Qué resuelve este servicio
Diseñamos la base de datos y la knowledge base que necesita una empresa para que sus agentes, GPTs y modelos de IA tengan información confiable, vigente y trazable. Convertimos documentos dispersos, manuales, contratos, propuestas e histórico operativo en un corpus indexado, vectorizado y consultable por RAG, con control de versiones y permisos.
Qué resolvemos
- Documentación dispersa en Drive, Notion, correos y carpetas locales.
- Agentes IA que alucinan porque no tienen acceso a la verdad de la empresa.
- Datos sin estructura ni etiquetado para casos de uso analítico.
- Falta de gobernanza: nadie sabe qué versión es la oficial.
Qué incluye
- Auditoría e inventario del conocimiento empresarial actual.
- Diseño del esquema de la knowledge base.
- Ingesta automatizada desde Drive, Notion, Sharepoint, etc.
- Limpieza, deduplicación y enriquecimiento de documentos.
- Vectorización y carga en base de datos (Pinecone, Weaviate, Supabase).
- Política de permisos, versionado y refresco.
Cómo trabajamos
- Discovery del conocimiento empresarial.
- Diseño del esquema y selección de stack.
- Implementación del pipeline de ingesta.
- Vectorización y pruebas de retrieval.
- Documentación y handover técnico.
Cómo trabajamos: metodología del servicio
- Fase 1 · Auditoría de Fuentes de Datos y Mapeo de Entidades (Semana 1) — Inventario exhaustivo de bases de datos, APIs, archivos y sistemas donde reside información corporativa.
- Fase 2 · Diseño del Esquema Unificado y Modelo Relacional / Vectorial (Semana 1-2) — Definición del esquema maestro de entidades (Clientes, Transacciones, Productos, Documentos) en PostgreSQL / BigQuery / Pinecone.
- Fase 3 · Construcción de Pipelines ETL/ELT y Conectores de Ingestión (Semana 2-3) — Desarrollo de flujos de sincronización automatizados en Python / n8n con manejo de errores y validación de esquemas.
- Fase 4 · Limpieza, Deduplicación e Indexación Semántica (Semana 3-4) — Depuración de registros corruptos, normalización de formatos y generación de embeddings para búsqueda vectorial.
- Fase 5 · Documentación del Diccionario de Datos, Seguridad y Entrega (Semana 4) — Configuración de roles de acceso, backups automáticos y entrega del diccionario de datos y manual de arquitectura técnica.
Qué necesitamos de tu equipo
- Inventario de bases de datos y software utilizados en la empresa.
- Muestras anonimizadas de los datos a unificar.
- Credenciales de lectura de bases de datos o APIs de origen y entorno cloud destino.
Entregables
- Knowledge base productiva.
- Pipeline de ingesta automatizado.
- Documentación técnica.
- Política de gobernanza y permisos.
- Dashboard de métricas de uso.
Para quién es
- Empresas con mucha documentación interna sin orden.
- Equipos que quieren montar agentes IA o GPTs corporativos.
- Departamentos legal, RRHH, ventas con conocimiento crítico disperso.
Señales de que lo necesitas
- La información de la empresa vive repartida entre Drive, CRM, ERP y hojas sueltas, sin que nadie sepa cuál versión es la oficial.
- Los proyectos de IA se estancan porque no hay una base de datos limpia y unificada que los alimente.
- Los asistentes o agentes de IA que ya probaron inventan respuestas porque no tienen acceso estructurado al conocimiento real del negocio.
- Cada equipo interpreta los datos de forma distinta porque no existe un diccionario ni un modelo de datos compartido.
KPIs medibles
- Documentos ingestados y vigentes en la KB.
- Tiempo de respuesta del retrieval (latencia).
- Precisión de respuesta del agente con RAG.
- Reducción de tiempo en consultas internas.
Resultado esperado
La empresa pasa de tener su conocimiento disperso a contar con una base de datos viva, gobernada y conectada a sus agentes IA. Cada respuesta de un agente cita fuentes oficiales, los líderes saben qué documentos son la verdad y los equipos dejan de buscar manualmente lo que ya existe.
Stack tecnológico
- Pinecone
- Weaviate
- Supabase pgvector
- Chroma
- LlamaIndex
- LangChain
- n8n
- Notion
- Google Drive API