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Knowledge gaps
Cómo Gfacility detecta un artículo que falta: una búsqueda con cero resultados, registrada como comportamiento, agrupada por tema y visible solo cuando al menos dos usuarios distintos chocan con lo mismo.
Actualizado el 14 ago 2026
Configuración · Módulos · Base de conocimiento
La mayoría de las bases de conocimiento fallan en silencio. Nadie crea un ticket que diga “a vuestra documentación le falta una página sobre la contraseña de la VPN”: la gente busca, no encuentra nada y se lo pregunta a un compañero. Los knowledge gaps convierten ese momento invisible en un momento medible. Cada búsqueda en Gfacility que devuelve cero resultados queda registrada, y en cuanto suficientes personas chocan con lo mismo, el tema aparece en una lista de prioridades para quienes redactan el contenido.
El disparador es comportamiento, no opinión. Un hueco existe porque una búsqueda no dio resultados, no porque una IA juzgue si la respuesta era lo bastante buena.
Qué cuenta como hueco
Cero resultados, medible
El disparador es objetivo y reproducible: la búsqueda no devolvió nada. Ningún modelo puntúa la calidad de una respuesta.
Un problema compartido, no una persona
Al menos dos usuarios distintos tienen que toparse con el mismo tema antes de que se haga visible como hueco.
Ruido filtrado
Escribir letra a letra, búsquedas repetidas y erratas se agrupan, de modo que la lista muestra temas y no pulsaciones de teclado.
Una lista, no un proceso
No se crea ningún ticket ni se lanza ningún workflow. Obtienes un backlog priorizado de temas por documentar.
Dónde se registra un fallo de búsqueda
Tres puntos de Gfacility registran un fallo en tiempo real:
Buscador de la base
La barra de búsqueda donde los usuarios buscan un artículo por su cuenta.
Panel de búsqueda y chat de IA
El campo de búsqueda del panel y del chat de IA, donde las preguntas se hacen en lenguaje natural.
"No me ha servido"
Feedback explícito sobre un artículo mostrado: había respuesta, pero no ayudó.
El proceso en seis pasos
| Paso | Qué ocurre |
|---|---|
| 1. Registro | En tiempo real. Una búsqueda con cero resultados, en la base o en el panel / chat de IA, se registra como fallo, igual que el feedback explícito "no me ha servido" sobre un artículo. |
| 2. Normalización | El texto buscado se limpia: se quita la puntuación, se pasa a minúsculas y se eliminan las palabras vacías. Lo que queda por debajo de tres caracteres se ignora. |
| 3. Supresión de ruido | El mismo usuario que busca el mismo término en diez minutos no genera una segunda fila. La escritura progresiva (letra a letra) se reconoce y se une en una sola búsqueda. |
| 4. Agrupación | Al generar el informe, erratas y variantes de un mismo tema se agrupan mediante coincidencia difusa por similitud de texto, de modo que "restablecer contrasena vpn" y "restablecer contrasena" cuentan como el mismo hueco. |
| 5. Umbral de privacidad | Solo cuando al menos dos usuarios distintos chocan con el mismo problema pasa a ser un hueco visible. Una persona que escribe algo mal no cuenta, y las búsquedas anónimas nunca cuentan. |
| 6. Resultado | Una lista de prioridades: qué temas carecen claramente de documentación, con qué frecuencia ocurre y qué términos exactos usó la gente. |
Privacidad desde el diseño
El umbral del paso 5 es el núcleo del diseño, no un detalle técnico. Una búsqueda suelta dice algo sobre una persona; la misma búsqueda hecha por dos personas distintas dice algo sobre tu documentación. Gfacility solo muestra lo segundo.
Mínimo dos usuarios
Por debajo del umbral no se muestra nada, así que el informe nunca puede leerse como el historial de búsqueda de un compañero.
Búsquedas anónimas excluidas
Una búsqueda sin usuario conocido no puede contar, porque no se puede establecer que se trate de dos personas distintas.
Qué reciben quienes redactan
El resultado es deliberadamente pequeño: sin ticket, sin workflow, sin cadena de aprobación. Solo las tres cosas que necesitas para decidir qué escribir a continuación.
Tema
El tema agrupado que la gente buscaba y no encontró.
Frecuencia
Con qué frecuencia ocurre, para escribir primero el hueco más grande en lugar de la petición más ruidosa.
Términos exactos
Las palabras que la gente escribió de verdad y que, por tanto, el nuevo artículo debería usar en su título y sus tags.
Esos términos son la parte práctica: un artículo titulado con las palabras que usan tus compañeros lo encontrarán las reglas de coincidencia descritas en 4.2 Base de conocimiento, y aparecerá automáticamente la próxima vez que alguien cree un ticket sobre ello.
Qué decisiones vas a tomar
¿Quién revisa la lista y cada cuánto?
Un momento fijo (mensual o cada sprint) funciona mejor que mirar de vez en cuando: la frecuencia solo cobra sentido a lo largo de un periodo.
¿Escribir un artículo o arreglar la localización?
Si el contenido ya existe, añadir como tag la formulación buscada suele ser la solución más rápida.
¿En qué idioma busca la gente?
Los términos lo enseñan. En equipos internacionales es el argumento para traducir un artículo en lugar de escribir uno nuevo.
¿Qué huecos decides no llenar?
Algunas búsquedas apuntan a otro sistema completamente distinto. Documentar ese límite una vez también es una respuesta.