Los chatbots con tecnología RAG merecen mucho la pena para poder conectar una herramienta conversacional con una base de datos externa, algo que es totalmente necesario para que se pueda utilizar una plataforma de este tipo a nivel empresarial.
De hecho, muchas empresas que ya han probado un chatbot para empresas estándar han comprobado que, aunque la fluidez con la que se puede tener una conversación en formato de texto es bastante sorprendente, fallan en lo que de verdad interesa, que es la fiabilidad de la información.
No obstante, la adopción de estos asistentes avanzados es algo más compleja que el uso directo de los chatbots para bases de datos, puesto que hay que tomar una serie de decisiones sobre qué información se indexa, cómo se actualiza, o quién controla los permisos de acceso.
Así que en este artículo, vamos a hablar de los chatbots con tecnología RAG, centrándonos en la utilidad que tienen en una empresa, y por supuesto, teniendo muy en cuenta el tema de la ciberseguridad en los chatbots, porque toda herramienta conversacional tiene que respetar la ley de protección de datos.
Además, cualquier fuga de información confidencial es mala para las estrategias comerciales del negocio, por lo que antes de implementar esta tecnología hay que saber muy bien cómo accede a los datos y cómo trabaja la privacidad de la información.
¿Qué es un chatbot RAG y cómo funciona en una empresa?
La expresión RAG procede de las siglas en inglés 'Retrieval-Augmented Generation', que podríamos traducir como generación aumentada por la recuperación de información, y se trata de una tecnología muy útil porque un asistente virtual con inteligencia artificial no dispone por si mismo de todo el conocimiento necesario para contestar cualquier pregunta, solo trabajan con lo que aprendieron durante su entrenamiento, lo que lógicamente, no incluye los datos concretos de cada negocio.
Por lo tanto, y aunque parezca evidente, ni el catálogo de productos y servicios actualizado, ni las políticas internas, ni el histórico de conversaciones con un cliente están almacenados por que sí en un chatbot, y precisamente por eso es que existe la necesidad de añadir una capa intermedia que busque en las fuentes propias de la empresa y entregue al modelo únicamente aquella información que tiene que ver con la pregunta.
De hecho, el funcionamiento de un chatbot RAG dentro de una empresa tiene su fundamento en un proceso en el que el usuario escribe una consulta en lenguaje natural, para que después, el sistema pueda rastrear dentro de la base documental empresarial toda la información que guarda una mayor relación con dicha consulta.
Después, el modelo de lenguaje utiliza esa información como material de referencia para redactar una respuesta, citando en muchos casos el documento concreto del que ha extraído la información, lo que hace que el asistente sea mucho más útil, porque su base de conocimiento es directamente la que se haya decidido incorporar al entrenar el chatbot con los datos de la empresa.
La calidad del resultado, no obstante, depende de la actualización continua de las fuentes, puesto que ahora que sabemos cómo funciona, podemos ver que si la base de conocimiento contiene versiones antiguas, o errores, el sistema los reproducirá.
¿Cómo puede un chatbot RAG acceder a la información de una empresa?
La conexión de un chatbot RAG con los datos empresariales no necesita que la empresa vuelque toda su información en un sistema nuevo. De hecho, una de las ventajas de esta tecnología es que puede utilizar las plataformas y los sistemas informáticos que el negocio ya utiliza.
Así que tanto el ERP donde se registran pedidos y facturas, como el CRM con el historial de los clientes, se pueden incluir en la configuración para que el asistente pueda consultar esos contenidos, solo habla que establecer conectores que extraigan la información periódicamente, o en tiempo real, y que la transformen en un formato que el modelo pueda procesar, para después indexarla en la base de datos vectorial del chatbot.
Hay que tener en cuenta que, tal como hemos comentado en el apartado anterior, el acceso a la información no es un proceso indiscriminado, puesto que el chatbot no tiene acceso a toda la información que circula por la empresa, en realidad, los permisos de seguridad se aplican con el mismo rigor que en los sistemas tradicionales.
Además, puesto que la actualización de las fuentes resulta tan determinante como la propia conexión inicial, los despliegues de buena calidad programan sincronizaciones automáticas que incorporan las novedades sin que se tenga que hacer de forma manual, y algunos sistemas añaden alertas al detectar versiones contradictorias de un mismo documento.
Al fin y al cabo, la forma en que los chatbots con tecnología RAG acceden a la información determina su utilidad real dentro del negocio, así que lo más importante es crear el chatbot que tu empresa necesita.
¿Cómo protegen los chatbots con tecnología RAG la información confidencial de una empresa?
Es bastante normal pensar que un asistente conversacional con acceso a datos internos multiplica los riesgos de una exposición indebida de la información, puesto que este razonamiento tiene bastante fundamento cuando se observa lo que ocurre cuando las empresas permiten que sus empleados utilicen chatbots genéricos sin ningún control.
De hecho, los incidentes relacionados con empleados que pegan información confidencial en herramientas de inteligencia artificial de uso público se han multiplicado en los últimos dos años, y algunas empresas han llegado a prohibir este tipo de prácticas mientras no exista un entorno empresarial supervisado, o el desarrollo de una IA local.
Así que lo importante aquí, es que la diferencia con un chatbot RAG está en que la información no viaja a servidores ajenos, y en que el acceso a cada documento queda limitado por los mismos criterios de seguridad que ya están activos en el resto de sistemas del negocio.
Y es que la protección empieza por el control de identidades y permisos, la cual se hereda de los directorios corporativos, así que cada consulta que un empleado formula al asistente se ejecuta bajo su perfil de usuario, de tal manera que el sistema solo puede obtener la información a la que esa persona tiene autorización para acceder.
Pero la seguridad no consiste solamente en quién puede ver qué, además de esto, los datos que el chatbot recupera para construir una respuesta no se emplean para reentrenar el modelo de lenguaje, lo que evita que la información confidencial sobre los contratos, por ejemplo, queden incorporados de forma permanente al conocimiento general del sistema.
Todo esto que parece muy complejo, se puede implementar en una empresa sin un alto coste, así que te animamos a contactar con nosotros para que empieces a usar la IA en tu negocio cuanto antes.