OpenKM Intelligent Search: aplicar RAG sobre sistemas de gestión documental

OpenKM Intelligent Search: aplicar RAG sobre sistemas de gestión documental

Escrito por Ana Canteli el 18 de noviembre de 2025

Cuando el ritmo de cambio en el espacio digital no deja de acelerar, la cantidad de información que manejan las organizaciones crece sin parar. Cada año se generan más contratos, políticas internas, correos, informes y documentación técnica. Los sistemas tradicionales de gestión documental son buenos almacenando y organizando archivos, pero a menudo se quedan cortos a la hora de encontrar la información concreta, en el momento exacto, con la rapidez que los usuarios esperan hoy. 

El resultado es muy familiar en muchas empresas: usuarios que navegan por demasiadas carpetas, prueban combinaciones de palabras clave, copian y pegan enlaces de documentos, y abren varios archivos a la vez… solo para responder a una única pregunta. 

Para cerrar esta brecha, en OpenKM hemos incorporado una capa de inteligencia basada en RAG (Generación Aumentada por Recuperación) y la hemos empaquetado como una solución preparada para tu negocio: OpenKM Intelligent Search. 

Impulsado por IA generativa, OpenKM Intelligent Search analiza de forma activa los repositorios internos de información —en distintos formatos y fuentes— y muestra dinámicamente el contenido más relevante para cada consulta, en forma de respuesta en lenguaje natural. En vez de obligar al usuario a “buscar el documento correcto”, la plataforma le entrega directamente la respuesta, con trazabilidad hasta sus fuentes. 

Esto es especialmente potente en entornos: 

• intensivos en documentación, 

• altamente regulados, 

• donde la precisión y el cumplimiento normativo son críticos. 

En ese contexto, criterios como el cumplimiento, la criticidad y la eficiencia operativa marcan la diferencia. 

¿Qué es RAG y cómo se traduce en OpenKM Intelligent Search? 

RAG: un marco de IA puesto al servicio del negocio 

RAG es un enfoque de inteligencia artificial que combina dos capacidades: 

• Recuperación de información: Recupera contenido útil desde una base de conocimiento: en este caso, los documentos almacenados en OpenKM (políticas, contratos, manuales, correos, etc.). 
• Modelo generativo (LLM, Large Language Model): Utiliza un gran modelo de lenguaje para transformar esa información en una respuesta redactada en lenguaje natural, adaptada al contexto de la consulta. 

Mientras que un modelo generativo “puro” solo puede apoyarse en lo que aprendió durante su entrenamiento, RAG fundamenta las respuestas en documentos reales de la organización. Es decir: no responde “de memoria”, responde citando tu propio conocimiento corporativo. 

Explicado sin tecnicismos  

Cuando un usuario hace una pregunta en OpenKM Intelligent Search, ocurre algo parecido a esto: 

• El sistema interpreta el significado de la consulta: No se fija solo en las palabras exactas, sino en lo que el usuario quiere saber (por ejemplo: “política de vacaciones para empleados a tiempo parcial”). 
• Compara esa intención con el contenido de los documentos: OpenKM ya ha analizado previamente los documentos y los ha convertido en representaciones numéricas que capturan su significado (esto es lo que técnicamente se llama “embeddings”). En la práctica, esto le permite buscar por ideas, no solo por palabras exactas. 
• Recupera los fragmentos más relevantes:No trae solo “el documento”, sino justo las secciones que responden mejor a la pregunta. 
• Genera una respuesta en lenguaje natural: Un modelo de lenguaje (LLM) redacta una respuesta clara y breve, apoyándose en esos fragmentos, e incluye referencias o enlaces para ir al documento original en OpenKM. 

¿Por qué es especialmente relevante para la gestión documental? 

Este enfoque ofrece tres ventajas clave en una plataforma de gestión documental como OpenKM: 

• Más precisión y menos “alucinaciones”: Las respuestas están basadas en documentos concretos. El modelo no “se inventa” contenidos, sino que utiliza el conocimiento almacenado en la organización. 

• Información siempre actualizada: OpenKM Intelligent Search trabaja sobre los documentos vivos del repositorio, por lo que siempre tiene en cuenta las últimas versiones. 

• Búsqueda en lenguaje natural: Los usuarios pueden preguntar como lo harían a un compañero; “¿Cuál es nuestra política de viaje para proveedores?” sin tener que construir búsquedas avanzadas ni conocer la estructura de carpetas. 

Cómo transforma RAG la plataforma OpenKM: arquitectura de OpenKM Intelligent Search 

Aplicar RAG sobre OpenKM convierte la plataforma de gestión documental en un centro de conocimiento inteligente. 

De forma simplificada, podemos entender la arquitectura de OpenKM Intelligent Search en cuatro capas: 

Ingesta e indexación de documentos 

• Los documentos de OpenKM (PDF, Word, correos electrónicos, etc.) se analizan y se convierten en esas representaciones numéricas que capturan su significado. 

• Esa información se almacena en un índice optimizado para búsqueda semántica. 

Capa de recuperación (Retrieval layer) 

• El usuario formula una pregunta. 

• El sistema realiza una búsqueda semántica sobre todo el repositorio de OpenKM, sin depender de nombres de archivo ni de la estructura de carpetas, para encontrar los fragmentos más relevantes. 

Capa de generación (Generation layer) 

• Un LLM utiliza esos fragmentos como “hechos base” y construye una respuesta cohesionada: resúmenes, pasos, listas, comparativas, etc. 

Trazabilidad y gobernabilidad 

• Cada respuesta incluye referencias o enlaces a los documentos relevantes en OpenKM, clave para auditorías y cumplimiento legal o normativo. 

• Además, OpenKM Intelligent Search respeta siempre los permisos de acceso (RBAC): el sistema solo devuelve información a la que el usuario ya tiene acceso por sus roles. 

Las organizaciones también pueden: 

• Especializar OpenKM Intelligent Search por dominio: legal, sanitario, financiero, etc. 

• Desplegar la solución on-premise o en infraestructuras privadas, manteniendo los datos sensibles bajo su propio control. 

Casos de uso de OpenKM Intelligent Search 

1. Gestión de políticas y procedimientos

Problema habitual: RR. HH. mantiene decenas de documentos: teletrabajo, bajas médicas, gastos de viaje, protección de datos, etc. Los empleados preguntan: 

“¿Cuál es nuestra política de teletrabajo para empleados a tiempo parcial?” 

• Sin OpenKM Intelligent Search: El empleado busca por palabras clave, abre varios PDF y recorre páginas hasta encontrar el párrafo correcto… si tiene suerte de que sea la última versión. 

• Con OpenKM Intelligent Search: El empleado lanza la pregunta en una interfaz tipo chat dentro de OpenKM. El sistema: 
  • localiza las versiones actualizadas de las políticas de RR. HH., 
  • extrae los apartados relevantes, 
  • y genera una respuesta clara con enlaces a las secciones concretas de cada documento. 

Resultado: Menos tiempo perdido buscando, menos errores por usar documentos antiguos y mensajes coherentes en toda la organización. 

2. Gestión del ciclo de vida de contratos

Escenario: El departamento jurídico usa OpenKM para gestionar todos los contratos, pero revisar cláusulas concretas (terminación, límites de responsabilidad, renovaciones…) es lento. 

• Con OpenKM Intelligent Search: Un abogado puede preguntar: “Muéstrame las cláusulas de terminación de nuestros 10 principales contratos con proveedores.” El sistema: 
  • localiza las secciones contractuales relevantes en OpenKM, 
  • genera una comparativa de plazos de preaviso, penalizaciones y condiciones de renovación, 
  • añade enlaces directos a cada contrato para revisar el contexto completo. 

Beneficio de negocio: Se acelera la due diligence, la renegociación y la evaluación de riesgos, siempre apoyándose en el texto contractual real. 

3. Cumplimiento y preparación de auditorías

En organizaciones reguladas, los equipos de cumplimiento y auditoría deben comprobar continuamente si sus documentos internos están alineados con normas como RGPD, ISO u otras regulaciones sectoriales. 

• Con OpenKM Intelligent Search integrado: Un responsable de cumplimiento puede preguntar;“¿Qué documentos regulan nuestras políticas de retención de datos y están alineados con las últimas especificaciones del RGPD?” 

El sistema: 

• localiza políticas, procedimientos y notas legales almacenadas en OpenKM, 

• genera un resumen, 

• identifica documentos antiguos o contradictorios. 

En una auditoría, puede responder a consultas como: “Dame todos los registros relacionados con nuestra auditoría de protección de datos del segundo trimestre de 2025.” y devolver el conjunto de políticas, registros y contratos relevantes, listo para revisión. 

Resultado: Menos tiempo preparando documentación, menor riesgo de omitir evidencias y mayor confianza del auditor. 

4. Puesta en común del conocimiento, colaboración y resúmenes inteligentes

OpenKM Intelligent Search convierte la plataforma en un asistente de conocimiento interno: 

• Equipos de proyecto pueden preguntar: “Dame los puntos clave del último informe trimestral de ventas.” 

• Personas recién incorporadas pueden preguntar: “¿Cómo damos de alta un nuevo cliente en nuestro CRM?” 

En vez de tener que leer documentos largos, los usuarios reciben: 

• un resumen de los documentos relevantes, 

• y la opción de abrir los originales para mayor detalle. 

Beneficios de negocio de OpenKM Intelligent Search 

Para empresas que ya utilizan OpenKM (o que se plantean su adopción), añadir esta capa de inteligencia aporta beneficios muy claros: 

• Mejora de la productividad: Menos tiempo buscando información, más tiempo analizando y tomando decisiones. 

• Mejor toma de decisiones: Las respuestas se basan en documentos reales y actualizados, lo que reduce el riesgo de decisiones apoyadas en información incompleta o desfasada. 

• Cumplimiento reforzado:Es posible trazar cada respuesta hasta los documentos originales, lo que facilita auditorías y controles internos. 

• Menor curva de aprendizaje: Los usuarios no necesitan conocer la estructura del repositorio ni dominar sintaxis de búsqueda complejas: basta con formular la pregunta en lenguaje natural. 

Hacia dónde va RAG en OpenKM: evolución de Intelligent Search 

Algunas tendencias que seguirán potenciando OpenKM Intelligent Search: 

• RAG multimodal:Búsqueda e inferencia más allá del texto: imágenes, PDFs escaneados, diagramas o incluso transcripciones de vídeo. Especialmente útil para documentación técnica en sectores como construcción o sanidad. 

• Agentes RAG (agentic RAG):“Agentes” de IA que no solo responden preguntas, sino que pueden ejecutar flujos de trabajo de varios pasos: clasificar documentos, sugerir etiquetas, generar borradores de propuestas basadas en contenido de OpenKM, etc. 

• Despliegues privados y en el edge: Ejecutar toda la inteligencia de búsqueda dentro de la propia infraestructura, manteniendo los documentos sensibles siempre bajo control (finanzas, sector público, sanidad). 

• Modelos RAG adaptativos: Sistemas que mejoran con el uso: aprenden de lo que los usuarios consultan, corrigen o ignoran, ajustando la relevancia de los resultados a la realidad del negocio. 

Conclusión: de gestor documental a activo estratégico 

En su versión más avanzada, Retrieval-Augmented Generation encaja de forma natural con los sistemas de gestión documental. Integrado en OpenKM como OpenKM Intelligent Search, este enfoque: 

• combina potentes técnicas de recuperación con IA generativa, 

• ofrece acceso al conocimiento organizativo de forma precisa, contextual y explicable, 

• y convierte un repositorio de documentos en un verdadero activo estratégico. 

OpenKM deja de ser solo “un sitio donde están los archivos” para convertirse en una plataforma que: 

• entiende preguntas en lenguaje natural, 

• encuentra el contenido más relevante, 

• produce respuestas claras y con fuentes, 

• y permite verificar cada detalle en los documentos originales. 

Si quieres explorar cómo OpenKM Intelligent Search puede ayudar a tu organización a sacar más partido de su información, estaremos encantados de hablar contigo y mostrarte ejemplos prácticos adaptados a tu sector.