Resultados Clave
- Los empleados ahora obtienen respuestas en segundos en lugar de esperar llamadas o mensajes
- Base de conocimiento centralizada y con capacidad de búsqueda para políticas, medidas y capacitación
- Menor carga de soporte para el personal senior y los gerentes
- Incorporación más rápida de nuevos empleados
Antecedentes
Glass Doctor opera con una extensa documentación interna, políticas, procedimientos, materiales de capacitación y referencias operativas críticas para el trabajo diario.
Antes de este proyecto, los empleados dependían de llamadas y mensajes internos para obtener respuestas. El conocimiento residía en un puñado de empleados experimentados, lo que generaba interrupciones constantes, retrasos y respuestas inconsistentes.
La dirección necesitaba un sistema de IA interno y seguro que pudiera convertir los documentos existentes en una fuente de verdad confiable y siempre disponible, sin exponer datos externamente ni requerir flujos de trabajo complejos.
El Desafío
Desafíos de Negocio
- Sobrecarga de soporte por preguntas internas repetitivas
- Tiempos de respuesta lentos que bloqueaban la productividad de los empleados
- Incorporación difícil para los nuevos contratados
- Dispersión de conocimiento en documentos estáticos sin una búsqueda efectiva
Puntos Críticos Operativos
- Los empleados interrumpían a otros por preguntas básicas de política o medidas
- Respuestas inconsistentes según a quién se contactara
- Sin visibilidad sobre qué preguntas se hacían con más frecuencia
Restricciones Técnicas
- Sistema exclusivamente interno con estricto control de acceso
- Las respuestas de la IA deben mantenerse fundamentadas en documentos aprobados
- Se necesitaba OCR para PDFs escaneados
- Límites de ventana de contexto con grandes conjuntos de documentos
La Solución
Stackup Solutions diseñó y construyó el Chatbot de Glass Doctor, un asistente de conocimiento con IA seguro, de un solo inquilino y basado en web, impulsado por Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
La plataforma convierte los documentos internos en una interfaz conversacional inteligente, mientras brinda a los administradores control total sobre los usuarios, el contenido y el comportamiento de la IA.
Arquitectura y Decisiones Técnicas
Arquitectura Central
- Frontend: Next.js para una interfaz rápida y responsiva
- Backend: Node.js para un manejo escalable de la API
- Base de Datos: MySQL para usuarios, roles y registros de chat
- Base de Datos Vectorial: Pinecone para búsqueda semántica de alto rendimiento
- Capa de IA: ChatGPT con estrictas restricciones de RAG
- Autenticación: Passport.js + JWT con acceso basado en roles
Pipeline de Entrenamiento de RAG
- El administrador carga los documentos aprobados (PDF, DOC/DOCX)
- El OCR extrae texto de archivos escaneados cuando es necesario
- El contenido se divide en segmentos controlados y seguros para el contexto
- Los fragmentos se convierten en embeddings y se almacenan en Pinecone
- Los documentos quedan listos para la IA automáticamente después de la carga
Flujo de Consulta y Respuesta
- El usuario hace una pregunta en la interfaz de chat
- La consulta se convierte en un embedding
- Pinecone recupera los fragmentos de documentos más relevantes
- El contexto recuperado se inyecta en un prompt de sistema controlado
- ChatGPT genera una respuesta únicamente a partir del contexto proporcionado
- Si no existe contenido relevante, la IA se niega de forma segura a adivinar
Este enfoque previene las alucinaciones y garantiza que cada respuesta se mantenga alineada con la documentación interna.
Funciones Clave
Panel de Administración
- Gestión de usuarios (Superadministrador, Administrador, Empleados)
- Restablecimiento seguro de contraseñas y control de cuentas
- Biblioteca de documentos y medios con validación y progreso de carga
- Automatización del entrenamiento de la IA al cargar documentos
- Registros de chat de solo lectura para auditoría y mejora
- Panel de métricas de uso
Experiencia del Empleado
- Interfaz de chat limpia con historial de conversaciones
- Respuestas instantáneas sobre políticas, medidas y procedimientos
- Visor de documentos integrado en la aplicación para PDFs, DOCs e imágenes
- Autenticación segura con gestión de perfil
Proceso de Implementación
Descubrimiento y Estrategia
- Se identificaron los flujos de trabajo de conocimiento de alta fricción
- Se definieron las salvaguardas de la IA y los límites de seguridad
Arquitectura y Diseño de RAG
- Estrategia de fragmentación optimizada para documentos operativos extensos
- Ajuste del OCR para manejar escaneos inconsistentes
- Restricciones de la ventana de contexto gestionadas cuidadosamente
Construcción de la Plataforma
- Sistema completo de administración + usuarios con acceso basado en roles
- Pipeline automatizado de entrenamiento de IA
- Registro seguro y rastros de auditoría
Lanzamiento e Iteración
- Implementación en vivo en producción
- Refinamiento de prompts usando registros de chat reales
- Mejora continua sin volver a entrenar todo el sistema
Resultados e Impacto
Si bien no se rastrearon métricas exactas de manera formal, el impacto fue inmediato y claro:
- Reducción significativa de mensajes y llamadas internas
- Los empleados ahora obtienen respuestas en segundos en lugar de esperar
- Los gerentes y el personal senior recuperaron tiempo de preguntas repetitivas
- Los nuevos contratados se incorporan más rápido con acceso de autoservicio al conocimiento
- La dirección obtuvo visibilidad sobre lo que realmente preguntan los empleados
El sistema está en producción y se considera una resolución exitosa de los desafíos originales de soporte y conocimiento.
