IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA RAG LOCAL CON LLAMA 3.1 8B PARA ONBOARDING INTELIGENTE EN EL SECTOR AVÍCOLA
UCEDA PAREDES, SAID LEONARDO
ASTRID CORNEJO, KATTERINE
CAMPOS, JOE
Resumen— Este trabajo presenta la implementación exitosa de un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) completamente local utilizando LLaMA 3.1 8B como modelo de lenguaje base, especializado para el sector avícola empresarial. El sistema permite realizar consultas inteligentes sobre manuales técnicos, protocolos de manejo por tipo de ave, procedimientos de procesamiento y documentación empresarial específica, facilitando el proceso de onboarding de nuevos empleados.ASTRID CORNEJO, KATTERINE
CAMPOS, JOE
La implementación logra operación 100% offline, garantizando confidencialidad total de procesos propietarios empresariales y eliminando dependencias de servicios en la nube que podrían comprometer información sensible del negocio.
I. INTRODUCCIÓN
En el sector avícola industrial, la eficiencia operativa y el cumplimiento estricto de protocolos sanitarios y productivos son factores determinantes para garantizar la calidad del producto final y la sostenibilidad del negocio. Las empresas de este sector manejan procedimientos complejos y altamente especializados que varían según la especie de ave —pollos de engorde, gallinas ponedoras, pavos, patos, entre otros— y la etapa del ciclo productivo, desde la crianza hasta el procesamiento y distribución.
Estos protocolos abarcan aspectos críticos como bioseguridad, manejo animal, control de parámetros ambientales, trazabilidad, mantenimiento de equipos y ejecución de procesos de sacrificio y empaque. Cada uno de estos elementos requiere conocimiento técnico preciso, actualizado y adaptado a las condiciones y normativas vigentes. Sin embargo, en la práctica, la información suele encontrarse dispersa en múltiples manuales físicos, documentos digitales no indexados y conocimientos transmitidos de manera informal entre el personal experimentado.
En este contexto, los nuevos trabajadores enfrentan un reto doble: por un lado, deben asimilar rápidamente una gran cantidad de información técnica y, por otro, acceder a ella de forma ágil durante las operaciones en tiempo real. La demora en obtener respuestas o la aplicación incorrecta de un procedimiento puede ocasionar pérdidas económicas, incumplimiento de estándares de calidad, sanciones regulatorias e incluso riesgos para la salud de las aves y del personal.
Además, la naturaleza confidencial de muchos procesos internos —como fórmulas de alimentación, diseños de infraestructura, secuencias de procesamiento y metodologías propietarias— exige que la información se gestione con mecanismos de seguridad que eviten filtraciones o accesos no autorizados. Al mismo tiempo, los modelos de capacitación presencial repetitiva generan altos costos operativos, reducen la disponibilidad del personal especializado y no siempre garantizan la homogeneidad en la transferencia del conocimiento.
Frente a este escenario, surge la necesidad de una solución tecnológica que permita centralizar, proteger y facilitar el acceso a la información crítica del negocio, reduciendo los tiempos de capacitación, minimizando errores operativos y preservando la ventaja competitiva de la empresa. El uso de sistemas de Recuperación Aumentada por Generación (Retrieval-Augmented Generation, RAG) con modelos de lenguaje locales como LLaMA 3.1 8B se presenta como una alternativa viable para optimizar el proceso de onboarding y consulta en el sector avícola, combinando velocidad de respuesta, precisión técnica y confidencialidad total.
II. PROBLEMÁTICA
Complejidad de información técnica específica por tipo de ave y proceso.
El sector avícola industrial requiere protocolos diferenciados según la especie y el objetivo productivo (por ejemplo, manejo de pollos de engorde, gallinas ponedoras, pavos o patos). Cada proceso —desde la alimentación y control sanitario hasta el sacrificio y procesamiento— presenta particularidades técnicas que deben ser aprendidas y aplicadas con precisión. La dispersión de esta información en múltiples manuales, instructivos y formatos genera dificultades para que los trabajadores localicen y comprendan los datos pertinentes en el momento exacto de la operación.
Tiempo excesivo de capacitación para nuevos trabajadores en protocolos críticos
Los programas de inducción actuales demandan semanas de entrenamiento para que un nuevo empleado adquiera las competencias mínimas necesarias. Durante este período, su productividad es limitada y requiere supervisión constante. Además, los instructores invierten tiempo valioso en actividades repetitivas que podrían optimizarse, lo que reduce la disponibilidad de recursos humanos para otras funciones estratégicas.
Riesgo de errores operativos por falta de acceso inmediato a procedimientos
En entornos de producción intensiva, una demora en la consulta o una interpretación errónea de un protocolo puede derivar en fallas de bioseguridad, incumplimiento de estándares sanitarios o lesiones a las aves. Estos errores no solo afectan la calidad del producto final, sino que pueden provocar pérdidas económicas y sanciones regulatorias.
Dificultad para consultar información específica durante operaciones en tiempo real
Las condiciones del trabajo avícola, que incluyen ambientes controlados, uso de equipo de protección y tiempos de respuesta muy cortos, limitan la posibilidad de acceder a documentos impresos o sistemas de información tradicionales. Esto provoca que, ante dudas, el personal dependa de la memoria o de la asistencia de supervisores, lo cual retrasa la toma de decisiones.
Necesidad de preservar confidencialidad de procesos propietarios de la empresa
Las empresas avícolas operan con procedimientos, fórmulas y parámetros de producción que constituyen secretos industriales y diferenciales competitivos. La exposición de esta información a terceros —ya sea por errores en la gestión documental, ciberataques o fuga interna— podría permitir a competidores replicar procesos, alterar cadenas de suministro o incluso afectar la reputación de la marca. Además, el incumplimiento de acuerdos de confidencialidad con socios y certificadoras podría acarrear sanciones legales y pérdida de contratos estratégicos. Por ello, es crítico implementar sistemas que garanticen acceso controlado, trazabilidad de consultas y almacenamiento seguro de la información.
Costos elevados de capacitación presencial repetitiva para cada nuevo empleado
El modelo de entrenamiento presencial implica asignar personal experimentado como formador durante largos periodos, lo que representa un gasto directo en horas-hombre y un costo indirecto por la reducción de su aporte en funciones operativas clave. Este esquema es especialmente costoso en empresas con alta rotación de personal o con expansiones estacionales de plantilla. La repetición constante de las mismas sesiones formativas para cada nuevo ingreso no solo encarece el proceso, sino que además dificulta garantizar una transferencia de conocimiento uniforme y estandarizada.
Impacto de la solución en la optimización operativa y reducción de riesgos
La implementación de un sistema de acceso inmediato, inteligente y seguro a la información técnica permitiría reducir de manera sustancial los tiempos de capacitación y la dependencia de la memoria o experiencia previa de los trabajadores. Al centralizar y estandarizar el acceso a protocolos y procedimientos, se minimizan errores operativos, se incrementa la productividad y se asegura la coherencia en la aplicación de estándares. Esto no solo optimiza el rendimiento del personal, sino que contribuye a una cultura de cumplimiento normativo, mejora continua y protección de los activos estratégicos de la empresa.
III. OBJETIVOS
Implementar un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) local especializado para optimizar el proceso de onboarding y consulta de información técnica en el sector avícola, utilizando LLaMA 3.1 8B como modelo base y garantizando la confidencialidad de los procesos propietarios empresariales.
Objetivos específicos
1. Desarrollar un sistema de indexación inteligente para documentación técnica avícola, categorizando por tipo de ave y proceso específico.
2. Implementar búsqueda híbrida optimizada para terminología del sector avícola, combinando similitud semántica y keywords técnicos.
3. Reducir el tiempo de onboarding de nuevos empleados mediante acceso inmediato a información relevante sobre protocolos y procedimientos.
4. Minimizar errores operativos proporcionando respuestas contextualizadas sobre protocolos específicos por tipo de ave.