La respuesta vive en la cabeza de una persona
Un vendedor nuevo quiere saber si un cliente puede obtener un plazo de pago más largo. La respuesta existe en algún lugar: en la política del año pasado, en un correo del director general, en un contrato con un cliente parecido. Es más rápido preguntarle a Ana, que lleva seis años en la empresa. Ana está de vacaciones. El vendedor adivina, y un mes después resulta que la regla cambió en primavera.
Un chatbot de IA genérico lo empeoraría: respondería con seguridad aunque la regla ni siquiera existiera. MEMUS funciona al revés: responde solo cuando puede mostrarle el documento y la cláusula, y cuando no puede, se lo dice.
Cómo se conecta MEMUS con el resto de PRANUS
MEMUS es la memoria común de todo el sistema. Los demás servicios escriben en ella y cualquiera con el acceso adecuado puede obtener respuestas.
- Documentos. Una política aprobada en la gestión documental de DOCUS pasa a la base de conocimiento con un clic. Desde ese momento, personas y agentes responden con base en ella, con un enlace a la cláusula.
- Agentes de IA. Los agentes de IA creados en AGENTUS consultan MEMUS antes de decirle algo a un cliente. MEMUS responde por partes: «encontrado, con cita», «parcialmente» o «no encontrado».
- Preguntas para personas. Cuando no hay respuesta, la pregunta llega a los expertos en la sección Preguntas de la mensajería corporativa CHATUS. Una vez aprobada, la respuesta del experto se guarda, y la próxima vez el agente la resuelve solo.
- Organigrama. El acceso a las bases de conocimiento sigue su organigrama en TEAMUS. Cuando alguien pasa a otro departamento, su acceso cambia con esa persona.
- Asistente personal. Assistentus busca en MEMUS en nombre de una persona concreta, con sus permisos, por voz o por texto.
Qué hace la IA
Entiende la estructura de los documentos. Cada fragmento recuerda su sección y su página, de modo que una cita apunta a la cláusula correcta, no a «algún lugar de un PDF de 300 páginas». Puede definir una plantilla para cada tipo de documento: qué extraer y cómo llamarlo.
Busca de varias formas a la vez. MEMUS elige un modo rápido, estándar o profundo según la pregunta. Las preguntas frecuentes reciben respuestas aprobadas al instante, sin llamar a un modelo grande.
Se abstiene cuando no está seguro. La verificación de rechazo se apoya en varias señales antes de llamar al modelo. Es más barata que generar una respuesta y se puede auditar.
Aprende de sus expertos. La respuesta de un experto se convierte en una corrección, y el conocimiento obsoleto recibe una fecha de caducidad y deja de aparecer. Los agentes responden según la regla vigente en la fecha correspondiente.
Resiste la manipulación. Las instrucciones escondidas en documentos de terceros nunca se tratan como órdenes.
Cómo empezar
Cargar su conocimiento forma parte de la implementación estándar de PRANUS. El agente de implementación de IA crea bases de conocimiento por departamento, recibe sus archivos, le muestra cómo los interpretó antes de cargarlos, conecta la base con sus agentes de IA y la comprueba con preguntas de control. A partir de su historial de conversaciones redacta manuales para ventas y soporte: servicios y precios, preguntas frecuentes, objeciones y lo que no se debe prometer. Descubra cómo su historial de conversaciones se convierte en base de conocimiento y cómo funciona la implementación en 14 días.
Si el conocimiento de la empresa nunca debe salir de sus instalaciones, PRANUS puede desplegarse en su propio servidor o en un entorno cerrado.
Para quién es
- Dueños de negocio y gerentes cansados de ser la única fuente de respuestas.
- Equipos de ventas y soporte donde un empleado nuevo tiene que dar al cliente la respuesta correcta desde el primer día.
- Equipos legales, de recursos humanos y de finanzas con políticas, contratos y procedimientos que cambian todo el tiempo.
- Empresas que implementan agentes de IA y necesitan que respondan a partir de documentos, no de su imaginación.
¿Quiere ver a MEMUS citar sus fuentes y abstenerse cuando corresponde? Solicite una demo y se lo mostraremos en un sistema real.