Cómo entrenar un asistente de IA con tus datos: de cero a piloto en 14 días

El secreto de un buen asistente es la base de conocimiento. Te mostramos cómo curar contenido, vectorizarlo y evaluar respuestas.

Ingeniería de datos y preparación de documentos — Curación y normalización de documentos antes de indexarlos.

Modelos de IA entrenando con datasets — Entrenamiento y evaluación con conjuntos de prueba reales.

Preparación de datos

Recolecta PDFs, Docs y FAQs. Estructura y deduplica. Define permisos y sensibilidad de datos.

Taxonomía y tags
Versionado
Política de acceso

Indexación y retrieval

Usa embeddings y un vector store. Ajusta chunking y metadatos. Evalúa precisión y cobertura.

Chunking 300-800 tokens
Metadatos por categoría
Pruebas con preguntas reales

Evaluación y despliegue

Define un set de pruebas, revisa seguridad y monitoriza feedback para iterar.

Conjunto de evaluación
Guardrails y PII
Métricas de satisfacción

Evaluación automática de respuestas

Crea un set de preguntas reales y usa evaluación automática + revisión humana. Itera prompts y fuentes.

Rubrica de calidad
Coverage vs precisión
Métricas de satisfacción

Privacidad y cumplimiento

Clasifica PII y define reglas de acceso. Implementa anonimización y retención según normativa.

Clasificación PII
Roles y permisos
Retención y borrado

Checklist de privacidad

Asegura cumplimiento desde el diseño del asistente.

Clasifica PII y define bases legales
Anonimiza logs y redacciones
Roles mínimos por fuente/dataset
Retención y derecho al olvido
Acuerdos con proveedores (SCC/DPAs)

Conclusión: Con una semana de datos y otra de pruebas, puedes lanzar un piloto sólido. Si necesitas ayuda, lo realizamos contigo. Agenda una llamada y en 30 minutos definimos alcance, KPIs y próximos pasos.