El RAG empresarial aprende a planificar sus propias búsquedas. Progress lleva ese agente a Microsoft Teams

La primera generación de RAG en las empresas funcionaba como un mostrador de consultas que admitía una sola pregunta. La persona preguntaba, el sistema hacía una búsqueda, tomaba los fragmentos más relevantes y redactaba la respuesta. Cuando la respuesta correcta dependía de dos documentos en dos sistemas, o de un dato que solo tenía sentido después de leer otro, el sistema adivinaba.

El anuncio de Progress Software del 1 de octubre muestra bien hacia dónde va esto. Su plataforma Agentic RAG incorpora tres novedades: una app nativa para Microsoft Teams, un Smart Agent que planifica búsquedas en varios pasos y un plugin para WordPress que mejora la ingesta. Cada una apunta a un problema distinto de producción.

Qué lanzó Progress

Según Progress, las novedades ya están disponibles:

• App para Teams. Se distribuye desde la tienda de aplicaciones de Teams y lleva respuestas con cita de fuentes a chats y canales. Progress afirma que respeta los permisos y controles de gobierno existentes.
• Smart Agent. En lugar de una búsqueda, planifica la consulta, la divide en subpreguntas, busca en el índice (la Knowledge Box), en aplicaciones conectadas mediante Model Context Protocol (MCP) y en la web, evalúa lo encontrado y sigue hasta considerar que la información es suficiente. Progress lo presenta como el fin del código de orquestación a medida.
• Plugin para WordPress. Da a los administradores control sobre qué se indexa y cuándo se actualiza, y conserva la estructura, los metadatos y la taxonomía de las páginas en lugar de convertirlo todo en texto plano.

Progress llama a la capa común “Agentic Knowledge Layer”. El anuncio no incluye precios.

1. Pregunta
2. Planificar subpreguntas
3. Buscar en el índice
4. Consultar sistemas vía MCP
5. Evaluar: ¿basta?
6. Respuesta citada en Teams

• Repite hasta que basta: Planificar subpreguntas · Buscar en el índice · Consultar sistemas vía MCP · Evaluar: ¿basta?

Pasos que el RAG clásico no tenía

La búsqueda en varios pasos traslada decisiones al recuperador

El Smart Agent es el cambio de fondo. Un planificador que decide qué buscar a continuación ya no es solo búsqueda: es un agente cuyas herramientas son índices y sistemas de negocio. Eso tiene tres consecuencias.

Evaluar es más difícil. Con una búsqueda se puede medir si volvieron los fragmentos correctos. Con un plan hay que medir además si el plan tenía sentido, si se detuvo a tiempo y si eligió las fuentes adecuadas. Como explicamos en nuestro artículo sobre medir la búsqueda como sistema propio, la recuperación necesita su propia nota, separada de la respuesta final. La búsqueda en varios pasos añade una tercera capa: el plan.

El idioma complica el plan. En una empresa española, la normativa interna puede estar en castellano, los procedimientos de una planta en catalán o euskera y la documentación técnica del proveedor en inglés. En un grupo con filiales en México, Colombia y Argentina, el mismo concepto aparece con palabras distintas según el país. Un planificador que formula subpreguntas en un solo idioma o una sola variante dejará fuera documentos relevantes. Incluya preguntas en todos esos idiomas y variantes en el conjunto de pruebas.

Coste y latencia pasan a ser variables. Una pregunta que dispara seis subbúsquedas y dos llamadas a sistemas cuesta más y tarda más que otra que dispara una. Presupueste por pregunta, no por usuario, y observe la distribución, no la media.

La consulta en vivo plantea la cuestión de la identidad. El contenido indexado se puede filtrar con los permisos registrados al indexar. Una llamada MCP a un sistema de negocio se ejecuta con alguna identidad: ¿la de la persona, delegada, o la de una cuenta de servicio que lo ve todo? La respuesta determina si “respeta los permisos existentes” vale también para las fuentes en vivo. Pídala conector por conector.

Por qué Teams, y lo que conlleva

El segundo movimiento es de distribución. En las empresas que trabajan con Microsoft 365, Teams es donde transcurre la jornada, y una respuesta gobernada dentro de un canal se usa más que un portal aparte que nadie recuerda abrir. Lo argumentamos también en nuestro análisis de Gemini actuando dentro de Microsoft 365: la herramienta donde trabaja la gente decide qué IA adopta.

Teams también trae obligaciones. Una respuesta publicada en un canal es un mensaje, sujeto a las políticas de retención que ya aplica el área legal y, si contiene datos personales, al RGPD en España o a la ley de datos de cada país latinoamericano. Conviene confirmar con legal y con protección de datos, antes de escalar, que los mensajes del bot siguen las mismas reglas que los humanos.

Para los clientes de Microsoft 365 hay además una decisión de construir o comprar. Microsoft 365 Copilot ya fundamenta respuestas en SharePoint y otras fuentes mediante los Copilot connectors. Una capa de conocimiento de terceros tiene más sentido cuando buena parte del conocimiento está fuera de Microsoft 365, en WordPress, documentación de producto u otros sistemas de negocio, o cuando se quiere una sola capa de búsqueda para Teams, sitios web y otros agentes. Si casi todo está en SharePoint, empiece por preguntar qué cubre ya la vía nativa.

La ingesta es la mejora sin brillo

El plugin para WordPress es la novedad menos llamativa y quizá la más útil. Muchas intranets, portales de normativa interna y centros de ayuda funcionan sobre WordPress. Cuando la estructura, los metadatos y la taxonomía sobreviven a la ingesta, la búsqueda puede filtrar por área, fecha o tipo de documento en lugar de adivinar a partir de texto suelto. Muchos problemas de calidad del RAG empiezan aquí, mucho antes del modelo.

Qué hacer ahora

1. Mapee el conocimiento. Liste dónde están las respuestas que su gente necesita y cuánto queda fuera de SharePoint.
2. Pruebe la identidad por fuente. Para cada fuente indexada y cada conexión MCP, confirme qué permisos se aplican.
3. Evalúe el plan. Prepare preguntas que exijan varios pasos, en todos los idiomas de la empresa, y puntúe las subpreguntas, el momento de parar y la elección de fuentes, no solo la respuesta final.
4. Fije un techo de coste por pregunta y alerte sobre los casos atípicos.
5. Involucre pronto a legal y a protección de datos en todo lo que se publique en Teams.

En resumen

El RAG se está convirtiendo en un agente que planifica su propia investigación y se está mudando a las herramientas de colaboración. Las dos cosas mejoran las respuestas y las dos abren nuevos lugares para equivocarse: planes que se pierden, llamadas en vivo con la identidad equivocada, mensajes de IA que pasan a ser registros. Trate la búsqueda en varios pasos como un agente desde el primer día, con la evaluación y los permisos que eso exige. Si aún duda entre operar la búsqueda o contratarla, nuestra visión sobre la búsqueda gestionada cubre esa decisión.