En pocas palabras
Plataforma empresarial para asistentes, modelos y flujos de IA conectados con información interna.
Qué problema resuelve
Uso disperso de herramientas generativas y conexiones corporativas sin un punto común de gestión.
Cuándo utilizarlo
Automatización interna. Ejemplo: consultar documentación autorizada y preparar un borrador de respuesta.
De la idea a la práctica
Funcionamiento, ejemplos y decisiones para pasar al siguiente nivel.
En el Radar compartido: Trial (valoración de la edición aportada).
Cómo funciona
Ofrece un entorno común para chat, integración con modelos y construcción de asistentes. Los conectores incorporan fuentes de trabajo al contexto de las tareas.
Ejemplo de uso
Configurar un asistente de soporte interno con documentación del equipo. Exigir referencias y limitar las acciones a crear borradores, respetando los permisos de cada usuario.
Qué ofrece
| Capacidad | Descripción |
|---|---|
| Chat corporativo | Acceso a varios modelos (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral y otros) desde una interfaz común |
| Asistentes | Instrucciones, archivos de conocimiento y herramientas configurados para un caso de uso |
| Integraciones | Conectores a fuentes como Google Drive, SharePoint, Confluence, Notion o Jira |
| Agentes y workflows | Automatizaciones de varios pasos con acciones en sistemas conectados |
| API | Uso de asistentes y modelos desde aplicaciones propias |
| Administración | SSO, grupos, permisos, límites de uso y registro de actividad |
Su orientación europea (alojamiento en la UE y foco en GDPR) es relevante para organizaciones con requisitos de residencia de datos.
Por qué una plataforma común
| Sin plataforma | Con plataforma |
|---|---|
| Cada equipo contrata su herramienta de IA | Un contrato, condiciones de datos uniformes |
| Uso de cuentas personales con datos corporativos | Acceso con SSO y auditoría |
| Prompts y asistentes que no se comparten | Biblioteca reutilizable entre equipos |
| Imposible medir adopción y coste | Métricas por equipo y modelo |
Diseñar un buen asistente interno
- Alcance acotado: «responder dudas sobre la política de crédito vigente», no «asistente de todo».
- Fuentes curadas: documentos oficiales y actualizados; retira las versiones obsoletas.
- Instrucciones explícitas: citar el documento y la sección, decir «no lo sé» si no está en las fuentes.
- Acciones mínimas: borradores en lugar de envíos automáticos.
- Evaluación: un conjunto de preguntas con respuestas esperadas, revisado al cambiar fuentes o modelo.
Riesgos a gestionar
- Permisos: un conector debe respetar los permisos del usuario en la fuente; verifica que no expone documentos restringidos a quien no debería verlos.
- Prompt injection desde documentos o correos incorporados al contexto, especialmente si el asistente puede ejecutar acciones.
- Dependencia: exporta y documenta la configuración de asistentes para poder migrarlos.
Compara con alternativas como ChatGPT Enterprise, Claude for Work, Microsoft Copilot o soluciones propias sobre LiteLLM.
Criterios de implementación
Revisar propagación de permisos y flujos que mezclan contenido no confiable con herramientas sensibles. Medir mantenimiento de integraciones, auditoría y portabilidad de los flujos.
Continúa en las fuentes
Documentación oficial para verificar detalles y explorar más.