
1. Auditoría
Revisamos el caso de uso, los usuarios, los riesgos y el conocimiento que el asistente necesita.
2. Selección de fuentes
Elegimos los documentos, páginas, FAQs, bases de datos o sistemas que el asistente puede utilizar.
3. Construcción y pruebas
Construimos el asistente, probamos preguntas reales y ajustamos las reglas de respuesta.
4. Lanzamiento y mejora
Lanzamos, monitorizamos el uso, revisamos vacíos y mejoramos el sistema con el tiempo.
EJEMPLO DE SISTEMA
Mira cómo un asistente RAG puede trabajar con conocimiento real de negocio.
Este ejemplo muestra el tipo de asistente que ALT SAINT puede construir: un sistema conectado a fuentes de conocimiento aprobadas, diseñado para recuperar información relevante y responder con límites más claros que un chatbot genérico.
POR QUÉ FUNCIONA MEJOR
Más útil que un chatbot básico. Más controlado que una IA genérica.
Un asistente RAG está diseñado para responder con contexto de negocio, no solo para generar texto plausible.
Chatbot básico
Normalmente limitado a respuestas guionizadas, flujos predefinidos o respuestas superficiales de la web.
Chatbot de IA genérica
Puede responder de forma amplia, pero puede inventar o asumir cuando no tiene el contexto de negocio adecuado.
Asistente RAG de ALT SAINT
Responde desde fuentes aprobadas, con límites más claros, gestión de fuentes y lógica de escalado.
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Crear un asistente de conocimiento
¿Listo para convertir el conocimiento de tu negocio en respuestas útiles?
Cuéntanos qué pregunta la gente, dónde vive tu conocimiento y qué necesita resolver el asistente.
EMPECEMOS A HABLAR DEL ASISTENTE
Cuéntanos qué necesita saber y hacer tu chatbot.
Comparte tu caso de uso, el tipo de conocimiento que quieres conectar y si el asistente será para clientes, equipos internos o ambos.
PREGUNTAS
Lo que suelen preguntar los clientes antes de construir un asistente de conocimiento.
¿Qué es RAG?
RAG significa generación aumentada por recuperación. En términos sencillos, el asistente consulta fuentes de conocimiento aprobadas antes de generar una respuesta, en lugar de depender solo del entrenamiento general del modelo.
¿Es diferente de un chatbot normal?
Sí. Un chatbot normal puede seguir guiones o comportamientos genéricos de IA. Un asistente RAG se diseña alrededor de tus propias fuentes de conocimiento, reglas de respuesta y rutas de escalado.
¿Puede usar nuestros propios documentos?
Sí. Puede usar documentos aprobados, contenido web, FAQs, contenido de centro de ayuda, PDFs, notas del CRM o bases de conocimiento internas, según el alcance y los accesos.
¿Puede citar fuentes?
Cuando tenga sentido, el sistema puede diseñarse para mostrar referencias de fuentes, enlaces de evidencia o documentos de apoyo, de modo que los usuarios entiendan de dónde procede una respuesta.
¿Puede conectarse a nuestra web, CRM o helpdesk?
Sí, según el alcance y los accesos disponibles. Podemos diseñar asistentes conectados a webs, CRMs, herramientas de helpdesk, bases de conocimiento o sistemas internos.
¿Puede ser solo interno?
Sí. Puede dar soporte a empleados, ventas, atención al cliente, operaciones, onboarding o equipos directivos sin exponerse públicamente.
¿Cómo reducís las alucinaciones?
Reducimos el riesgo limitando las respuestas a fuentes aprobadas, definiendo límites de respuesta, probando preguntas reales y añadiendo rutas de escalado cuando la respuesta no está clara. Ningún sistema de IA debe presentarse como libre de errores.
¿Qué tenemos que aportar?
Normalmente aportáis preguntas de ejemplo, documentos, páginas web, bases de conocimiento, materiales de soporte, casos de uso y cualquier regla sobre lo que el asistente debe o no debe responder.