Qué es Savia y por qué la estoy construyendo

Savia no es un chat que sabe de tu empresa.

Es el sitio donde el conocimiento de tu empresa deja de irse por la puerta.

Todo lo demás que voy a contar cuelga de esa frase.

El problema, en una escena

Son las nueve y media de la mañana. Alguien nuevo lleva tres semanas en el equipo. Le llega una incidencia que no había visto nunca.

Tiene dos opciones. Buscarlo por su cuenta durante cuarenta minutos, o preguntarle a la persona que lleva ocho años ahí y sabe la respuesta en veinte segundos.

Pregunta. Es lo racional.

Multiplica eso por cinco personas nuevas y por cada día del año. La persona que sabe la respuesta deja de tener tiempo para su trabajo. Y el conocimiento sigue exactamente donde estaba: en su cabeza.

Ese es el problema. No es de herramientas. Es de dónde vive la información, y de qué pasa el día que esa persona se va.

Por qué ChatGPT no lo resuelve, y no es por lo que crees

Hace dos años el argumento era fácil: un modelo genérico no conoce tus procesos internos.

Hoy ese argumento ya no se sostiene. Le subes los documentos y los conoce.

El argumento de verdad es otro, y son tres cosas.

No sabe quién puede ver qué. Marta, de Compras, no debería poder leer lo que hay en la carpeta de Recursos Humanos. Un chat genérico con todos tus documentos dentro no distingue: si está subido, está disponible para quien pregunte.

No deja rastro. Si dentro de seis meses necesitas saber quién consultó el margen de un cliente, no hay a quién preguntárselo. En una empresa con información sensible, eso no es un detalle: es el motivo por el que legal dice que no.

Y sobre todo, no cierra el bucle de lo que nadie ha escrito todavía. Puedes subirle absolutamente todo lo que tienes documentado. Lo que no está escrito sigue sin estar escrito, y esa es justo la parte que vive en dos cabezas. Ahí no hay competencia posible, porque no es un problema de modelo. Es un problema de proceso.

Cómo entra el conocimiento

Los documentos que ya tenéis

Manuales, procedimientos, actas, plantillas. La parte fácil, y la que menos valor tiene, porque es la que ya está escrita.

Las conversaciones del día a día

La mayor parte del conocimiento útil de una empresa nunca llegó a ser un documento: se dijo en un chat, en una llamada o de pie al lado de una mesa. Savia captura esas conversaciones automáticamente y las convierte en conocimiento consultable.

El vídeo del experto

Esta es la pieza de la que estoy más contento, y la que mejor responde a la premisa del artículo.

El veterano de veinte años no sabe escribir lo que sabe. Nunca ha redactado un procedimiento y no va a empezar ahora. Pero sabe enseñarlo: si le pones a alguien delante, lo explica en tres minutos.

Así que no le pido que escriba. Desde el propio formulario graba su pantalla y lo cuenta como se lo contaría a un compañero. Savia transcribe el vídeo y lo indexa.

Lo que pasa después es lo que convierte esto en una demo y no en una funcionalidad: cuando alguien pregunta sobre eso, el chat responde citando el minuto 4:32 y reproduce ese momento exacto del vídeo debajo de la respuesta.

El conocimiento sale de la cabeza de esa persona en tres minutos de vídeo, no en tres horas de documentación que nunca va a escribir.

Cómo responde

Savia usa RAG, siglas de retrieval-augmented generation. En castellano llano: antes de responder busca en el conocimiento de tu empresa, coge los fragmentos que hacen al caso y construye la respuesta a partir de ellos.

Cada respuesta lleva su fuente: qué documento, quién lo aportó, cuándo, o el minuto exacto del vídeo.

Y cuando no lo sabe

Aquí es donde la mayoría de productos se ponen vagos y dicen que "el modelo admite cuando no lo sabe", como si fuera un rasgo de carácter.

En Savia es un mecanismo, y es medible: si la mejor coincidencia encontrada no llega al umbral de confianza, pasan dos cosas a la vez.

1. La respuesta sale marcada como no oficial. Quien pregunta ve que eso no está respaldado por la documentación de la empresa.
2. Esa pregunta se registra como hueco.

La honestidad no depende de que el modelo tenga un buen día. Es una consecuencia de dónde pusiste el umbral.

El bucle: de hueco a conocimiento

Los huecos no se quedan en una lista que nadie mira.

El sistema agrupa los huecos parecidos. Cuando varias personas preguntan cosas equivalentes dentro de una misma ventana de tiempo, eso deja de ser una duda suelta y pasa a ser una laguna de documentación real.

Solo entonces se genera un formulario. Y no va a cualquiera: va al referente del área que menos pendientes tenga en ese momento.

Ese detalle importa más de lo que parece. El artículo empieza con el problema de que el veterano no da abasto contestando lo mismo; sería absurdo resolverlo mandándole un formulario cada vez que alguien tiene una duda. No salta a la primera y no siempre le toca a la misma persona.

Esa persona contesta una vez, o graba el vídeo. Se aprueba. Se reindexa. Se avisa a quien había preguntado.

A partir de ahí la respuesta está disponible para todo el equipo, para siempre.

Esa es la vuelta completa al problema del principio: en vez de que el senior conteste lo mismo cuarenta veces, lo contesta una y queda escrito.

Los datos sensibles no pasan por el RAG

Esta es la decisión de diseño de la que más orgulloso estoy, y es la contraria a lo que la gente espera.

El artículo podría dar a entender que todo entra en el mismo saco. No es así. Los expedientes de empleados —salario, DNI, bajas médicas, sanciones— están fuera del RAG a propósito.

El motivo es sencillo: la búsqueda vectorial funciona por parecido, y el parecido a veces se equivoca. Una casualidad en el retrieval puede acercar un fragmento que no tocaba. Eso, con una nómina, no es un fallo aceptable.

Así que esos datos van por otro camino: consulta directa con permisos comprobados en el servidor, campo a campo. No hay margen para que una coincidencia semántica filtre lo que no debe.

Encima de eso está el aislamiento en dos niveles, que es lo que hace posible tener varias empresas en la misma plataforma:

• Por empresa. Cada cliente tiene su propio aislamiento a nivel de base de datos, con PostgreSQL y Row-Level Security, más su propia colección vectorial en Qdrant.
• Por departamento. Dentro de cada empresa, cada área tiene su espacio. Alguien de soporte no ve lo que hay en el de dirección.

El chat también produce documentos

Menor en apariencia, pero es lo que separa un buscador de un asistente.

Le pides el resumen de un proceso en Word, la comparativa en Excel o el procedimiento en PDF, y lo genera a partir del conocimiento real de la empresa. Con sus fuentes dentro.

Deja de ser un sitio donde buscas y pasa a ser un sitio donde produces.

Lo que contesta el panel

"Panel de administración con métricas" no dice nada. Lo que importa son las tres preguntas que contesta:

• Qué se pregunta y no se sabe responder. Es el mapa exacto de lo que a tu empresa le falta por documentar, ordenado por cuánta gente lo necesita.
• Qué áreas están documentadas y cuáles no. Normalmente aparece un departamento entero del que no hay nada escrito, y nadie lo sabía.
• Quién consultó qué. Auditoría completa.

Ese primer punto es, para mí, el más valioso del producto. Ninguna empresa sabe qué es lo que no sabe. Esto se lo dice.

Lo que hace que una empresa de cien personas firme

"Pensado para proteger información sensible" es una promesa. Estos son hechos:

• Auditoría completa. Quién consultó qué y cuándo, exportable.
• Doble factor de autenticación.
• Borrado total por derecho al olvido. Cuando alguien lo solicita, sus datos desaparecen del sistema, incluidos los índices vectoriales. No queda un residuo en una colección que nadie recuerda.

Esto no vende una demo. Pero es lo que preguntan en la reunión en la que se decide.

Para quién es

Agencias, consultoras y empresas de software en crecimiento, de unos 20 a 150 empleados.

Ese tamaño no es casual. Por debajo de 20 personas, todo el mundo se conoce y preguntar funciona. Por encima de 150 suele haber ya un departamento dedicado a documentación y procesos.

En medio está el tramo incómodo. Ya sois demasiados para que preguntar escale. Todavía no sois suficientes para tener a alguien dedicado a escribirlo.

La implantación: 90 días acompañado

No es enchufar y listo, y prefiero decirlo como lo que es en vez de como una advertencia.

Son 90 días acompañados: carga inicial, ajuste de permisos por departamento, calibrado del umbral con preguntas reales y las primeras rondas del bucle. Al final de ese periodo el sistema ya no responde con lo que subisteis el primer día, sino con lo que el propio equipo ha ido llenando.

Ese acompañamiento es parte del producto, no un extra.

Por qué lo construyo yo

Por dos razones.

La primera es que vi el problema en cuatro empresas distintas antes de tener nada que vender. Lo conté en detalle en el artículo sobre Eslovenia.

La segunda es más simple: fui mi propio primer cliente. Tenía información repartida entre notas, chats, documentos y la cabeza. Cuando un cliente me preguntaba algo de un proyecto de hacía seis meses, tardaba más en encontrar la respuesta que en dársela.

Construí la primera versión para mí. Después vi que servía para otros.

Lo que no es

• No sustituye a tu equipo. Sustituye la parte de su tiempo que se va en repetir lo mismo.
• No adivina. Si el conocimiento no está dentro, lo dice y lo apunta como hueco. Es a propósito.
• No es un buscador con otro nombre. Un buscador encuentra lo que alguien escribió. Savia además detecta lo que nadie escribió nunca y va a buscarlo.

Dónde está ahora

Savia está en desarrollo activo. Backend en Python con FastAPI y PostgreSQL, colecciones vectoriales en Qdrant, frontend en Next.js, React y Tailwind.

Combino esto con el trabajo freelance. Cada cosa que aprendo montando el producto acaba en los proyectos de cliente, y al revés.

Puedes verlo en saviaia.es. Si en tu empresa hay una o dos personas de las que depende todo el mundo para las dudas del día a día, esto se hizo exactamente para eso.