Caso anonimizado
Plataforma corporativa con múltiples agentes y bases de conocimiento
El proyecto requería agentes con funciones distintas, control de acceso a los documentos y seguimiento del consumo de cada operación.
Escenario
La plataforma debía permitir que distintos departamentos utilizaran IA con sus propias políticas, procedimientos y archivos, manteniendo separados los permisos y registrando el consumo de cada modelo.
Problema
Juntar “una IA de la empresa” en un único prompt genérico. Sin vínculo entre agente y base, la respuesta mezcla política comercial con procedimiento interno. Sin control de documento, el índice envejece. Sin informe de consumo, el proyecto se vuelve una sorpresa en la factura.
Diagnóstico
La solución no requería un modelo más grande, sino gobernanza: un agente por finalidad, bases de conocimiento con alcance definido, permisos según el perfil responsable, RAG para documentos que cambian y un entorno de producción para el índice, el almacenamiento y la API.
Solución
La implementación preparó los agentes como una solución operativa para producción.
- Varios agentes, cada uno con finalidad y system prompt propios.
- Bases de conocimiento vinculadas a documentos, con criterios claros sobre lo que puede indexarse.
- Permiso: el agente solo recupera lo que aquel perfil puede ver.
- Almacenamiento separado para archivos, referenciados por la aplicación sin mezclarlos con los prompts.
- Acompañamiento de consumo y camino para “no sé, transfiera”.
- Integración con el resto del sistema empresarial cuando la pregunta era un dato transaccional, no texto.
Resultado
La empresa pasó a contar con soluciones de IA específicas para cada función y con documentos administrados. No publicamos los nombres de los departamentos ni el volumen de tokens. La arquitectura resultante utiliza RAG, permisos, agentes separados y un entorno de producción.
Tecnologías utilizadas
- Agentes de IA
- RAG y bases de conocimiento
- Almacenamiento de objetos
- APIs y permisos de usuario
- Informes de consumo
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