Para entender RAG, o Generación Aumentada por Recuperación (Retrieval Augmented Generation), primero debemos ver los dos problemas principales que tienen los modelos de lenguaje estándar (LLM) como ChatGPT cuando intentamos usarlos en un entorno empresarial.
Los 2 grandes problemas de la IA estándar para los negocios
Seguro que ya has usado ChatGPT. Le haces una pregunta y un potente modelo de lenguaje (LLM) te genera una respuesta. El problema es que esta generación tiene dos limitaciones clave:
- Conocimiento desactualizado: El conocimiento general de los modelos públicos tiene una fecha de corte. Por ejemplo, el conocimiento de ChatGPT se detiene en junio de 2024, por lo que no puede responder sobre eventos o datos más recientes.
- Sin acceso a datos privados: Un LLM público no tiene ni idea de lo que ocurre dentro de tu empresa. Si le preguntas algo como “¿Cuál fue nuestro crecimiento de ventas en el segundo trimestre de 2025?”, no podrá responder porque no tiene acceso a tus informes internos.
La solución: Añadir el «súper poder» de la recuperación
Aquí es donde entra en juego la primera parte de RAG: la Recuperación Aumentada.
Esta técnica soluciona los dos problemas de un plumazo. Funciona dándole al modelo de lenguaje un «superpoder»: la capacidad de consultar una base de conocimiento privada y actualizada antes de generar una respuesta.
En lugar de responder solo con su conocimiento general, le damos acceso a nuestros propios datos, por ejemplo:
- Documentos internos de la empresa.
- Políticas de RRHH.
- Bases de datos de productos.
- Informes de ventas.
Cuando le hacemos una pregunta, el sistema RAG primero recupera la información más relevante de nuestra base de conocimiento y luego se la entrega al LLM como contexto adicional. Le decimos: «Responde a esta pregunta, pero basándote principalmente en esta información que te acabo de dar».
El resultado: Respuestas inteligentes y relevantes para tu empresa 🧠
Al combinar la Recuperación de datos propios con la Generación inteligente del LLM, obtenemos lo mejor de ambos mundos. RAG permite a la IA:
- Estar siempre actualizada: Simplemente actualizando tu base de conocimiento, la IA siempre tendrá acceso a la información más reciente, sin necesidad de reentrenar un modelo que costaría millones.
- Ser precisa y relevante: Las respuestas se basan en los datos de tu negocio, no en información genérica de internet.
Así, una pregunta como “¿Cuál fue nuestro crecimiento en el primer trimestre de 2025?” ahora sí puede ser respondida con exactitud, porque la IA consultará primero tus informes de ventas antes de generar la respuesta.