El reto
Una consultora de subvenciones prepara solicitudes para programas de residencia en hubs de innovación y para convocatorias públicas de ayudas. Cada solicitud supone trabajar con un montón de documentos de la empresa cliente, investigar el mercado, la competencia y las patentes, y estructurarlo todo según los criterios de evaluación del programa. Ese trabajo recaía en los expertos sectoriales de la consultora, y una sola solicitud le llevaba a un experto varias semanas.
Dos cosas lo hacían difícil de automatizar. Los documentos de los clientes suelen estar incompletos, así que el sistema tiene que detectar los huecos e investigarlos. Y los asistentes de IA de uso general no pueden manejar decenas de fuentes a la vez; si los fuerzas, empiezan a inventarse datos. Una solicitud de subvención con una cifra inventada acaba rechazada.
El enfoque
El sistema escribe la solicitud sección a sección, directamente en Google Docs. Lee los documentos que ha subido la empresa, investiga en la web datos de mercado, competencia y patentes, y encaja el contenido en las secciones de evaluación del programa.
El experto sectorial supervisa todo el proceso sin salir de Google Docs. Lee el borrador y deja comentarios en el texto, igual que revisaría el trabajo de un compañero. El sistema trata cada comentario como una instrucción y genera la siguiente versión.
La generación aumentada por recuperación (RAG) apoya cada sección en los documentos reales de la empresa y en las fuentes investigadas. Cada afirmación del borrador remite a algo que el experto puede comprobar.
Arquitectura
- Orquestación: flujos de n8n que gestionan el procesado de documentos, la investigación web, la generación de secciones y el ciclo de comentarios
- IA: OpenAI GPT-4 y Gemini Pro para generar contenido y analizar documentos
- Integración: Google Workspace (Docs, Drive, Sheets) a través de una aplicación web en Google Apps Script y un complemento de Workspace
- Datos: PostgreSQL con pgvector como base vectorial para el RAG
El ciclo de comentarios fue lo que más trabajo de diseño llevó: el sistema lee los comentarios del experto, decide a qué sección afecta cada uno y reescribe solo lo que pide el comentario.
Resultados
Una redacción que le llevaba semanas a un experto ahora se resuelve en unas horas de revisión. El experto dedica su tiempo a lo que requiere criterio: comprobar datos, afinar argumentos y dirigir el borrador con sus comentarios. La redacción la hace el sistema, y cada afirmación remite a un documento o a una fuente investigada.