Diseño e implementación de grafos de conocimiento.
Conecte los datos, el contenido y la experiencia de su organización en un grafo de conocimiento consultable y preparado para la IA, y active los casos de uso que los sistemas desconectados y las bases de datos planas nunca han podido ofrecer.
Servicios de gestión de la información
La situación — Cuándo acuden los clientes a nosotros
Las organizaciones acuden a nosotros para proyectos de grafos de conocimiento cuando:
- Los datos y el contenido existen en repositorios desconectados sin un modelo formal de cómo se conectan las entidades, los conceptos y las relaciones, lo que hace que la obtención de información entre sistemas, el razonamiento de la IA y la trazabilidad regulatoria sean poco fiables o imposibles
- Las aplicaciones de GenAI, RAG o búsqueda inteligente rinden por debajo de lo esperado porque la capa semántica de la que dependen esos sistemas —un grafo poblado y consultable de entidades y relaciones— nunca se construyó
- Organizaciones de los sectores de servicios financieros, ciencias de la vida, sanidad, publicaciones, administración pública o defensa donde la resolución de entidades, la reutilización del conocimiento, el cumplimiento normativo o el linaje de datos dependen de representar relaciones que las bases de datos relacionales y las taxonomías no pueden modelar adecuadamente
- Organizaciones que han diseñado una taxonomía y una ontología y ahora están listas para poblar un grafo de instancias, conectando los datos del mundo real con el esquema conceptual y activando casos de uso específicos
- Empresas que gastan entre el 40 y el 60 % de sus presupuestos de TI en mover y mapear datos entre aplicaciones aisladas, y que reconocen que un grafo de conocimiento es la base arquitectónica que elimina ese coste de forma permanente
Qué hacemos — Nuestro enfoque
// Fase 1
Definición del alcance de los casos de uso y diseño de la arquitectura
Trabajamos con las partes interesadas de negocio y técnicas para definir el alcance del grafo de conocimiento, identificando las entidades, las relaciones y los casos de uso (búsqueda semántica, Client 360, resolución de entidades, cumplimiento normativo, RAG, recomendación) que se activarán en la primera fase. Diseñamos la arquitectura del grafo de conocimiento: la base ontológica, el enfoque de integración de fuentes de datos, la selección del triplestore y el plan por fases de 'pensar en grande, empezar en pequeño' que aporta valor en forma de casos de uso en cada incremento.
// Fase 2
Base ontológica y modelado de datos
Diseñamos o perfeccionamos el esquema de ontología que estructurará el grafo de conocimiento, definiendo las jerarquías de clases, las definiciones de propiedades, el modelo de relaciones y la lógica de transformación de datos necesaria para mapear los datos de los sistemas de origen al modelo del grafo.
// Fase 3
Población del grafo e integración
Transformamos y cargamos los datos de los sistemas de origen en el grafo de conocimiento: escribimos y ejecutamos scripts de transformación ETL/ELT, validamos los datos del grafo para garantizar la integridad lógica y del razonamiento, e integramos con la plataforma de triplestore elegida (GraphDB, MarkLogic, Amazon Neptune o equivalente).
// Fase 4
Activación de casos de uso
Activamos los casos de uso prioritarios sobre el grafo poblado, desarrollando consultas SPARQL, integraciones de búsqueda semántica, capas de API o conexiones de IA/RAG que aportan un valor de negocio demostrable. Cada fase entrega un caso de uso operativo, no solo un hito estructural.
// Fase 5
Gobernanza, formación y hoja de ruta de expansión
Diseñamos el modelo de gobernanza del grafo de conocimiento: la administración de datos para el contenido del grafo, la gestión de cambios de la ontología y los procesos de versionado y publicación que mantienen el grafo actualizado. Impartimos formación a los equipos internos y entregamos una hoja de ruta de expansión por fases para añadir dominios y casos de uso adicionales.
Qué recibe — Los entregables
- Diseño de la arquitectura del grafo de conocimiento: base ontológica, enfoque de integración, selección del triplestore y plan por fases
- Esquema de ontología (RDF/OWL) que estructura el grafo de conocimiento
- Grafo de conocimiento poblado con datos integrados de los sistemas de origen
- Scripts de transformación de datos y documentación de integración
- Resultados de las pruebas de validación y razonamiento del grafo
- Biblioteca de consultas SPARQL para los casos de uso prioritarios
- Integraciones específicas por caso de uso (búsqueda semántica, RAG, API, resolución de entidades, informes de cumplimiento), según el alcance definido
- Modelo de gobernanza del grafo de conocimiento: administración, versionado y gestión de cambios
- Formación para equipos internos y materiales de transferencia de conocimiento
- Hoja de ruta de expansión por fases para dominios y casos de uso adicionales
Conecte sus datos, contenido y experiencia en un grafo de conocimiento que haga que la IA sea fiable y que la deuda de integración sea cosa del pasado.
La práctica de grafos de conocimiento de Iknow combina experiencia en diseño ontológico con una sólida capacidad de implementación. Hablemos de su caso de uso.
