Convertir el conocimiento en una capacidad activa
Las organizaciones acumulan conocimiento en documentos, bases de datos, aplicaciones y en las propias personas. Sin embargo, esa información puede estar dispersa, desactualizada o ser difícil de encontrar. Por eso, disponer de información no siempre significa poder aprovecharla.
En LurNova ayudamos a las organizaciones a estructurar su conocimiento y aprovechar su valor para impulsar nuevas capacidades con inteligencia artificial.
Partimos de identificar la información relevante, ordenarla y prepararla. Sobre esa base, desarrollamos soluciones que permiten buscar, consultar, relacionar y analizar información en lenguaje natural, y utilizarla desde agentes, automatizaciones y otras aplicaciones de IA.
Estas soluciones permiten incorporar el conocimiento al trabajo diario, tanto para que las personas encuentren respuestas y tomen decisiones como para que los sistemas de IA realicen sus tareas con información relevante.
Del contenido al conocimiento conectado
Para aprovechar el conocimiento con inteligencia artificial no basta con reunir documentos. Es necesario localizar la información relevante, entender su contexto y relacionarla con otras fuentes.
Las arquitecturas RAG (generación aumentada por recuperación) permiten buscar información en fuentes concretas y proporcionarla al modelo como contexto para generar respuestas apoyadas en el conocimiento de la organización.
Cuando las consultas requieren comprender relaciones más complejas, podemos incorporar ontologías y grafos de conocimiento para representar conceptos, entidades y conexiones entre elementos como clientes, proyectos, productos, personas o documentos.
Así, la IA puede pasar de simplemente encontrar información a conectar conocimiento distribuido y utilizarlo con mayor contexto y precisión.
Nuestra metodología
Partimos del conocimiento y de las necesidades de la organización, no de una tecnología concreta. Analizamos qué información existe, cómo se utiliza y qué dificultades encuentran las personas y los sistemas para acceder a ella.
A partir de ese análisis, preparamos el conocimiento, diseñamos la arquitectura necesaria y desarrollamos las capacidades de IA que permiten utilizarlo de forma útil, segura y trazable.
Entendemos qué conocimiento existe y cómo necesita utilizarse.
Identificamos las fuentes de información relevantes, dónde se encuentran, cómo se mantienen y qué personas, equipos o procesos dependen de ellas.
Analizamos también qué información resulta difícil de localizar, qué consultas se repiten, qué relaciones son importantes y qué tareas podrían mejorar si el conocimiento estuviera disponible de una forma más directa.
Esta primera fase nos permite definir qué conocimiento necesitamos conectar y qué problemas debe resolver la solución.
Preparamos el conocimiento para que pueda ser utilizado por la IA.
Revisamos la estructura y calidad de la información, identificamos duplicidades, incorporamos metadatos y establecemos criterios para clasificarla y mantenerla actualizada.
Cuando el caso lo requiere, podemos definir ontologías y grafos de conocimiento para representar conceptos, entidades y relaciones que no aparecen de forma explícita en los documentos o sistemas originales.
El objetivo es disponer de un conocimiento ordenado, conectado y preparado para su recuperación y utilización.
Definimos cómo debe utilizarse ese conocimiento.
Determinamos qué capacidades necesita la organización, desde localizar información y realizar consultas en lenguaje natural hasta relacionar fuentes, analizar documentación, generar síntesis o proporcionar contexto a agentes y otras aplicaciones de IA.
Diseñamos también cómo debe recuperarse la información, qué fuentes intervienen en cada caso, quién puede acceder a ellas y cómo se mantiene la trazabilidad entre las respuestas y el conocimiento utilizado.
Conectamos el conocimiento con la inteligencia artificial.
Integramos documentos, bases de datos, gestores documentales, intranets, aplicaciones corporativas, APIs y otros repositorios, utilizando la arquitectura más adecuada para cada caso.
Desarrollamos mecanismos de búsqueda y recuperación, incluidas arquitecturas RAG, para proporcionar a los modelos únicamente la información relevante para cada consulta.
También definimos dónde y cómo se ejecutan los modelos para que el conocimiento se procese bajo las condiciones de seguridad y confidencialidad que requiere la organización.
Comprobamos la calidad de la solución y la hacemos evolucionar.
Probamos consultas y situaciones representativas del trabajo real para evaluar si la solución recupera la información adecuada, utiliza correctamente el contexto y genera resultados respaldados por las fuentes.
Validamos también los accesos, la trazabilidad y el comportamiento ante información insuficiente, desactualizada o contradictoria.
A medida que evoluciona el conocimiento, podemos incorporar nuevas fuentes, mejorar los mecanismos de recuperación y ampliar las capacidades y casos de uso de la solución.
El conocimiento interno necesita un entorno seguro
La información corporativa puede contener conocimiento sensible, documentación confidencial o datos que no deben salir de determinados entornos.
En LurNova diseñamos estas soluciones para trabajar con modelos privados y entornos controlados cuando la sensibilidad de la información lo requiere, definiendo también permisos y condiciones de acceso.
Así, la organización puede aprovechar su conocimiento con IA sin perder el control sobre dónde y cómo se utiliza.
Una respuesta útil también debe poder comprobarse
La calidad de una respuesta no depende solo de que resulte convincente. También es importante saber de qué fuentes procede y qué información se ha utilizado para construirla.
En LurNova incorporamos mecanismos de trazabilidad que permiten vincular las respuestas con sus fuentes y consultar el contenido original.
Esto facilita la revisión de los resultados y permite desarrollar soluciones más verificables y fiables, especialmente cuando se trabaja con conocimiento crítico o especializado.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA aplicada al conocimiento?+
Es la utilización de inteligencia artificial para facilitar el acceso, la consulta, el análisis y el aprovechamiento del conocimiento de una organización. Puede abarcar desde la identificación y preparación de la información hasta el desarrollo de soluciones que permitan utilizarla mediante IA.
¿Es necesario ordenar el conocimiento antes de aplicar IA?+
Depende del punto de partida. En muchas organizaciones, el conocimiento está distribuido entre diferentes fuentes, presenta estructuras distintas o contiene información duplicada o desactualizada. En estos casos, ordenarlo y prepararlo forma parte del proyecto y contribuye a mejorar posteriormente su utilización mediante IA.
¿Qué tipo de conocimiento puede utilizarse?+
Podemos trabajar con documentación interna, manuales, procedimientos, documentación técnica, bases de datos, gestores documentales, intranets, aplicaciones corporativas y otras fuentes relevantes para el caso de uso.
¿Es necesario trasladar toda la información a una nueva plataforma?+
No necesariamente. Dependiendo de los sistemas existentes y de la arquitectura definida, podemos conectar la solución con diferentes fuentes y utilizar el conocimiento allí donde se gestiona.
¿En qué se diferencia de un buscador tradicional?+
Un buscador ayuda principalmente a localizar contenidos. Una solución de IA puede interpretar una consulta, recuperar información relevante de diferentes fuentes y utilizarla para responder preguntas, resumir, comparar, relacionar o analizar información.
¿Qué es RAG?+
RAG —Retrieval-Augmented Generation— es una técnica que permite recuperar información de fuentes determinadas y proporcionársela a un modelo de IA como contexto para generar una respuesta. Puede formar parte de una solución de IA aplicada al conocimiento, pero es una tecnología, no el objetivo del servicio. La arquitectura se define en función de las necesidades, las fuentes y los casos de uso de cada proyecto.
¿Las respuestas pueden mostrar las fuentes utilizadas?+
Sí. Cuando el proyecto lo requiere, podemos incorporar mecanismos que permitan identificar las fuentes utilizadas y acceder al contenido original para comprobar o ampliar la información.
¿Cómo se gestionan los permisos de acceso?+
La solución puede incorporar usuarios, perfiles y permisos para que el acceso al conocimiento respete las condiciones establecidas por la organización y cada persona pueda consultar únicamente la información que tiene autorizada.
¿La IA puede equivocarse aunque utilice conocimiento interno?+
Sí. Trabajar con conocimiento de la organización permite proporcionar a la IA información más relevante y contextualizada, pero no elimina completamente la posibilidad de errores. Por eso son importantes la calidad de las fuentes, la validación de los resultados y los mecanismos de trazabilidad adecuados para cada caso.
¿Puede utilizarse el conocimiento desde agentes de IA?+
Sí. Los agentes pueden consultar fuentes de conocimiento autorizadas para disponer del contexto necesario antes de realizar determinadas tareas. Una solución de conocimiento puede convertirse así en una capacidad compartida por diferentes agentes y aplicaciones.
¿Puede utilizarse también en procesos automatizados?+
Sí. Una automatización puede consultar, interpretar o analizar conocimiento antes de realizar determinadas acciones, combinando así la gestión del conocimiento con otras capacidades de automatización e inteligencia artificial.
¿Puede evolucionar la solución a medida que cambia el conocimiento?+
Sí. Podemos incorporar nuevas fuentes, actualizar contenidos, mejorar su organización y ampliar las capacidades de la solución a medida que cambian las necesidades de la organización.
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