Aplicaciones de IA y conocimiento

IA de conocimiento corporativo

En algún lugar entre SharePoint, Confluence, una unidad compartida y once años de correo, la respuesta a la mayoría de las preguntas internas ya existe. No se puede encontrar, así que la gente pregunta a un compañero, y el compañero adivina. Construimos asistentes que recuperan de su propio contenido, citan lo que han usado y respetan los permisos ya definidos en el origen.

El problema de negocio

La búsqueda dejó de funcionar hacia los diez mil documentos

La búsqueda por palabras clave falla con el contenido interno porque nadie escribe sus documentos con las palabras que buscan los demás. El resultado es una organización en la que encontrar algo cuesta más que preguntar a una persona, así que todo el mundo pregunta a una persona. Ese impuesto no aparece en ninguna línea de presupuesto, y por eso nunca se corrige, y crece con la plantilla. La solución ingenua, apuntar un chatbot a un montón de documentos, falla de otra manera y peor: responde con seguridad desde una política obsoleta, o le muestra una revisión salarial a alguien que nunca debió verla.

Qué hacemos

Recuperación que tiene en cuenta quién pregunta

Nos conectamos a los sistemas que contienen el contenido en lugar de copiarlo a otro sitio, de modo que los permisos permanecen donde se definieron y revocarlos sigue funcionando. La recuperación se filtra por la identidad de quien pregunta antes de que el modelo vea nada, lo que significa que el asistente no puede revelar lo que esa persona no podría abrir ya. Cada respuesta lleva citas a los documentos que usó, para que quien lee pueda comprobar en lugar de confiar. La precisión se mide contra un conjunto etiquetado construido con preguntas reales que su personal ha hecho.

IA de conocimiento corporativo

Capacidades

  • Búsqueda corporativa con IA

  • Asistentes de conocimiento interno

  • Búsqueda semántica corporativa

  • Búsqueda documental con IA

  • Copilotos internos

Casos de uso habituales

Casos de uso habituales

  • Responder preguntas de política y procedimiento al personal de atención, citando el documento aplicable y su versión.
  • Dar a las nuevas incorporaciones una forma de preguntar qué hace un sistema sin reservar tiempo con quien lo construyó.
  • Sacar a la luz trabajo previo sobre un tema entre proyectos, para que las propuestas dejen de escribirse desde cero.
  • Permitir a los agentes de soporte consultar la documentación de producto y tickets anteriores durante una conversación en vivo.

Cómo trabajamos

Cómo trabajamos

  1. Definir

    Convertir la petición en especificación: quién lo usa, qué es una respuesta correcta, quién decide.

  2. Anclar

    Conectar con el contenido y los sistemas que tienen las respuestas, respetando los permisos existentes.

  3. Evaluar

    Puntuar contra un conjunto etiquetado construido con sus propios casos, antes de que lo vea nadie de fuera.

  4. Publicar y operar

    Publicación por fases con monitorización, control de coste y una batería de regresión que protege la calidad.

Tecnología

Tecnología

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Azure OpenAI
  • pgvector
  • Elasticsearch
  • Microsoft 365
  • SharePoint
  • Confluence
  • Salesforce

Seguridad y gobernanza

Seguridad y gobernanza

Las respuestas se apoyan en su propio contenido y llevan citas, de modo que quien lee puede comprobarlas. La recuperación respeta los permisos ya definidos en el origen, lo que significa que un usuario nunca ve a través de la aplicación lo que no podría ver directamente. Prompts, contexto recuperado y respuestas se registran para auditoría, y la evaluación se ejecuta de forma continua en lugar de una sola vez en el lanzamiento.

Modelos de colaboración

Modelos de colaboración

Proyecto de IA

Asumimos la responsabilidad de diseñar y entregar una solución de IA definida.

Equipo de IA dedicado

Capacidad de ingeniería dedicada a largo plazo, construida en torno a su tecnología y su modelo de entrega.

IA gestionada

Operamos, monitorizamos y mejoramos de forma continua los sistemas de IA en producción.

Por qué TeamExtension.ai

La parte difícil son los permisos, no la recuperación

Construir algo que responda preguntas a partir de documentos lleva un fin de semana. Construir algo que responda correctamente, cite sus fuentes, nunca cruce una frontera de permisos, siga siendo exacto a medida que cambia el contenido y pueda auditarse después es un problema de integración y seguridad. Eso es ingeniería corporativa corriente, que es lo que llevamos años haciendo, y es la razón por la que la mayoría de los asistentes internos se atascan antes de llegar a toda la empresa.

Clientes seleccionados

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

¿Expondrá documentos que la gente no debería ver?
No. La recuperación se filtra por la identidad de quien pregunta antes de que nada llegue al modelo, usando los permisos ya definidos en el sistema de origen. Si una persona no puede abrir un archivo directamente, el asistente no puede leerlo por ella. Revocar el acceso en el origen lo revoca también aquí.
¿Qué pasa cuando un documento se actualiza o se retira?
El índice sigue al origen. Los documentos actualizados se reindexan de forma programada o por notificación de cambio, y los retirados desaparecen de las respuestas. Como las respuestas citan sus fuentes, siempre se puede ver de qué versión procede una respuesta.
¿Cómo evitan que invente respuestas?
Las respuestas se apoyan en los pasajes recuperados y los citan. Cuando la recuperación no encuentra nada pertinente, el asistente lo dice en lugar de rellenar el hueco. Lo medimos de forma explícita contra un conjunto etiquetado, porque un asistente que se equivoca con seguridad es peor que ningún asistente.
¿A qué sistemas puede conectarse?
SharePoint, Microsoft 365, Google Workspace, Confluence, Jira, ServiceNow, Salesforce, unidades compartidas, bases de datos y API internas. Cualquier cosa con una API o una base de datos puede ser una fuente; donde no hay API, construimos el conector.
¿Cuánto tardará el personal en poder usarlo?
Un piloto acotado sobre un conjunto de contenido y un grupo de usuarios suele durar de seis a ocho semanas, incluido el trabajo de evaluación. Ampliarlo a más fuentes es incremental a partir de ahí, porque el modelo de permisos y citas ya está construido.

Hablemos de su iniciativa de IA

Convierta el conocimiento interno disperso en asistencia segura que respeta los permisos existentes.