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Caso de Estudio Case Study

OperaBot
IA B2B Privacy-First OperaBot
Privacy-First B2B AI

Un sistema de soporte interno diseñado para centralizar manuales operativos, erradicar las alucinaciones y proteger los datos de la empresa mediante un ciclo de autoaprendizaje. An internal support system designed to centralize operational manuals, eradicate hallucinations, and protect company data through a continuous self-learning loop.

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Próximamente: Demo visual del producto Coming soon: Visual product demo

Grabando el caso de uso completo (Interfaz de Usuario y Panel de Administrador). Recording the full use case (User Interface and Admin Dashboard).

* Nota: El despliegue real corre en un entorno Proxmox privado para asegurar la confidencialidad y el control de la infraestructura. * Note: The actual deployment runs on a private Proxmox environment to ensure confidentiality and infrastructure control.

El Reto

Manuales dispersos y control de alucinaciones

Durante mi experiencia operativa, detecté un problema recurrente: la información y los manuales internos están siempre dispersos, lo que genera fricción y dudas constantes sobre cómo proceder.

Al plantear una solución de Inteligencia Artificial para centralizar este conocimiento, surgían dos barreras críticas: la fuga de datos corporativos (al enviar manuales confidenciales a APIs de terceros) y las alucinaciones (respuestas inventadas de la IA). El objetivo fue construir un asistente B2B desde cero que centralizara el conocimiento garantizando privacidad absoluta y precisión extrema.

La Solución

Arquitectura RAG Restrictiva y Escalado

OperaBot no depende de la nube. Todo el stack corre en hardware propio, garantizando un enfoque 100% Privacy-First. Para evitar que la IA invente respuestas, se implementó un motor vectorial (Qdrant) con umbrales de confianza milimétricos: exige un 80% de coincidencia para FAQs y un 75% para Documentos.

Ciclo de vida del conocimiento Si el asistente no alcanza el umbral de confianza, no alucina la respuesta. Emite un "Fallback" controlado y habilita un flujo de escalado. El administrador resuelve el ticket desde su panel y lo convierte en un nuevo manual o FAQ vectorizado, iterando y mejorando el producto de forma continua.
Seguridad y Multi-tenancy (RBAC) Sistema protegido por tokens JWT y Control de Acceso Basado en Roles. Los usuarios estándar interactúan con el chat, mientras los administradores gestionan tickets, usuarios y bases de conocimiento. Aislamiento total de datos diseñado para B2B.
The Challenge

Scattered manuals and hallucination control

During my operational experience, I noticed a recurring issue: information and internal manuals are constantly scattered, creating friction and uncertainty on how to proceed.

When proposing an AI solution to centralize this knowledge, two critical barriers emerged: corporate data leaks (sending confidential manuals to third-party APIs) and hallucinations (invented answers). The goal was to build a B2B assistant from scratch that centralized knowledge while guaranteeing absolute privacy and extreme accuracy.

The Solution

Strict RAG Architecture and Escalation

OperaBot does not rely on the cloud. The entire stack runs on proprietary hardware, ensuring a 100% Privacy-First approach. To prevent the AI from making up answers, a vector engine (Qdrant) with precise confidence thresholds was implemented: requiring an 80% match for FAQs and 75% for Documents.

Knowledge Lifecycle If the assistant doesn't reach the confidence threshold, it doesn't hallucinate. It triggers a controlled "Fallback" and enables an escalation flow. The admin resolves the ticket from their dashboard and converts it into a new vectorized manual or FAQ, continuously iterating and improving the product.
Security and Multi-tenancy (RBAC) System protected by JWT tokens and Role-Based Access Control. Standard users interact with the chat, while administrators manage tickets, users, and knowledge bases. Complete data isolation designed for B2B.