Chatbot de IA en la web: cuándo merece la pena el RAG de verdad

Un chatbot en la propia web fue durante mucho tiempo un fastidio: árboles de decisión rígidos que fracasaban a la segunda pregunta. Con los modelos de lenguaje eso ha cambiado, pero solo si el asistente recibe la información correcta. De eso trata exactamente el RAG.

Qué significa RAG

RAG son las siglas de Retrieval Augmented Generation, es decir, generación aumentada por recuperación. El proceso es más sencillo que el término: sus documentos —páginas de servicios, fichas técnicas, instrucciones, colecciones de preguntas— se dividen en pequeños fragmentos y se guardan en una base de datos que busca por significado en vez de por palabra clave. Cuando alguien hace una pregunta, el sistema recupera los fragmentos adecuados y los presenta al modelo de lenguaje junto con la pregunta. El modelo responde exclusivamente a partir de ese material.

La ventaja decisiva: el modelo no se entrena, se abastece. Si cambia una ficha técnica, usted sustituye la fuente; la respuesta es correcta desde la siguiente pregunta.

Qué datos debe conocer el bot

La selección decide la calidad. Empiece con lo que ya está escrito y es correcto:

No deben entrar listas de condiciones, cálculos internos, datos de personal y todo lo que no diría a un desconocido por teléfono. El asistente es público, también en una ventana pequeña.

Protección de datos: alojamiento y nLPD

En cuanto los usuarios introducen en el chat nombre, dirección o asunto, usted trata datos personales. Cuatro puntos fijamos en cada proyecto. Transparencia: un aviso de que responde un asistente y adónde van las entradas. Lugar de tratamiento: con datos personales elegimos modelos con tratamiento en Suiza o la UE y excluimos por contrato el uso de las entradas para entrenamiento. Minimización: sin campos obligatorios innecesarios, historiales con plazo de borrado. Y la inclusión en la política de privacidad y en la lista de encargados del tratamiento.

Traspaso a personas

El botón más importante de cualquier asistente es el que lleva a una persona. Definimos disparadores fijos: dos veces sin respuesta demostrable, una reclamación, una pregunta por condiciones vinculantes, un tono enfadado o el deseo de hablar con alguien. Entonces traspasa, con el historial hasta el momento, para que nadie tenga que contarlo todo dos veces. Fuera del horario de oficina se convierte en una solicitud de llamada con franja horaria.

Casos de uso típicos

En soporte, el asistente responde preguntas recurrentes sobre manejo, garantía y procedimiento y descarga las llamadas que no exigen técnicamente a nadie. En solicitudes de cita recoge asunto, lugar y hora deseada y prepara una propuesta que una persona confirma. En asesoramiento de producto conduce con pocas preguntas a la variante adecuada —por ejemplo al soporte de pared según peso del aparato, patrón de agujeros y estructura de la pared— y traspasa para la decisión.

Lo que un bot no debería poder hacer

No debería hacer compromisos vinculantes, ni citar condiciones que dependan de la situación, ni confirmar citas, ni dar información jurídica o relevante para la seguridad. No debería fingir ser una persona. Y debería poder decir que no sabe algo: quien se inventa algo para cada pregunta hace más daño que ningún bot.

Conclusión

Un asistente es tan bueno como los documentos que hay detrás y la regla de cuándo traspasa. Empezamos con las veinte preguntas más frecuentes del teléfono y el correo y medimos cuántas responde el asistente limpiamente. Solo cuando eso convence llega a la web, primero en una página, no en todas.