Un «ChatGPT privado» con los documentos de tu empresa: cómo funciona

Los tres pasos

• Se preparan los documentos: se leen, se trocean y se indexan para poder buscar por significado, no solo por palabras exactas.
• Con cada pregunta se recuperan los fragmentos que mejor responden.
• El modelo redacta la respuesta solo con esos fragmentos y enlaza los documentos de origen para que puedas comprobarla.

A esta técnica se la conoce como RAG, generación aumentada por recuperación. Su ventaja es que, cuando cambia un documento, basta con volver a indexarlo: no hay que reentrenar nada.

Para qué se usa

• Resolver dudas internas: políticas, procedimientos, condiciones de un producto.
• Acelerar la incorporación de personas nuevas.
• Encontrar la cláusula de un contrato o la versión vigente de una plantilla.
• Dar al equipo de atención la respuesta correcta sin interrumpir a un compañero.

Confidencialidad y permisos

Dos cosas deciden si es seguro. La primera, el proveedor del modelo: en las versiones de empresa y por API, los proveedores indican por contrato que no usan tus datos para entrenar sus modelos; hay que comprobarlo en cada caso y saber dónde se procesan. La segunda, los permisos: el asistente debe respetar quién puede ver qué, igual que las carpetas. Nóminas o datos de clientes no deben aparecer en la respuesta de quien no tiene acceso.

Qué hace falta para que funcione bien

• Documentos actualizados y sin versiones duplicadas. Si hay tres manuales contradictorios, el asistente también dudará.
• Un responsable que decida qué entra y qué no.
• Que el asistente diga «no lo sé» cuando la respuesta no está en los documentos, en lugar de inventarla.
• Revisar al principio las preguntas que falla para completar la documentación.