Qué es realmente un RAG en la IA, herramientas alternativas y cuándo usar cada una

La IA ya no va de “preguntar a un chat”.
Va de qué información usa la IA para responder.

Hoy conviven dos enfoques muy distintos:

• Herramientas listas para usar (NotebookLM, Notion AI…)
• Arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Parecen lo mismo, pero no lo son.
Aquí te explico qué hace cada cosa, qué herramientas existen y cuándo conviene usar cada una.

🔍 ¿Qué es un RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Un RAG no es una app concreta, es una arquitectura.

Funciona así:

1️⃣ Indexa y “entiende” tus documentos
2️⃣ Busca fragmentos relevantes
3️⃣ Se los pasa a una IA (ChatGPT, Gemini, Llama…)
4️⃣ La IA responde solo con esos datos

📌 Resultado: respuestas basadas en tus datos reales, no en conocimiento genérico.

📘 Herramientas tipo NotebookLM (RAG gestionado)

Estas herramientas ya implementan un RAG por ti, pero de forma cerrada y sencilla.

🟣 NotebookLM (Google)

Para qué sirve:
Pensar, resumir y responder solo con tus documentos.

✔️ PDFs, Docs, notas
✔️ Respuestas con citas
✔️ Ideal para estudiar y analizar información

🔗 https://notebooklm.google.com

🟣 Notion AI

Para qué sirve:
Gestionar conocimiento, proyectos y documentación en equipo.

✔️ Bases de datos
✔️ Documentación viva
✔️ IA integrada en el workflow

🔗 https://www.notion.so/product/ai

🟣 SciSpace

Para qué sirve:
Leer y entender papers científicos.

✔️ Resume artículos
✔️ Explica lenguaje académico
✔️ Muy usada en investigación

🔗 https://www.scispace.com

🟣 Perplexity (Spaces)

Para qué sirve:
Investigar información y consultar documentos con IA.

✔️ Chat + fuentes
✔️ Espacios colaborativos
✔️ Investigación rápida

🔗 https://www.perplexity.ai

🟣 Paperguide

Para qué sirve:
Resumir y comparar estudios académicos.

✔️ Revisiones bibliográficas
✔️ Contexto científico
✔️ Enfoque muy académico

🔗 https://paperguide.ai

🟣 Mem.ai

Para qué sirve:
Tomar notas sin preocuparte por organizarlas.

✔️ La IA conecta ideas
✔️ Productividad personal
✔️ Muy fluida

🔗 https://mem.ai

🟣 Obsidian + IA

Para qué sirve:
Crear un segundo cerebro personal.

✔️ Conocimiento enlazado
✔️ Control total del dato
✔️ Plugins de IA

🔗 https://obsidian.md

🟣 Logseq

Para qué sirve:
Organizar aprendizaje y conocimiento a largo plazo.

✔️ Grafos
✔️ Pensado para estudiar
✔️ Filosofía “learning first”

🔗 https://logseq.com

🤖 ChatGPT con RAG

Para qué sirve:
IA versátil que puede actuar como RAG si le conectas datos.

✔️ Documentos
✔️ Código
✔️ Ideas
✔️ RAG personalizado

🔗 https://chat.openai.com

🏗️ ¿Y qué es un RAG propio?

Un RAG propio es cuando tú montas la arquitectura:

• Tus servidores
• Tus documentos
• Tus bases de datos
• Tus permisos
• Tu modelo de IA

🔧 Suele construirse con:

• LangChain / LlamaIndex
• Vector DB (FAISS, Chroma, Pinecone…)
• LLM (OpenAI, Azure, Gemini, Llama…)

📌 No hay “enlace único”: es arquitectura a medida.

⚖️ Cuándo usar cada enfoque

✅ Usa herramientas (NotebookLM, Notion AI…) si:

• Quieres rapidez
• Trabajas con documentos
• El dato no es crítico
• Uso personal o académico

👉 Ideal para estudiar, aprender, analizar, crear contenido

✅ Usa un RAG propio si:

• El dato no puede salir de la empresa
• Necesitas integrar SQL, ERP, correos
• Hay usuarios y permisos
• Necesitas auditoría

👉 Ideal para empresas, industria, IT, seguridad

🧠 Idea clave (para cerrar)

NotebookLM te ayuda a pensar mejor
Un RAG propio te ayuda a trabajar mejor

No compiten.
Se complementan.

🚀 Conclusión

La pregunta no es:

“¿Qué IA es mejor?”

La pregunta real es:

“¿Qué información quiero que lea?”

📌 Pocos documentos → herramienta
📌 Muchos datos → RAG

✍️ Palentino.es
@oscardelacuesta