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Un cliente pregunta por las condiciones de un servicio. En la web encuentra una descripción general; en una guía, una versión antigua de la oferta; y en las instrucciones, una excepción que no había visto. Cada recurso puede parecer correcto, pero juntos no ofrecen una respuesta clara. Un sistema de IA que utilice esos contenidos también tendrá que resolver las diferencias.
Por eso, preparar conocimiento para la IA empieza por acordar qué significa la información. ¿Qué describimos exactamente? ¿Cuándo se aplica una condición? ¿Cuál es su fuente? Open Knowledge Format ayuda a registrar ese conocimiento de forma estructurada y portable.
¿Qué es Open Knowledge Format?
Open Knowledge Format, o OKF, es un formato abierto para registrar conocimiento destinado a personas y sistemas de IA. Google Cloud lo presentó el 12 de junio de 2026. Parte de una idea sencilla: el conocimiento puede almacenarse en archivos de texto que distintas herramientas lean siguiendo reglas comunes.
La base son los documentos Markdown: texto con una notación sencilla para títulos, listas y enlaces. Al principio del documento hay un bloque YAML con metadatos, campos breves que describen el contenido. Un conjunto de estos archivos puede representar definiciones de métricas, descripciones de datos, procedimientos o reglas de un servicio.
El formato no exige una nube ni un modelo de IA concretos. Su función es facilitar el intercambio de conocimiento entre herramientas. Guardar información en OKF no significa por sí solo que un sistema externo la haya recuperado o utilizado.
Fuente: Google Cloud - introducción a Open Knowledge Format
El artículo de Google describe la versión 0.1. ¿Qué cambia en la 0.2?
El artículo de Google es una buena introducción, pero describe la versión inicial 0.1. La especificación consultada el 13 de octubre de 2026 ya indica la versión 0.2. El proyecto también cuenta con su propio repositorio. La copia antigua del directorio knowledge-catalog/okf ha dejado de mantenerse.
La versión 0.2 amplía la descripción del origen, la verificación y la vigencia del conocimiento. Permite registrar, entre otros datos, las fuentes de información, cómo se preparó y confirmó el contenido y el estado del documento. Es útil cuando los agentes de IA crean o actualizan parte de los contenidos.
El campo type sigue siendo el único obligatorio en todos los casos. Identifica el tipo de información descrita. Los campos adicionales y sus dependencias deben elegirse según la especificación. Cumplir los requisitos mínimos del formato no significa que el documento contenga todo lo que necesita el lector.
Fuente: especificación actual de OKF 0.2
Aviso sobre el traslado del proyecto a un repositorio independiente
¿Cómo ayuda OKF a organizar el conocimiento para la IA?
Cada documento describe un concepto o un tema. Los enlaces lo conectan con otros documentos. Así, la descripción de una métrica puede remitir a definiciones de datos y unas instrucciones pueden enlazar las condiciones a las que se aplican. Los archivos pueden revisarse, versionarse y trasladarse entre sistemas.
El repositorio del proyecto también muestra una separación de funciones: una herramienta puede preparar el conocimiento y otra leerlo. Una biblioteca de archivos puede servir a un agente, un buscador interno o un visor de documentación. En cada implementación hay que garantizar el acceso al contenido y la compatibilidad con el formato en el sistema receptor.
Fuente: repositorio de Open Knowledge Format
Esquema ilustrativo: los materiales de origen se verifican, pasan a una base organizada y pueden ser leídos por un sistema de IA conectado. Elaboración propia basada en la documentación de OKF; imagen creada con IA.
La base de conocimiento de Semly y OKF
Semly tiene una base de conocimiento y utiliza Open Knowledge Format. Es una parte importante de cómo se trabaja con la información de la empresa: conviene cuidar tanto la respuesta como la organización del conocimiento que permite construirla.
Para quien se ocupa del marketing, esto supone una tarea concreta. Hay que reunir información confirmada sobre la oferta, explicar los términos y eliminar contradicciones. Ese material debe servir de base para nuevas descripciones, guías y respuestas a las preguntas de los clientes.
Si diriges una empresa de servicios, empieza por el alcance del servicio, los requisitos y las exclusiones. Si vendes productos, organiza sus usos, características y compatibilidad. En ambos casos, el lector debe entender cuándo se aplica la información.
La base de conocimiento y el blog pueden cumplir funciones distintas. En la base mantienes una respuesta precisa a una pregunta concreta. Un artículo del blog ayuda a entender el problema, comparar enfoques y decidir el siguiente paso. No hace falta duplicar todas las instrucciones en ambos lugares.
Consulta también: cómo repartir temas entre el blog y la base de conocimiento
Ejemplo: ¿qué significa realmente «cuenta activa»?
Supongamos que un equipo quiere usar la IA para explicar los informes de un producto. En un documento, «cuenta activa» significa cualquier cuenta con acceso vigente. En otro, una cuenta en la que se ha realizado una acción concreta. Sin precisarlo, ambas descripciones pueden dar resultados diferentes.
Los datos de ejemplo explican el método y no representan los resultados de ninguna marca. En el ejemplo hay 80 cuentas con acceso vigente. En 28 se realizó al menos una operación aprobada durante la semana analizada. Si así definimos la actividad, la proporción de cuentas activas es 28 ÷ 80 × 100% = 35%.
Por tanto, conviene registrar en la base la definición, el evento que hace que una cuenta entre en el cálculo, el periodo y las exclusiones. Decir «la actividad es del 35%» no basta. El lector no sabe qué se ha contado ni si puede comparar ese valor con otro informe.
| Elemento de conocimiento | Descripción en los datos de ejemplo | ¿Por qué registrarlo? |
|---|---|---|
| Definición | Cuenta con al menos una operación aprobada durante la semana | Distingue entre tener acceso al producto y utilizarlo |
| Base del cálculo | 80 cuentas con acceso vigente; 28 activas | Permite reproducir el resultado del 35% |
| Exclusiones | Cuentas de prueba excluidas de ambos grupos | Evita mezclar poblaciones distintas |
| Fuente y revisión | Definición del evento identificada y persona responsable de comprobarla | Facilita la explicación y las actualizaciones posteriores |
La conclusión es sencilla: primero acuerda la definición y después evalúa la respuesta de la IA. Si el sistema confunde una cuenta activa con una que tiene acceso, comprueba si recibió la descripción adecuada. Cambiar el formato del archivo no resuelve una definición sin acordar.
¿Qué preparar en la base de conocimiento de tu empresa?
Empieza por un área en la que los malentendidos dificulten las decisiones del cliente o el trabajo del equipo. Puede ser el alcance de una implementación, una condición de uso de una función o el significado de una métrica. No necesitas rehacer toda la documentación de golpe.
Lista editorial para preparar el contenido: significado, alcance, fuente, vigencia, excepciones y relaciones. Es una propuesta para trabajar la información, no una lista de campos obligatorios de OKF. Elaboración propia; imagen creada con IA.
- Elige una pregunta que deba recibir una respuesta inequívoca.
- Escribe una definición breve y las condiciones en las que se aplica.
- Indica la fuente del dato y la persona responsable de confirmarlo.
- Describe las excepciones y enlaza el tema con las instrucciones necesarias.
- Elimina las versiones contradictorias de los materiales que mantienes.
- Comprueba la respuesta del sistema a la pregunta básica y a un caso límite.
El caso límite resulta especialmente útil. Si el servicio cubre un tipo de dispositivo, pregunta también por un modelo no compatible. Una buena documentación debe ayudar a reconocer el límite, en lugar de favorecer que la respuesta amplíe la oferta.
¿Mejora OKF la visibilidad en Google y en las respuestas de IA?
OKF trata de cómo registrar e intercambiar conocimiento. La visibilidad en las respuestas públicas de IA también depende de si el sistema accede al material, lo considera útil y lo utiliza para una pregunta concreta. Implantar el formato no confirma que la marca vaya a ser recomendada.
Google explica que los fundamentos del SEO se aplican a AI Overviews y AI Mode. La página debe estar indexada y ser apta para mostrarse con un fragmento de texto. No se necesitan archivos especiales para IA ni un tipo adicional de datos estructurados. Cumplir los requisitos no garantiza la aparición.
Fuente: Google Search Central - funciones de IA y tu sitio web
Separa, por tanto, las dos tareas. Primero comprueba que la base de conocimiento contiene respuestas correctas y actuales. Después evalúa cómo se presenta la empresa en los sistemas públicos de IA. Así podrás distinguir un problema de contenido de una situación en la que el material no se utilizó.
¿Por dónde empezar?
Elige un dato sobre tu oferta que sea fácil de malinterpretar. Registra su significado, condiciones y fuente. Comprueba que las mismas reglas se aplican en la base de conocimiento, la página del producto y las instrucciones.
Este trabajo ofrece un punto de partida concreto para usar OKF. Semly tiene una base de conocimiento y utiliza el formato, pero la calidad de la información sigue empezando por los hechos. Cuanto más fácil sea determinar qué significa una frase y cuándo está vigente, más fácil será comprobarla y utilizarla de forma responsable.
Fuentes técnicas consultadas el 13 de octubre de 2026. La descripción de los cambios del estándar se refiere a OKF 0.2; no especifica la versión ni el alcance de la implementación de OKF en Semly.
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