Buscador con IA para catálogos técnicos: pregunta por el problema, recibe la pieza y la página del manual

Por qué la búsqueda por referencia no basta

El buscador de casi cualquier catálogo funciona bien con una condición: que sepas la referencia, o el nombre exacto con el que el fabricante llama a la pieza. El mostrador de una tienda suele saberlo. El cliente final, el técnico que llega a una máquina que no conoce o el comprador que busca una alternativa, no.

Esa persona escribe lo que tiene delante: «retén» donde el catálogo dice «junta», una referencia antigua ya sustituida, el código que marca la pantalla o una descripción del problema. El buscador clásico compara palabras, no encuentra coincidencias y devuelve «sin resultados». Para el cliente, la pieza no existe. Para ti, es una venta que se va a otra parte.

Los modelos y códigos de la tabla son ejemplos.

Cómo funciona: de la pregunta a la respuesta citada

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   Interpreta la pregunta. Si busca una referencia, describe una necesidad o una avería o da un código de error, y de qué modelo habla.

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   Busca en tu catálogo, no en internet. Recorre las relaciones de tu propio catálogo, organizado como un grafo de conocimiento: este modelo lleva esta pieza, esta referencia sustituye a aquella, este recambio cumple esta norma, este código aparece en esta página del manual.

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   Responde con la prueba. La pieza correcta, con la compatibilidad, la norma y la página del manual que lo respaldan, para que quien pregunta pueda comprobarlo.

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   Lleva al pedido. La respuesta indica la posición de la pieza en el despiece interactivo, y desde el despiece la pieza va al carrito.

Responde en español, catalán, inglés, francés, alemán y portugués. En la demo de producto ves la ficha completa en la que vive: el 3D, el despiece y el código para tu web.

De dónde saca la respuesta y cómo evita inventar

Un asistente de IA genérico responde con lo que aprendió de internet y, cuando no sabe algo, tiende a rellenar el hueco con algo que suena bien. En un catálogo técnico eso no vale: una medida inventada es una pieza devuelta, y un dato de montaje inventado puede acabar en una avería. Por eso el buscador de CoreVektor solo trabaja con tu documentación:

• Lo que importas. El PDF del catálogo, las fichas y los manuales, tus CSV, tu API o tu propia web: lo que ya tienes, en el formato en que lo tienes.
• Revisado por tu equipo. La IA extrae productos, especificaciones y relaciones (producto, recambio, compatibilidad y norma), y una persona de tu equipo lo revisa antes de publicar.
• Con la fuente citada. Cada respuesta remite al documento y a la página de donde sale.
• Sin respuestas de memoria. Si la respuesta no está en tu documentación, no la afirma. Una búsqueda sin respuesta también es un dato, como verás más abajo.

Un consejo para evaluar cualquier buscador con IA, también el nuestro: pregúntale algo que sepas que no está en tu catálogo. Si contesta con seguridad, está inventando.

La IA no compensa una documentación que no existe, pero sí aprovecha la que tienes aunque esté dispersa. Lo que más ayuda a que las respuestas sean buenas:

• Manuales con su tabla de códigos de error. Si el manual de cada modelo explica qué significa cada código y qué hacer, el buscador puede llevar del código a la pieza.
• Listas de sustituciones. Qué referencia sustituye a cuál y desde cuándo, aunque hoy estén en una hoja de cálculo.
• Fichas con datos, no solo con texto comercial. Temperatura, presión, material o norma escritos con su cifra y su unidad, para que una pregunta como «que aguante aceite caliente» tenga con qué compararse.
• Despieces con posición y referencia. Para que la respuesta pueda señalar la pieza en el dibujo y no solo nombrarla.

Esto importa también por la normativa. El Reglamento de Máquinas (UE) 2023/1230 admite las instrucciones en formato digital, con condiciones. Si vas a publicar tus manuales en digital, que además se puedan consultar por pregunta y respondan citando su propia página es un paso natural. Lo explicamos en el Reglamento de Máquinas y las instrucciones digitales.

En tu web, en la del distribuidor y en ChatGPT

El buscador se usa donde está el cliente. En tu web y en la de cada distribuidor entra con la misma etiqueta del widget para distribuidores: con data-mode="ask" aparece como una pregunta abierta y con data-mode="diagnose" como diagnóstico, con la marca y el color de cada web. El distribuidor no mantiene nada: cuando cambias un manual o una ficha, el buscador de toda la red responde ya con la versión nueva.

Pero cada vez más compradores no empiezan en tu web, sino preguntando a ChatGPT, Perplexity o Gemini. Para que esos asistentes puedan leer tu catálogo, CoreVektor publica fichas públicas con datos estructurados schema.org (Product y BreadcrumbList), sitemap y un archivo llms.txt, y permite el acceso a los rastreadores de IA como GPTBot, ClaudeBot o PerplexityBot. Así tus fichas pueden leerse y citarse. Que un asistente concreto las cite depende de él; lo que sí está en tu mano es que tus datos sean legibles y correctos.

Qué aprendes de lo que busca tu red

Un buscador por palabras te dice qué referencias se consultan. Uno que entiende preguntas te dice qué problemas tienen tus clientes, con sus palabras. El panel de CoreVektor reúne qué se busca, qué se vende y qué falta en toda la red, no solo en tu web. Algunas lecturas que permite:

• Demanda sin cubrir. Búsquedas que no encuentran respuesta: una referencia que no está en el catálogo, un manual sin cargar o una pieza que tus clientes llaman de otra manera.
• Averías que se repiten. Si el mismo síntoma o el mismo código de error aparece una y otra vez en un modelo, es una señal para posventa y para ingeniería.
• Lo que se busca frente a lo que se vende. Una pieza muy consultada que apenas se pide puede indicar un problema de precio, de disponibilidad o de información.

Con un PDF nada de esto existe: nadie sabe qué se ha buscado en él.

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