INI-001
·Aprovada p/ PoCAsistente de RR.HH. para dudas de beneficios
Marina Costa · RR.HH.RAG / ConocimientoCriticidad MediaAutonomía: Asistivo
84Overall
Evaluación automática
Business Value82
AI Quality78
Security88
Privacy90
Dictamen
Caso de uso bien acotado, ámbito interno y bajo riesgo. RAG es la elección correcta — sin necesidad de fine-tuning. Recomendado avanzar a PoC con 100 usuarios.
Aieval califica y recomienda — la decisión final siempre es humana.
Gaps
1- Plan de actualización de la base de conocimiento no definido
Riesgos
2- Respuestas desactualizadas si cambian políticas sin reindexar
- Posible alucinación en preguntas fuera de alcance
Recomendaciones
3- Definir cadencia de reindexación semanal de la base
- Añadir guardrail de 'no sé' cuando confianza < 0.6
- Incluir feedback thumbs up/down para tuning continuo
Discovery
Respuestas recolectadas durante el intake
- Problema
- El equipo de RR.HH. recibe ~400 dudas repetidas/mes sobre beneficios, vacaciones y vales.
- Objetivo
- Reducir un 60% el volumen de tickets nivel 1 con respuestas instantáneas basadas en políticas oficiales.
- Usuarios impactados
- ~8.500 colaboradores internos
- Proveedor / modelo
- OpenAI (GPT-4o) vía Azure · LLM + RAG sobre base de políticas
- Datos usados
- Políticas internas de RR.HH., FAQ de beneficios
- Integraciones
- SharePoint, Microsoft Teams
- KPIs
- Deflexión de tickets (%) · CSAT interno · Tiempo medio de respuesta
- Costo estimado
- US$ 12.000
- Flags de riesgo
- Usa PII: NoCustomer-facing: NoAcceso a producción: NoCompartición externa: No