Knowledge base en Notion con recuperación contextual por IA

Industria: Marketing (Content Creation)
País: EE.UU.
Usuarios: +30
Estado del cliente: Implementado Q1 2026
Notion AI: N/A

Animalz

Rediseñamos la arquitectura de información y migramos estratégicamente la base de conocimiento completa de Animalz a Notion. Lo que comenzó como una solicitud de migración técnica se transformó en una reestructuración profunda: pasamos de +200 documentos fragmentados, con etiquetado inconsistente y búsqueda casi imposible, a un sistema de conocimiento limpio, intencional y adoptado al 100% por el equipo. Animalz es una empresa referente en la creación de contenido inteligente, optimizado para buscadores y centrado en la audiencia, operando desde Nueva York desde 2015.

Punto de partida

El requerimiento inicial era una migración técnica de Tettra a Notion. Sin embargo, tras la discovery call inicial, identificamos que el problema real no era solo técnico: la base de conocimiento había sido construida durante años por múltiples colaboradores sin criterios unificados. El resultado era información duplicada, etiquetas inconsistentes y un sistema que el equipo evitaba usar porque buscar información tomaba demasiado tiempo.

Diagnóstico: no necesitaban solo mover datos, necesitaban una base de conocimiento que el equipo quisiera —y pudiera— usar todos los días.

Servicios implementados

Análisis estratégico de la documentación: Auditoría completa de los documentos en Tettra, identificación de duplicados, gaps de información y puntos críticos. Diseño de un nuevo sistema de etiquetado con intención basado en los flujos reales del equipo.
Drop-in técnico — Migración: Migración completa de +200 documentos desde Tettra a Notion, incluyendo información histórica, multimedia e hipervínculos internos. Preparación del workspace y verificación del contenido migrado bajo el nuevo sistema de organización.
Automatizaciones de control de calidad: Implementación de flujos automáticos para el control de cambios, gestión del ownership de documentos y aprobación de nuevo contenido interno, con notificaciones automáticas a los perfiles responsables.
Formación del equipo: Capacitación en Notion 101 y en el uso de la nueva base de conocimiento: cómo crear, mantener, buscar y conectar documentación con el project management.

Stack tecnológico

Notion
Tettra
Claude
N8N

Flujos destacados

Base de conocimiento centrada en la intención

Uno de los problemas principales era la dificultad de encontrar información interna para el día a día. La causa raíz: etiquetado duplicado e inconsistente que hacía la búsqueda casi imposible. Diseñamos un nuevo sistema de etiquetado basado en la intención de búsqueda real del equipo, no en categorías arbitrarias.

Resultado: Sistema de etiquetado intencional, ahorro de tiempo en organización y búsqueda de contenido interno, estructura que escala con el crecimiento del equipo.

Control de calidad automatizado

Implementamos sistemas de automatización que mantienen la confianza en la documentación: ownership claro de cada documento, flujos de aprobación de nuevo contenido con criterios definidos y notificaciones automáticas a los responsables de validar la información.

Resultado: El equipo tiene 100% de confianza en que la documentación interna está actualizada y validada por los perfiles correspondientes.

Formación intencional

No solo migramos datos, preparamos al equipo para mantener, escalar y confiar en su propio sistema. La formación incluyó creación de nueva documentación, criterios de mantenimiento, búsqueda eficiente y conexión con el project management en Notion.

Resultado: Expectativas claras, acuerdos de equipo sobre cómo usar y mantener el sistema, adopción real desde el primer día.