Checklist: cómo saber si tu empresa está lista para implantar un asistente interno con IA (RAG)
En los últimos meses, muchas empresas se han lanzado a “poner un chatbot con IA” sobre sus datos internos. Algunas han obtenido resultados espectaculares. Otras han invertido tiempo y dinero… para terminar con una demo bonita que nadie usa.
Antes de decidir si tiene sentido montar un asistente interno con IA basado en RAG (Retrieval-Augmented Generation) en tu organización, es mucho más inteligente hacerse una pregunta previa:
¿Está mi empresa preparada para que un asistente interno con IA aporte valor real y medible?
En este artículo te propongo una checklist práctica, en lenguaje de negocio, para que puedas evaluarlo sin necesidad de ser técnico. Si respondes con honestidad, al final sabrás si estás en modo “listos para piloto”, “aún falta preparación” o “mejor esperar y ordenar la casa primero”.
Qué entendemos por “asistente interno con IA (RAG)”
Para que hablemos de lo mismo:
- Un asistente interno con IA es una herramienta con la que tu equipo puede conversar en lenguaje natural (chat) para resolver dudas sobre procesos, documentos, datos internos, etc.
- El término RAG (Retrieval-Augmented Generation) significa que el asistente no “se inventa” las respuestas, sino que:
- Busca primero información relevante en tus sistemas (documentos, bases de conocimiento, wikis, intranet…).
- Y luego genera una respuesta usando solo ese contexto.
Dicho de otra forma: es como si tuvieras un empleado virtual que:
- Conoce tu documentación interna actualizada.
- Responde rápido, 24/7.
- Y mantiene la coherencia con tus políticas y procesos.
La clave no es la tecnología en sí, sino si tu empresa está en el momento adecuado para sacarle partido.
Bloque 1: ¿Tienes los datos “mínimamente en orden”?
La IA no hace magia si los datos están desperdigados o desactualizados. Antes de plantearte un asistente interno, revisa este primer bloque:
1. La información crítica está accesible y digitalizada
- ¿Los procedimientos están en documentos digitales (PDF, Word, Confluence, etc.) o siguen “en la cabeza” de unas pocas personas?
- ¿Las versiones de los documentos son relativamente actuales o abundan versiones antiguas, duplicadas y contradictorias?
- ¿Existe un repositorio claro donde la gente va a buscar información (intranet, wiki, carpeta compartida), o cada uno guarda las cosas “en su PC”?
2. Hay un mínimo de estructura
No necesitas tener un “data lake”, pero sí algo de orden:
- ¿La documentación clave está al menos organizada por áreas: finanzas, operaciones, RRHH, IT, etc.?
- ¿Se suelen usar nombres de archivo y carpetas con cierto criterio, o domina el “documento final_definitivo_v7_bueno_bueno.docx”?
3. Sabes qué fuentes de información deberían conectarse
Antes de hablar de arquitectura técnica, necesitas claridad de negocio:
- ¿Tienes claro de dónde debería beber el asistente (manual de procedimientos, base de conocimiento, FAQs de soporte, contratos tipo, etc.)?
- ¿Hay fuentes que claramente no deben usarse por temas legales o de privacidad?
Si tus datos están totalmente caóticos o solo existen en papel / WhatsApp, el asistente interno con IA se convertirá en un espejo ampliado del desorden. En ese caso, el primer proyecto no es un chatbot, sino poner orden en la información.
Bloque 2: ¿Existen casos de uso claros (y con impacto)?
El error más habitual es montar un asistente “genérico” que vale para todo y en la práctica no resuelve nada concreto.
En este bloque, pregúntate:
4. ¿Puedes definir 2–3 casos de uso muy concretos?
Ejemplos típicos de buen punto de partida:
- Soporte interno a empleados: dudas sobre vacaciones, teletrabajo, beneficios, políticas de empresa.
- Soporte de primer nivel a clientes: resolución de FAQs y consultas recurrentes.
- Apoyo a equipos internos: búsqueda rápida de cláusulas en contratos, fichas de producto, características técnicas, etc.
Si no te salen ejemplos específicos donde hoy se pierde tiempo respondiendo siempre lo mismo, probablemente el proyecto aún está verde.
5. ¿Hay un “dolor” medible detrás de esos casos de uso?
- ¿Cuántas horas al mes dedica tu equipo a responder siempre las mismas preguntas?
- ¿Cuántos tickets de soporte podrían resolverse con autoservicio guiado por un asistente?
- ¿Cuántos errores se cometen por no encontrar o no leer bien la información?
Cuanto más tangible sea el problema (tiempo, dinero, errores, satisfacción del cliente), más fácil será medir el impacto del asistente.
6. ¿Sabes quién se beneficiaría directamente?
- ¿Qué equipos notarían la diferencia desde el primer mes?
- ¿Hay algún director de área que ya se esté quejando del volumen de consultas repetitivas?
Si tus casos de uso solo suenan a “estaría bien tener algo de IA porque todo el mundo lo está haciendo”, aún no es el momento. Si puedes concretar 2–3 problemas claros con impacto en negocio, estás en buena dirección.
Bloque 3: Cultura y personas – ¿Tu organización está preparada?
La tecnología puede estar lista, pero si la cultura no acompaña, el asistente interno puede acabar abandonado.
7. ¿Existe apertura a probar nuevas formas de trabajar?
- ¿Tu equipo suele adoptar bien herramientas nuevas o cada cambio es una lucha?
- ¿Hay cierta curiosidad por la IA, o más bien miedo y resistencia?
8. ¿Puedes nombrar un “sponsor” de negocio para el proyecto?
Más allá de IT, es clave tener una persona que:
- Sufra el problema que quieres resolver.
- Tenga interés real en mejorar ese proceso.
- Esté dispuesta a participar en pruebas y dar feedback.
Sin sponsor, el asistente se convierte en un experimento de laboratorio.
9. ¿El mensaje sobre la IA será de apoyo, no de amenaza?
- ¿Se comunicará el proyecto como una herramienta para liberar tiempo y reducir tareas repetitivas, o la gente lo percibirá como “esto viene a quitar puestos de trabajo”?
- ¿Tienes pensado cómo explicar el “para qué” del asistente al resto de la organización?
Si percibes mucho miedo o desconfianza y ningún sponsor claro, quizá necesites antes una fase corta de sensibilización y formación en IA aplicada al día a día.
Bloque 4: Tecnología y seguridad – ¿La base es suficiente?
No necesitas una arquitectura digna de Silicon Valley, pero sí ciertos mínimos.
10. ¿Tienes un lugar seguro donde alojar el asistente y los datos?
- ¿Tu empresa dispone ya de cloud corporativa (Azure, AWS, GCP, etc.) o infraestructura propia bien gestionada?
- ¿Existen políticas básicas de copias de seguridad y gestión de accesos?
11. ¿Hay claridad sobre quién puede ver qué?
Un asistente interno con IA debe respetar los mismos límites que una persona:
- ¿Tienes roles definidos (por ejemplo, lo que puede ver un usuario de ventas vs. uno de finanzas)?
- ¿Sabes qué información es confidencial y no debería salir del perímetro?
12. ¿IT está dispuesto a implicarse?
Aunque el proyecto se enfoque desde negocio, alguien tendrá que:
- Conectar fuentes de datos.
- Configurar permisos.
- Integrar el asistente con las herramientas que ya usáis (Teams, Slack, intranet…).
Si IT está saturado o no hay mínima gobernanza de accesos y datos, conviene empezar con un piloto acotado, con pocas fuentes y un grupo reducido de usuarios.
Bloque 5: ¿Tienes claro cómo medir el éxito?
Sin métricas, un proyecto de IA se convierte en “nos parece que va bien”.
13. ¿Puedes definir 3 métricas sencillas de éxito?
Por ejemplo:
- Reducción de tiempo medio de respuesta en soporte interno.
- Número de consultas resueltas por el asistente sin intervención humana.
- Horas ahorradas en búsqueda de información por parte de un equipo concreto.
14. ¿Sabes qué horizonte temporal considerar?
- Un piloto razonable suele estar entre 6 y 12 semanas, con alcance limitado pero medible.
- Esperar resultados “mágicos” en 3 días suele acabar en frustración.
15. ¿Tienes recursos para iterar?
Un asistente interno con IA no es un proyecto de “implantar y olvidar”:
- Hay que revisar logs, mejorar prompts y ajustar las fuentes de datos.
- Lo ideal es dedicarle un pequeño porcentaje de tiempo de manera recurrente.
Si no puedes definir métricas ni responsables para revisarlas, el riesgo es terminar con un piloto “bonito” pero sin conclusiones claras.
Resultado de la checklist: ¿En qué punto estás?
Puedes hacerte una idea rápida:
- Si en la mayoría de puntos has pensado “no, esto aún no lo tenemos” →
👉 Estás en fase preparatoria. Tiene sentido empezar por ordenar información y sensibilizar al equipo. - Si ves varios “sí, aunque habría que ajustar cosas” →
👉 Estás cerca de un piloto controlado. Un proyecto acotado de 8–12 semanas con 1–2 casos de uso concretos puede dar mucho aprendizaje. - Si casi todo son “sí, esto ya lo tenemos” →
👉 Tu empresa probablemente está lista para definir un piloto de asistente interno con IA y RAG con expectativas realistas y métricas claras.
Cómo te puede ayudar Teadmisi
En Teadmisi acompañamos a empresas que no quieren “jugar con IA”, sino usar IA para resolver problemas reales.
Podemos ayudarte a:
- Identificar y priorizar los casos de uso con más impacto.
- Evaluar el estado actual de tus datos, procesos y cultura con esta checklist, pero aterrizada a tu empresa.
- Diseñar y ejecutar un piloto de asistente interno con IA (RAG) en pocas semanas, con métricas claras.
- Formar a tus equipos para que la IA deje de ser una moda y se convierta en una herramienta diaria.
¿Quieres saber si tu empresa está lista para implantar un asistente interno con IA (RAG)?
Si te gustaría revisar esta checklist aplicada a tu organización, puedes:
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- O escribir directamente a hola@teadmisi.cloud con el asunto «checklist asistente IA – Mi empresa»
Te ayudaremos a evaluar si ahora es el momento adecuado para dar el paso… o si primero tiene más sentido ordenar la casa.
