Conocimiento interno con RAG
Asistentes que consultan políticas, procedimientos y documentación privada con recuperación semántica y fuentes trazables.
Integración de IA empresarial · Backend-first
Integro IA en tus sistemas sin convertir tu backend en una caja negra.
Conecto agentes de IA con APIs, documentación y procesos internos mediante RAG, MCP y herramientas controladas. Con seguridad, permisos, auditoría y una arquitectura que tu equipo pueda mantener.
Especializado en integraciones sobre arquitecturas .NET y Java.
RAGMCP.NETJavaJWT / OAuthPostgreSQL + pgvectorTerraform
Problemas que sí merece la pena automatizar
IA conectada al negocio, no un chatbot aislado.
La parte difícil no es llamar a un modelo. Es conectarlo con sistemas reales sin perder control, seguridad ni trazabilidad.
Agentes con herramientas reales
Integro el modelo con APIs y servicios mediante MCP o function calling para consultar datos vivos y ejecutar acciones controladas.
Permisos y auditoría
Scopes, autorización por herramienta, validación determinista y registro de acciones para que el modelo nunca sea la autoridad final.
Integración sobre tu arquitectura
No reemplazo lo que ya funciona: encapsulo capacidades de IA sobre backends existentes y mantengo la lógica de negocio fuera del modelo.
Enfoque
El modelo razona. Tu software decide qué se puede ejecutar.
La IA interpreta la intención y propone herramientas. El backend valida permisos, ejecuta las operaciones y conserva la autoridad sobre datos y reglas de negocio.
01 Usuario
02 API / Agent Service
03 Modelo
04 RAG + MCP
05 Sistemas internos
Caso técnico
AtlasSupply: asistente enterprise sobre supply chain.
Una demo end-to-end que combina datos operacionales, conocimiento interno y acciones protegidas por scopes. El agente decide cuándo consultar RAG, cuándo usar MCP y cuándo combinar ambos.
- RAG multilingüe sobre PostgreSQL + pgvector.
- MCP remoto para proveedores, pedidos e incidencias.
- JWT con scopes que filtran y autorizan herramientas.
- Auditoría persistente de tool calls autorizadas y denegadas.
- Angular + .NET + OpenAI con separación clara entre inteligencia y autoridad.
Cómo trabajo
Empezar pequeño, validar rápido y endurecer después.
Discovery
Entendemos el proceso, los sistemas implicados y dónde la IA puede aportar valor medible.
PoC acotada
Construimos el caso mínimo sobre datos y APIs reales para validar utilidad, coste y riesgo.
Integración
Conectamos herramientas, conocimiento, permisos, observabilidad y experiencia de usuario.
Hardening
Seguridad, auditoría, tests, despliegue e iteración hasta dejar una solución mantenible.
POLICYdefault-denyTool execution requires explicit capability scope.
orders.delayed.readALLOW
incidents.createDENY
IA empresarial ≠ acceso libre
Seguridad desde la arquitectura, no como parche final.
El modelo no recibe credenciales ni acceso directo a la base de datos. Solicita capacidades; el backend decide si están permitidas y ejecuta cada acción bajo reglas deterministas.
- Autenticación y scopes por capacidad.
- Tools filtradas antes de llegar al modelo.
- Autorización validada de nuevo antes de ejecutar.
- Auditoría de acciones y resultados.
- Secretos fuera del código y configuración por entorno.
Cuándo tiene sentido hablar
Encaja especialmente si ya tienes sistemas y datos que la IA debería poder utilizar.
Backends .NET / Java con APIs existentes.
Equipos con documentación dispersa o difícil de consultar.
Procesos internos que requieren buscar datos y después actuar.
PoCs de IA que necesitan pasar de demo a integración segura.
Preguntas frecuentes
Sin humo: qué hago y qué no hago.
¿Necesito reemplazar mi backend para integrar un agente?+
No. El enfoque es exponer capacidades controladas sobre la arquitectura existente y mantener la lógica de negocio en el software, no en el prompt.
¿RAG y MCP sirven para lo mismo?+
No. RAG encaja con conocimiento relativamente estable; MCP o tools encajan con datos vivos y acciones. En soluciones reales suele tener sentido combinarlos.
¿El modelo tiene acceso directo a mi base de datos?+
No debería. El modelo solicita herramientas; el backend valida, ejecuta y devuelve únicamente el resultado necesario.
¿Se puede empezar con una PoC pequeña?+
Sí. De hecho es el enfoque recomendado: un proceso concreto, una fuente de conocimiento y pocas herramientas antes de ampliar alcance.
¿Trabajas solo con OpenAI?+
No. La arquitectura debe abstraer el proveedor del modelo para evitar que el negocio quede acoplado a un único vendor.
¿Tienes un proceso que podría beneficiarse de IA conectada a tus sistemas?
Podemos empezar por una conversación de 20 minutos.
Sin presentación comercial interminable: me cuentas el contexto, identificamos si hay un caso real y vemos cuál sería el siguiente paso razonable.