A medida que el mercado mundial se vuelve más competitivo, las empresas que invierten en innovación tienen una ventaja significativa sobre las que no siguen el ritmo de los cambios. Las tecnologías avanzadas pueden automatizar procesos, reducir errores y aumentar la productividad, lo que fomenta una mayor eficiencia con menos recursos. Además, la capacidad de innovar permite a las empresas responder rápidamente a los cambios y demandas del mercado y los consumidores, lo que crea nuevas oportunidades de negocio.

Entre las tecnologías emergentes que se espera que transformen el mercado a corto plazo, especialmente el sector informático, se encuentra la Generación de Recuperación Aumentada (RAG, por sus siglas en inglés). Esta tecnología combina la IA generativa con datos altamente contextualizados y estructurados para ofrecer respuestas más precisas y relevantes a sus usuarios. La RAG representa un avance respecto a las soluciones tradicionales de IA y proporciona a las empresas una potente herramienta para mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia operativa.

Según Gartner, más del 80% de las organizaciones mundiales habrán desplegado aplicaciones de IA generativa o utilizado interfaces de programación de IA de aquí a 2026. Esta tecnología es ampliamente reconocida por su capacidad para crear nuevos contenidos a partir de grandes volúmenes de datos. Sin embargo, uno de sus principales retos es la aparición de “alucinaciones”, que es cuando la IA genera respuestas que parecen plausibles, pero que son incorrectas o irrelevantes. En contextos empresariales, estos fallos pueden poner en peligro las decisiones, malgastar recursos y minar la confianza de los usuarios en los sistemas de IA.

La RAG se destaca como una solución eficaz para mitigar estos riesgos, y que garantiza que las respuestas generadas por la IA se basan en datos fiables y específicos. A diferencia de los enfoques tradicionales de IA, que se basan en correlacionar patrones en grandes volúmenes de datos, la RAG utiliza gráficos de conocimiento estructurados que integran taxonomías y ontologías empresariales, proporcionando un nivel de comprensión contextual.

Como resultado, la RAG ofrece respuestas más precisas y contextualizadas, que reflejan un profundo conocimiento del sector o área de actividad de la empresa. Esto se traduce en información procesable y conocimientos fiables que las organizaciones pueden aplicar estratégicamente.

Un ejemplo práctico de la aplicación de la RAG se encuentra en el sector de la atención al cliente. Muchas empresas luchan por ofrecer un soporte de calidad con chatbots y asistentes virtuales que, aunque eficientes a escala, a menudo proporcionan respuestas genéricas o inadecuadas, lo que frustra a los clientes y requiere de la intervención humana. Con RAG, es posible integrar la IA con gráficos de conocimientos específicos de la empresa, lo que permite a los asistentes virtuales ofrecer respuestas más precisas y pertinentes.

Otra ventaja de la RAG es la velocidad de implantación. Mientras que las soluciones tradicionales de IA pueden tardar meses en desarrollarse, las empresas que optan por ella pueden reducir significativamente este tiempo a unas pocas semanas. Esto es posible gracias al uso de modelos de conocimiento preexistentes y plataformas tecnológicas robustas, como la Progress Data Platform, que permite una rápida integración de los gráficos de conocimiento.

La RAG también ofrece ventajas financieras. Al optimizar la cantidad de datos procesados por la IA y orientar las indicaciones de forma más eficiente, se reduce el uso de potencia informática. Esto aligera la carga de los servidores, generando un importante ahorro en los costes operativos. Esta eficiencia financiera convierte a la RAG en una solución atractiva para las empresas que buscan ampliar sus operaciones de IA sin aumentar los costes de infraestructura.

Otro de los puntos fuertes de la RAG es su flexibilidad. En un entorno empresarial en el que los datos evolucionan constantemente, la estructura de RAG permite esta adaptación sin grandes trastornos, ya que mantiene la integridad de los modelos de IA y garantiza su actualización en tiempo real. Esto contrasta con las soluciones tradicionales, que a menudo requieren reconfiguraciones que llevan mucho tiempo con cada cambio en los datos o los modelos.

Las empresas de investigación y desarrollo también pueden beneficiarse de la RAG. En sectores en los que el volumen de datos es ingente y la capacidad de identificar rápidamente la información relevante resulta esencial, la RAG acelera el proceso de descubrimiento e innovación, permitiendo que las nuevas ideas y soluciones lleguen al mercado con mayor rapidez.

La RAG también destaca en la gestión del conocimiento organizativo. Las empresas con grandes depósitos de información, que a menudo tienen dificultades para proporcionar un acceso rápido y eficaz a estos datos, pueden organizar y hacer que este conocimiento esté disponible de forma rápida y precisa, al tiempo que mejoran la productividad y eliminan redundancias.

Además de todas estas ventajas, las soluciones empresariales basadas en RAG están diseñadas para gestionar grandes volúmenes de datos y consultas, al tiempo que mantienen altos estándares de seguridad para proteger la información sensible de forma eficiente y fiable.

En resumen, al reducir las alucinaciones, mejorar la precisión de las respuestas y permitir una implementación rápida y flexible, la RAG representa un avance estratégico para optimizar los procesos y hacer que la toma de decisiones sea más informada. La Generación de Recuperación Aumentada ofrece un nuevo enfoque de la inteligencia artificial, que resuelve muchos de los problemas asociados a las soluciones tradicionales de IA generativa. Al adoptar esta innovación, las empresas están posicionando sus operaciones para el futuro de los negocios.

(*) Francisco Larez: Vicepresidente de Progress para América Latina y el Caribe