Le pides a la IA un post sobre envíos y te promete, muy segura: «Enviamos a todo el país en 24 horas». Tú solo envías dentro de la Ciudad de México, y el mismo día únicamente si el pedido entra antes de las dos. El siguiente borrador trae el precio de la primavera pasada; el tercero, una sucursal que cerraste hace seis meses. Corriges los mismos datos una y otra vez, y en algún momento piensas que escribirlo tú sería más rápido.
El problema no es el modelo. No sabe nada de tu negocio más allá de lo que por casualidad acabó en internet, y rellena los huecos con algo que suene verosímil. El tono de voz decide cómo escribe la IA, no qué dice. Del qué se encarga la base de conocimiento de marca: un conjunto de documentos de los que la IA saca los datos en cada borrador, no solo cuando alguien se acuerda de pegarlos en el prompt.
A continuación: qué meter en la base, cómo redactar documentos que un modelo lea bien, cómo montarlo todo en una tarde y comprobarlo con diez preguntas. Y cuándo no sirve de nada.
Prompt, memoria del chat y base de conocimiento: la diferencia
«Entrenar a la IA con tu marca» suena caro y técnico. En la práctica, casi nadie en redes sociales hace fine-tuning de un modelo: lleva tiempo, cuesta dinero y queda obsoleto con el primer cambio de precios. Lo que funciona es darle al modelo los datos correctos en el momento en que escribe.
| Método | Cómo funciona | Dónde falla |
|---|---|---|
| Datos en el prompt | Pegas precios y condiciones en cada petición | Cansa al tercer día; cada uno tiene su versión |
| Memoria del chat | El modelo recuerda lo que le contaste antes | Se pierde en un chat nuevo y el equipo no la ve |
| Archivo subido | Un PDF de presentación dentro de un proyecto o GPT | Caduca al subirlo; nadie lo vuelve a subir |
| Base de conocimiento viva | La herramienta lee tus documentos en cada borrador | Funciona mientras alguien mantenga los documentos al día |
La diferencia entre la tercera y la cuarta fila parece menor hasta que cambia un precio: el PDF seguirá citando el viejo durante meses.
Qué meter: ocho documentos
No hace falta volcar toda la carpeta compartida. El modelo necesita los datos que aparecen en los posts y en las respuestas a clientes:
- Ficha de la empresa. Quién eres, para quién, ciudades y direcciones, horarios, canales de contacto, formas de pago. Una página.
- Tarifas. Una tabla, no un párrafo: producto, precio, moneda, qué incluye. ¿Vendes en México y en España? Una columna para pesos y otra para euros, nunca «aprox.». Si el precio es temporal, columna «válido hasta».
- Productos y servicios. Qué incluye y, sobre todo, qué no. Una línea como «La medición a domicilio es gratis dentro de la ciudad; fuera, 400 MXN» responde la mitad de los DM antes de que lleguen.
- FAQ con preguntas reales. Las 20–30 preguntas que de verdad te llegaron por DM, comentarios y soporte en los últimos tres meses, con tus respuestas.
- Tono de voz en una página. Escalas, vocabulario, prohibiciones. Cómo armarlo en una tarde lo contamos en la guía de tono de voz de marca.
- Posts de referencia. 10–15 publicaciones que te gusten, cada una con una nota de por qué.
- Lista de vetos. Temas que no tocas; promesas que no haces («resultados garantizados», «lo resolvemos en una sesión»); competidores que no nombras.
- Vigente. Promociones con fecha de fin, nuevas sucursales, horarios de festivos. El documento más corto y el que más cambia.
Los casos con cifras de clientes, solo si tienes permiso para publicarlos. Lo interno —márgenes, contratos, datos personales de clientes— no entra nunca: todo lo que está en la base puede acabar en un borrador.
Cómo redactar para que la IA entienda
El modelo lee el documento al pie de la letra. El lenguaje de marketing lo devuelve como lenguaje de marketing, y lo vago lo completa por su cuenta.
Compara:
Mal: «Precios flexibles, envíos rápidos a todo el país, atención personalizada».
Bien: «Envío dentro de CDMX: 99 MXN, el mismo día si el pedido entra antes de las 14:00. Resto de México: 180 MXN por paquetería, 3–5 días hábiles. Fuera de México no enviamos. Recogida en tienda: Coyoacán, de lunes a sábado de 10:00 a 20:00».
Con la primera versión la IA escribe «¡enviamos a donde sea!»; con la segunda, una respuesta que no hay que tocar. Algunas reglas:
- Un dato, un lugar. Si un precio está en las tarifas y también en el FAQ, en un mes no coincidirán y el modelo tomará el equivocado. En el FAQ escribe «precios: ver tarifas».
- Lo negativo, explícito. «No enviamos a Estados Unidos», «no hay pago a meses», «los domingos cerramos». Sin esas líneas, el modelo supone que sí.
- Fecha para todo lo temporal. «15% en membresías anuales, hasta el 31 de octubre de 2026». Una promo sin fecha vive para siempre en tus borradores.
- Unidades y moneda en cada línea. «Desde 300»: ¿pesos, euros, dólares, minutos?
Montarlo en una tarde
Para un negocio pequeño, el esfuerzo real son 3–4 horas. En este orden:
- 30 minutos: preguntas de clientes. Repasa tres meses de DM y comentarios y apunta las preguntas que se repiten: ese es el borrador del FAQ.
- 40 minutos: tarifas y ficha de la empresa. Las tarifas, directamente en Google Sheets.
- 40 minutos: servicios con «incluye / no incluye».
- 60 minutos: tono de voz y posts de referencia. Si ya tienes el documento de tono, solo elige los posts.
- 20 minutos: lista de vetos y «Vigente».
- 30 minutos: el test. Hazle a la IA diez preguntas cuya respuesta conoces de memoria: «¿Cuánto cuesta el envío a Monterrey?», «¿Abren el 1 de enero?», «¿Hay garantía?», «¿Aceptan Mercado Pago?». Añade dos preguntas que la base no cubre. La respuesta correcta a esas es «lo consulto con el equipo», no un invento.
Si una respuesta sale mal, corrige el documento, no el prompt. El prompt vive en un chat; el documento, en todos los borradores que vienen.
Una base viva: quién la actualiza y cuándo
Una base desactualizada es peor que no tener ninguna. Sin base, el modelo escribe generalidades y tú las corriges. Con una base vieja, cita con toda seguridad el precio del año pasado, y ese error se cuela fácil.
Por eso la base tiene que vivir donde ya trabajas. En Repost21 se conecta en vivo a Google Docs, Sheets o Notion: cambias un precio en la hoja y el siguiente borrador de Luna usa el nuevo, sin volver a subir nada. Qué fuentes se conectan y cómo, en la documentación.
Además de la conexión, necesitas:
- Un responsable. Una persona a cargo de que esté al día. No «el equipo»: un nombre.
- Disparadores. Cambió un precio, abrió una sucursal, terminó una promo: se corrige ese mismo día.
- 15 minutos al mes. Repite las mismas diez preguntas de control. Si el modelo falla, hay dos documentos que se contradicen en algún sitio.
Cuándo una base de conocimiento no ayuda
- Publicas poco y escribes tú. Con 4–6 posts al mes los datos están en tu cabeza, y la base es papeleo extra.
- Los datos cambian a diario. Precios de mercado, tipo de cambio, stock. Ahí hace falta una integración con tu sistema de inventario o revisar a mano cada cifra antes de publicar.
- El contenido no tiene datos. Memes, reacciones a tendencias, historias personales del fundador: la base no los hará más graciosos ni más vivos.
- Un vertedero en lugar de una base. Doscientas páginas de presentaciones de tres años: el modelo dará con la versión equivocada antes de que tú veas la contradicción.
- Nadie revisa ya. Incluso con una buena base, el modelo puede fallar una cifra. Precios, fechas y direcciones los revisa una persona antes de publicar.
Es el paso más aburrido del trabajo con IA y el que antes se paga: una tarde, y los borradores llegan con precios y direcciones correctos. Sobre ella se apoya también el siguiente paso, los agentes de IA que publican solos: sin datos, un agente solo inventa con seguridad. Puedes probar la base de conocimiento con Luna sobre tus propios documentos en el plan gratuito.