¿Qué es RAG y por qué tu organización debería usarlo?
Cuando las organizaciones piensan en inteligencia artificial, lo primero que visualizan es una herramienta que responde preguntas como si conociera todo. Pero, ¿qué sucede cuando esas respuestas deben basarse en documentos internos, normativas locales o datos que ningún modelo público conoce?
Ahí es donde entra RAG: Recuperación Aumentada de Información (Retrieval-Augmented Generation), una técnica que permite que los modelos de IA generen respuestas basadas en tu propio conocimiento, no solo en lo que aprendieron durante su entrenamiento.
En este artículo, explicamos qué es RAG, por qué mejora radicalmente la utilidad de un copiloto de IA y cómo lo implementamos en Turing con nuestros modelos Lattice.
IA sin memoria: el problema de los modelos genéricos
Los modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT, Gemini o incluso Lattice en su forma base tienen una limitación natural: solo pueden responder con la información que fue incluida durante su entrenamiento. Esa información, por más extensa que sea, se congela en el tiempo. No saben qué hay en tu carpeta de contratos. No pueden citar tu reglamento interno. Y no tienen forma de acceder a tus sistemas o repositorios corporativos.
Esto es crítico para empresas y gobiernos que necesitan una IA que responda preguntas como:
- ¿Qué cláusula aplica en este contrato con proveedor?
- ¿Cuáles son los requisitos del reglamento interno para licencias?
- ¿Qué normativas debo cumplir al emitir esta convocatoria?
Sin RAG, la IA puede alucinar respuestas —aparentemente bien escritas pero erróneas o inventadas— porque intenta llenar los vacíos con su entrenamiento genérico.
Con RAG, la IA busca primero en tu información, recupera el contexto adecuado, y genera una respuesta basada en eso.
¿Cómo funciona RAG?
RAG combina dos componentes clave:
- Recuperación semántica de información: Antes de responder, la IA analiza tu pregunta y busca documentos relevantes en una base de conocimiento indexada (por ejemplo, PDFs, contratos, manuales o leyes). A diferencia de la búsqueda tradicional por palabras clave, la recuperación es semántica: entiende el significado, no solo las palabras.
- Generación con contexto: El modelo toma los fragmentos más relevantes y los usa como parte del prompt. Así, la respuesta se genera basada en datos reales, actualizados y específicos de tu organización.
El resultado: respuestas útiles, verificables y alineadas a tu propio marco normativo o documental.
¿Por qué es tan útil para organizaciones?
La mayoría de las instituciones ya tienen la información que necesitan. El problema no es la falta de datos, sino la dificultad para consultarlos de forma ágil.
RAG transforma esa realidad. En lugar de buscar manualmente entre cientos de documentos, bastan segundos para recibir una respuesta precisa, con citas claras y explicaciones comprensibles.
Esto es especialmente valioso en:
- Gobiernos: respuestas jurídicas sobre reglamentos internos o normativas vigentes.
- Universidades: asistencia sobre procesos escolares, becas, normativas académicas.
- Empresas: automatización de soporte interno, políticas internas, condiciones de servicio.
- Consultoras y despachos: análisis documental rápido para generar diagnósticos, informes o entregables.
Además, al implementarse en entornos privados (como en Turing), RAG puede operar dentro de tu infraestructura sin exponer datos a servidores externos, garantizando el cumplimiento de normativas como la LFPDPPP o el GDPR.
Cómo lo usamos en Turing
En Turing, RAG es una de las capacidades centrales. Gracias al modelo Minerva —entrenado específicamente para tareas de recuperación y síntesis contextual— podemos indexar miles de documentos en español latinoamericano y responder en segundos con precisión y trazabilidad.
- La indexación es privada y segura.
- Las respuestas incluyen citas y referencias al documento fuente.
- Se puede usar con distintos roles: legal, académico, atención al cliente, soporte técnico.
- La fuente se actualiza en tiempo real si se modifica el documento.
Así, evitamos que los equipos pierdan horas buscando información, repitiendo tareas o cometiendo errores por malinterpretación de normativas o condiciones internas.
RAG es mucho más que una funcionalidad adicional: es el puente entre la inteligencia artificial y tu conocimiento real. Permite a las organizaciones transformar su información dispersa en respuestas claras, rápidas y seguras, sin sacrificar privacidad ni contexto.
En un entorno donde cada decisión debe respaldarse con datos, RAG convierte a la IA en una herramienta profesional de consulta, no en una fuente de inspiración aleatoria.
Las organizaciones que lo adopten hoy estarán mejor preparadas para automatizar procesos, reducir errores y aumentar su capacidad operativa sin perder el control sobre sus datos.
