Todos los casos
CASO · ESTUDIO CONTABLE BOUTIQUE
Buenos Aires · Argentina · 40+ profesionalesBúsqueda inteligente · RAG2026

Conocimiento que se consulta hablando.

Para un estudio contable boutique de Buenos Aires con 40+ profesionales construimos un sistema RAG que permite consultar leyes, fallos y casos previos en lenguaje natural. Ahorro promedio: 4 horas semanales por profesional.

4hs
Ahorradas por semana por profesional
+12k
Documentos indexados
<3s
Respuesta promedio con fuentes
EL DESAFÍO

Conocimiento disperso, búsqueda lenta.

El estudio acumulaba más de una década de documentación: leyes y normativa tributaria actualizada, fallos relevantes, dictámenes propios, papeles de trabajo de casos anteriores y plantillas internas. Todo distribuido entre Google Drive, una intranet vieja y carpetas locales de cada profesional.

Cada vez que un contador necesitaba un antecedente, perdía entre 30 minutos y 2 horas buscando. Muchas veces terminaba consultando a un socio senior, robando tiempo a ambos. El conocimiento existía, pero no estaba accesible.

LA SOLUCIÓN

Asistente interno con RAG.

Construimos un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) que indexó toda la documentación del estudio. Cada profesional puede hacer preguntas en lenguaje natural y recibe respuestas precisas con las fuentes citadas: número de fallo, artículo de ley, link al documento original.

El sistema entiende contexto contable y tributario argentino, distingue entre normativa vigente y derogada, y siempre cita la fuente. Los socios senior agregaron filtros de validación para que el sistema priorice fuentes oficiales y casos resueltos por el propio estudio.

Indexación de 12.000+ documentos del estudio
Búsqueda semántica en lenguaje natural
Citación obligatoria de fuentes en cada respuesta
Distinción automática entre normativa vigente y derogada
Priorización de fuentes oficiales y casos propios
Auditoría de consultas para mejora continua
STACK TÉCNICO

Las herramientas detrás.

Claude
LLM
Pinecone
VECTOR DB
LangChain
FRAMEWORK
Python
BACKEND
FastAPI
API
Supabase
DATABASE
Next.js
FRONTEND
TypeScript
LANGUAGE
RESULTADOS

Conocimiento accesible para todos.

En promedio, cada profesional del estudio ahorra 4 horas semanales que antes dedicaba a búsqueda manual de antecedentes. Multiplicado por 40+ profesionales, son 160+ horas semanales recuperadas para trabajo de alto valor.

Los socios senior dejaron de ser cuellos de botella para consultas de antecedentes. El conocimiento institucional del estudio dejó de depender de quién recordara cada caso.

¿Conocimiento disperso en tu empresa?

Si tu equipo pierde tiempo buscando información que existe pero está dispersa, RAG puede transformar esa pérdida en ventaja competitiva.

Agendar diagnóstico
USD 500 · Se descuenta de la inversión final