Integramos modelos de lenguaje grandes (LLM) y sistemas RAG en el software corporativo de tu empresa para crear asistentes internos que conocen tu negocio, automatizan el trabajo con documentos y potencian la productividad de todos tus equipos. Soluciones sobre tu infraestructura actual, sin reemplazar los sistemas que ya usas y con total control sobre tus datos corporativos.
Integración de IA en Software Corporativo con LLM y RAG
En MiT Software especializamos en la integración de modelos de lenguaje grandes (LLM) y sistemas de recuperación aumentada (RAG) en el software corporativo de medianas y grandes empresas. Nuestras soluciones permiten que tus equipos interactúen con el conocimiento interno de la organización — documentación técnica, contratos, informes, procedimientos, bases de datos — mediante lenguaje natural, con respuestas precisas y verificables que se actualizan en tiempo real cuando cambia la fuente de datos. Trabajamos sobre tu infraestructura existente — ERP, CRM, sistemas de gestión documental, intranets — sin reemplazarla, añadiendo una capa de inteligencia que transforma cómo tus equipos acceden al conocimiento y ejecutan su trabajo. El resultado es una organización más productiva, con menos tiempo dedicado a buscar información y más tiempo dedicado a crear valor.
Comenzamos con un análisis exhaustivo de las fuentes de conocimiento existentes en tu organización: qué documentos existen, en qué formatos y sistemas están almacenados, quién los usa, con qué frecuencia y qué tipo de consultas intentan responder con ellos. Este análisis define la arquitectura del sistema RAG y las prioridades de indexación.
Definimos la arquitectura técnica completa del sistema: qué modelo LLM es el más adecuado para tu caso de uso y tu volumen de consultas, cómo estructurar el índice vectorial para maximizar la precisión de la recuperación, qué estrategia de chunking aplicar a los documentos y cómo gestionar las actualizaciones de la base documental en tiempo real.
Construimos el pipeline de procesamiento que transforma tus documentos en vectores semánticos, los indexa en una base de datos vectorial y los recupera de forma precisa ante cada consulta del usuario. El pipeline se integra con tus sistemas de almacenamiento existentes y procesa automáticamente los nuevos documentos a medida que se generan.
Conectamos el sistema RAG con tus herramientas de trabajo mediante APIs y conectores certificados: SharePoint, Confluence, Google Drive, Salesforce, SAP o cualquier sistema de gestión documental o empresarial que uses. La integración es transparente para el usuario final, que accede al conocimiento desde las herramientas que ya utiliza.
Evaluamos el sistema con un conjunto representativo de preguntas reales extraídas del trabajo diario de los equipos, midiendo la precisión de las respuestas, la relevancia de los documentos recuperados, el tiempo de respuesta bajo carga y el cumplimiento de las políticas de control de acceso antes del despliegue en producción.
Desplegamos el sistema en la infraestructura corporativa y formamos a los equipos en su uso y en la gestión del ciclo de vida de los documentos que alimentan el sistema. Tras el lanzamiento, monitorizamos la calidad de las respuestas, identificamos los gaps de conocimiento y mejoramos el sistema de forma iterativa con cada ciclo de revisión.
Con un sistema RAG bien implementado, cualquier empleado puede hacer preguntas complejas sobre el conocimiento interno de la organización y recibir respuestas precisas, contextualizadas y con referencias a las fuentes originales en segundos. Se acabó buscar en carpetas, preguntar a compañeros o leer documentos enteros para encontrar un dato concreto.
A diferencia de los modelos de lenguaje genéricos, los sistemas RAG que desarrollamos responden basándose exclusivamente en el conocimiento real de tu empresa, actualizado en tiempo real. Cada respuesta incluye la fuente de la que proviene la información para que el usuario pueda verificarla y el sistema nunca inventa datos que no existen en tu base documental.
Construimos pipelines RAG que indexan tu documentación corporativa — manuales técnicos, procedimientos, contratos, informes, políticas — y permiten a los empleados consultarla mediante lenguaje natural con respuestas precisas y referencias a los documentos fuente. El sistema se actualiza automáticamente cuando se modifica o añade nueva documentación.
Conectamos los modelos de lenguaje con tus sistemas de gestión empresarial para crear asistentes que pueden consultar datos en tiempo real, generar informes automáticos, redactar comunicaciones basadas en datos del sistema y ejecutar acciones simples mediante instrucciones en lenguaje natural, sin necesidad de formación técnica para el usuario final.
Cada departamento tiene sus propias necesidades de acceso al conocimiento. Desarrollamos asistentes especializados por función: el asistente legal que revisa contratos y busca jurisprudencia interna, el asistente de RRHH que responde dudas sobre políticas y convenios, el asistente financiero que genera informes y analiza desviaciones sobre presupuesto.
Construimos pipelines automatizados que procesan grandes volúmenes de documentos — facturas, contratos, informes, formularios — extrayendo información estructurada, clasificando por categorías, detectando anomalías y alimentando los sistemas de gestión de forma automática, eliminando el trabajo manual de introducción y revisión de datos.
Implementamos sistemas RAG con control de acceso granular que garantiza que cada usuario solo puede consultar la información a la que tiene permiso según su rol en la organización. La arquitectura de seguridad cumple con los requisitos del RGPD y los estándares de seguridad corporativos, con registro de auditoría de cada consulta realizada.
Para casos de uso que requieren un nivel de especialización superior al que ofrece el RAG estándar, realizamos fine-tuning de modelos fundacionales sobre los datos propietarios de tu empresa, creando modelos que dominan el lenguaje, el contexto y los matices específicos de tu sector y tu organización con una precisión significativamente superior.
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