Según Google Research, un equipo interdisciplinario de investigadores y ingenieros ha desarrollado una nueva arquitectura de recuperación de información basada en agentes, diseñada para resolver consultas complejas en entornos empresariales. Esta innovación, conocida como Agentic RAG, supera a los sistemas tradicionales de recuperación aumentada por generación (RAG), que suelen fallar al enfrentarse a preguntas que requieren múltiples pasos o fuentes de datos. Por ejemplo, si se pregunta sobre los especificaciones técnicas de un servidor utilizado en un proyecto específico, un sistema convencional podría localizar documentos referidos al proyecto, pero no identificaría que se necesita una búsqueda secundaria para obtener los datos reales del servidor. Así, la respuesta sería incompleta o negativa, ya que la información está fragmentada entre distintos conjuntos de datos, como si estuvieran aislados en "islas digitales".
La solución propuesta por Google consiste en un sistema multiagente que no solo busca información, sino que planifica su búsqueda, reescribe las consultas según el avance y redirige las peticiones a fuentes adecuadas. Cada agente dentro del sistema desempeña una función específica: uno gestiona la formulación de preguntas, otro evalúa si hay suficiente contexto para responder, y otro coordina las interacciones con distintos repositorios de datos. Este proceso permite que el sistema realice búsquedas iterativas, construyendo respuestas más completas y verificadas. En pruebas internas, el sistema logró aumentar la precisión en el contenido factual en un 34% en comparación con versiones estándar de RAG. Además, en conjuntos de datos privados, se observó una mejora significativa en la capacidad de razonamiento y en la cohesión de las respuestas en tareas específicas de distintos sectores.
Para los lectores peruanos, este avance tiene un impacto directo en el entorno de toma de decisiones empresariales. Muchas organizaciones del país, especialmente en sectores como servicios, manufactura o tecnología, gestionan información dispersa entre sistemas distintos: desde registros financieros hasta planes de producción. La capacidad de un sistema que pueda navegar entre estos entornos sin necesidad de intervención humana, y que ofrezca respuestas basadas en datos verificados, representa una herramienta valiosa. Aunque aún no está disponible públicamente, su implementación en entornos corporativos podría acelerar la automatización de procesos críticos, reduciendo errores y mejorando la agilidad en la respuesta a consultas estratégicas. Así, empresas que priorizan la eficiencia y la transparencia en sus operaciones podrían aprovechar esta tecnología para fortalecer su capacidad de análisis y toma de decisiones.