Cita la fuente
Cada respuesta enlaza el documento y el apartado, para que cualquiera pueda comprobarla.
RAG para empresas: un asistente de IA que responde con tus documentos
Digitup Studio es un estudio técnico de Madrid que construye asistentes RAG: buscan en tus manuales, políticas, contratos o catálogo, responden con esa información y enlazan la fuente de cada respuesta, con permisos por usuario y sin reentrenar ningún modelo.
En resumen
- RAG (generación aumentada por recuperación) hace que un modelo de IA busque primero en tus manuales, políticas, contratos o catálogos y responda con lo que encuentra, citando la fuente.
- Se actualiza sin reentrenar y cada usuario solo ve lo que tiene permiso para ver.
- Lo hemos aplicado al catálogo de Mundomar Cruceros y a los PDF de Rescrito.
- Proyectos a partir de 1.000 € y entrega a partir de 2 semanas.
Qué es
¿Qué es RAG en una frase?
RAG es una técnica que hace que un modelo de IA busque primero en tus documentos y después redacte la respuesta con lo que ha encontrado, indicando de dónde sale.
Las siglas vienen del inglés Retrieval-Augmented Generation (generación aumentada por recuperación), término que procede de un artículo de investigación de 2020 de Patrick Lewis y otros autores. Un modelo de OpenAI, Gemini o Anthropic no conoce tu procedimiento de devoluciones; RAG le da esa información al responder, sin cambiar el modelo. Funciona en tres pasos:
- Indexar: los documentos se dividen en fragmentos y se guardan en un índice que busca por significado (embeddings).
- Recuperar: ante una pregunta, el sistema elige los fragmentos más relevantes que esa persona puede ver.
- Generar: el modelo redacta la respuesta con esos fragmentos y enlaza el documento de origen.
Más detalle, con ejemplos y límites, en nuestra guía qué es RAG y cómo funciona.
Usos
¿Para qué usa RAG una empresa?
Para tener un chatbot con documentos internos o un buscador inteligente de documentos que da la respuesta ya escrita en algún sitio, con su fuente, sin preguntar a quien lo sabe.
¿Siempre las mismas preguntas internas?
Manuales y políticas
El paso exacto del procedimiento, con enlace a la versión vigente.
IA para empresas¿Clientes perdidos en el catálogo?
Catálogo de producto
Búsqueda en lenguaje natural y recomendaciones, como en Mundomar Cruceros.
Caso Mundomar Cruceros¿Soporte saturado de dudas repetidas?
Base de conocimiento de soporte
Respuestas en la web, WhatsApp o Telegram, con paso a una persona.
Chatbots con IA¿Cláusulas repartidas en cientos de contratos?
Despachos y contratos
Cláusulas, plazos y condiciones localizados, con documento y página.
IA para despachos¿Convenios y circulares por todas partes?
Asesorías
Convenios, circulares y documentación de cada cliente, sin mezclarlos.
IA para asesorías¿Coberturas escondidas en el condicionado?
Corredurías de seguros
Coberturas y exclusiones de cada póliza, con la cláusula a la vista.
IA para correduríasDespachos, asesorías y corredurías son usos posibles que describimos en sus páginas; nuestros proyectos publicados con RAG son de turismo y educación.
Comparativa
¿RAG, subir archivos a un chat o reentrenar un modelo?
Depende de cuántos documentos hay, de si cambian y de quién puede ver qué.
| Aspecto | RAG a medida | Subir archivos a un chat | Reentrenar un modelo (fine-tuning) |
|---|---|---|---|
| Qué es | Busca en tus documentos y responde con ellos. | Adjuntar archivos a un chat o proyecto de ChatGPT, Claude o Gemini. | Reentrenar un modelo con ejemplos para cambiar cómo responde. |
| Si cambia un documento | Se vuelve a indexar y se usa desde ese momento. | Hay que volver a subirlo, salvo que la herramienta tenga conectores. | Hay que volver a entrenar. |
| Quién ve qué | Permisos por usuario, rol o cliente. | Lo que cada persona sube o conecta a su cuenta. | Lo aprendido vale para cualquiera que use el modelo. |
| Cita la fuente | Sí: documento y apartado. | Depende de la herramienta. | No. |
| Coste | Desarrollo más consumo del modelo. | Cuota mensual por usuario. | Preparar datos y entrenar, más el uso. |
| Encaja con | Documentación extensa, cambiante o reservada. | Uso personal con pocos archivos. | Tono, formato o tareas muy repetitivas. |
Digitup Studio no hace fine-tuning; lo incluimos como alternativa del mercado. La guía Optimizing LLM Accuracy de OpenAI (consultada el 23-10-2026) recomienda añadir contexto cuando al modelo le falta información y ajustarlo cuando el formato o el tono no son constantes; ambos se pueden combinar.
Fuentes
¿Qué documentos y sistemas se pueden conectar?
Casi cualquier fuente con texto: documentos, carpetas compartidas, tu web, bases de datos y tu CRM o ERP.
- PDF, Word y hojas de cálculo
- Carpetas de Google Drive y Google Workspace
- Documentos y correo de Microsoft 365
- Tu web, FAQs y páginas internas
- Bases de datos como PostgreSQL o MongoDB
- CRM, ERP y Google Sheets
Los textos que cambian poco, como manuales, contratos o FAQs, se indexan. Los datos que cambian cada minuto, como stock, precios o reservas, se consultan en el momento por API, como hacen nuestros chatbots con IA. Si además hay que actuar, por ejemplo crear una tarea, hablamos de agentes de IA (ver chatbot o agente de IA).
El asistente puede funcionar en la web, en un panel interno, en Telegram o como chatbot de WhatsApp con IA.
Permisos
¿Cómo se controla quién ve qué?
Cada fragmento indexado hereda los permisos de su documento, y la búsqueda filtra por usuario o rol antes de que el modelo vea nada.
Si el modelo nunca recibe un fragmento que el usuario no puede ver, no puede revelarlo. Además, combinamos:
- Inicio de sesión y permisos por usuario, rol, equipo o cliente.
- Separación de información entre clientes o departamentos.
- Registro de las consultas y de las fuentes de cada respuesta.
- Protección de credenciales y copias de seguridad.
- Aprobación humana en respuestas delicadas a clientes.
Qué conserva cada proveedor de los datos que recibe lo explicamos en integración de IA en tu empresa. Si hay datos personales, el encaje con el RGPD lo valida tu asesor: no damos asesoramiento jurídico.
¿Cómo se evita que la IA se invente respuestas?
Respondiendo solo con tus documentos, citando la fuente, diciendo «no lo sé» cuando no hay respuesta y midiendo antes de lanzar. Ningún modelo es infalible, pero así los errores se ven.
Dice «no lo sé»
Si no encuentra nada relevante, lo reconoce y ofrece pasar la consulta a una persona.
Se mide con preguntas reales
Un juego de preguntas de tu equipo, con su respuesta correcta, sirve para comparar versiones y modelos.
Una persona revisa
Un panel muestra conversaciones, fuentes usadas y preguntas sin respuesta.
¿Cómo se mantiene actualizado el asistente?
Cuando cambias un documento, el sistema lo vuelve a indexar y el asistente lo usa desde ese momento, sin reentrenar el modelo.
La sincronización puede ser automática con la carpeta de origen o manual desde un panel. Las versiones antiguas salen del índice y las preguntas sin respuesta señalan qué falta documentar.
Coste y plazos
¿Cuánto cuesta un RAG para empresas y cuánto se tarda?
Los proyectos de Digitup Studio empiezan a partir de 1.000 € y la entrega, a partir de 2 semanas. Un asistente con pocos documentos, permisos sencillos y un solo canal está cerca del mínimo.
Por encima no hay tarifa cerrada. Lo que más mueve el precio y el plazo es:
- Volumen y tipo de documentos: unos PDF limpios no son miles de escaneados con tablas.
- Número de fuentes: una carpeta frente a Drive, Microsoft 365, la web y el CRM.
- Permisos: que todos vean lo mismo o que cada usuario vea solo lo suyo.
- Canales: web, panel interno, WhatsApp, Telegram o tu propio software.
- Calidad exigida: evaluación, revisión humana y paneles de control.
Empezamos con una primera versión sobre tus documentos reales para validar respuestas y costes, y después seguimos con el mantenimiento. El consumo del modelo, que cobra el proveedor, y el alojamiento del índice van aparte. Según el proyecto, puedes pagar por proyecto cerrado, en 6 o 12 meses o con Build & Run (ver formas de trabajar y cuánto cuesta un software a medida).
¿Dónde hemos aplicado RAG?
En Mundomar Cruceros, una agencia de viajes especializada en cruceros, construimos un RAG sobre el catálogo de barcos y rutas y un chat de recomendación. En Rescrito (antes Aithor), el SaaS de IA para escritura académica que desarrollamos, el RAG sobre PDF y documentos conecta las respuestas con el material del usuario.
Encaje
¿Cuándo encaja un RAG y cuándo no?
Encaja cuando hay mucha documentación que la gente consulta a menudo. Si creemos que no merece la pena, te lo diremos.
Cuándo encaja
- Tu equipo o tus clientes repiten preguntas cuya respuesta ya está escrita.
- La documentación es extensa, está repartida o cambia a menudo.
- No todo el mundo puede ver la misma información.
- Cada respuesta tiene que citar su fuente.
Cuándo no somos la opción
- Son pocos documentos y los consulta una sola persona: basta con subirlos a ChatGPT, Claude o Gemini.
- Buscas reentrenar un modelo con fine-tuning: no lo hacemos.
- La documentación no existe o se contradice: empieza por ordenarla o por una auditoría de IA.
- El presupuesto es inferior a 1.000 € o la entrega tiene que ser en menos de 2 semanas.
Servicios relacionados
Preguntas frecuentes
¿Qué es RAG para empresas?
Es un asistente de IA que, antes de responder, busca en la documentación interna de tu empresa (manuales, políticas, contratos o catálogos) y redacta la respuesta con lo que encuentra. A diferencia de un buscador de documentos, que devuelve una lista de archivos, da la respuesta y enlaza su fuente. Digitup Studio lo diseña, lo conecta a tus sistemas y lo deja en producción.
¿Mis documentos se usan para entrenar el modelo de IA?
No por usar RAG: esta técnica no entrena ningún modelo. Tus documentos se guardan en un índice del proyecto y, en cada consulta, al modelo solo llegan la pregunta y los fragmentos necesarios. Si el proveedor del modelo conserva esos datos, y durante cuánto tiempo, depende de su producto y de su plan, así que lo revisamos contigo antes de usar datos reales.
¿En qué se diferencia RAG del fine-tuning?
RAG busca en tus documentos al responder; el fine-tuning vuelve a entrenar un modelo con ejemplos para cambiar cómo responde. Para conocimiento que cambia, como procedimientos, precios o contratos, encaja mejor RAG: se actualiza al reindexar, respeta permisos y cita la fuente. El fine-tuning sirve más para fijar un tono o un formato. Se pueden combinar, pero Digitup Studio no hace fine-tuning.
¿Funciona con PDF escaneados?
Sí, pero necesita un paso previo de reconocimiento de texto (OCR) que convierta la imagen escaneada en texto indexable. La calidad de las respuestas depende de la del escaneo: páginas torcidas, sellos, letra manuscrita o tablas complejas dan más errores. Por eso, antes de presupuestar, probamos con una muestra de tus documentos y te decimos qué sirve tal cual y qué necesita limpieza.
¿Se puede usar en WhatsApp, en la web o en la intranet?
Sí. El mismo asistente puede funcionar en un widget de tu web, en un panel interno o intranet, en WhatsApp Business API, en Telegram o dentro de tu propio software. Los permisos y las fuentes son los mismos en todos los canales: un cliente que pregunta por WhatsApp solo recibe información pública o la suya, y un empleado, la que le corresponde por su rol.
¿Qué modelos de IA usáis?
Integramos OpenAI, Gemini, Anthropic, DeepSeek, Perplexity u otros, según calidad, coste, velocidad, privacidad y tipo de tarea. En un RAG el conocimiento está en tus documentos y no en el modelo, así que cambiar el modelo que redacta las respuestas no obliga a reentrenar nada. En la primera versión podemos comparar varios con las mismas preguntas reales de tu equipo.
¿Cuánto cuesta y cuánto tarda un proyecto de RAG?
Los proyectos de Digitup Studio empiezan a partir de 1.000 € y la entrega, a partir de 2 semanas. Por encima no hay tarifa cerrada: precio y plazo dependen del volumen y el tipo de documentos, de las fuentes, los permisos, los canales y las integraciones. El consumo del modelo y el alojamiento del índice se pagan aparte y los estimamos con la primera versión.
¿Dónde está Digitup Studio?
Digitup Studio está en Madrid, en la calle Alcalá 211. Trabajamos principalmente en remoto con empresas de Madrid, de otros puntos de España y de fuera, y nos reunimos en persona cuando el proyecto lo pide. Podemos trabajar en español, inglés y ruso. Puedes empezar con una llamada de 30 minutos con Anton Zverev, nuestro CTO, sin compromiso, o escribirnos a hola@digitup.es.
¿Tu equipo consulta la misma documentación cada día?
Cuéntanos qué preguntas quieres resolver. En una llamada de 30 minutos con Anton, nuestro CTO, te decimos cómo lo abordaríamos o si no merece la pena.