Las suscripciones a herramientas de IA conversacional crecen mes a mes en cualquier organización con foco en eficiencia. El problema rara vez es la licencia individual: es la combinación de costo por usuario, fuga de información sensible y la imposibilidad de operar sobre los datos internos.
El objetivo del proyecto fue concreto: dar acceso a un asistente potente a toda la organización, con la base de conocimiento corporativa indexada, sin enviar datos sensibles a terceros y a un costo predecible.
Arquitectura
El stack se apoya en Open WebUI como interfaz, un proveedor de modelos por API para los LLMs (intercambiable), y un pipeline de RAG que sincroniza periódicamente carpetas de Google Drive contra una base vectorial. La autenticación se delega a SSO corporativo y el control de permisos sigue las ACLs de Drive.
Estimación interna comparando licencias enterprise y el costo agregado de API + infra.
Adopción
El rollout fue gradual: arrancamos con un piloto en tres áreas (legales, operaciones y atención), refinamos prompts y guardrails con feedback semanal, y abrimos al resto de la organización una vez estabilizada la calidad de respuestas sobre la base de conocimiento.
Primeros seis meses post-piloto.
El cambio cultural más grande no fue la IA: fue que la base de conocimiento empezó a importarle a todos porque, finalmente, se podía consultar.
Qué nos llevamos
El costo es la consecuencia, no el objetivo. Lo que realmente movió la aguja fue la combinación de control sobre los datos, capacidad de iterar sobre prompts y conocimiento, y la posibilidad de conectar el asistente a herramientas internas sin pedirle permiso a un proveedor.