La inteligencia artificial aplicada a la recuperación de conocimiento histórico plantea retos únicos: textos escritos con taxonomías obsoletas, falta de estandarización y un volumen de datos que hace inviable el análisis manual. DeepRoot, un sistema multiagente basado en modelos de lenguaje (LLM), demuestra cómo es posible extraer pistas terapéuticas verificables de documentos como el Shen Nong Ben Cao Jing, una obra fundamental de la medicina tradicional china. Su enfoque separa la conexión con la realidad (grounding) del razonamiento, dos capacidades que a menudo se confunden, y las combina mediante la construcción colaborativa de un grafo de conocimiento verificado. Los resultados son contundentes: DeepRoot recupera casi la mitad de las relaciones compuesto-enfermedad validadas, mientras que los LLM convencionales alucinan en el 87 % de sus afirmaciones. Este avance abre la puerta a sistemas de IA para empresas que necesitan procesar documentación antigua, informes no estructurados o bases de conocimiento dispersas. La arquitectura subyacente —agentes que colaboran, consultan APIs externas y razonan de forma coherente— exige un desarrollo de software a medida que se adapte a cada dominio. En Q2BSTUDIO entendemos que la verdadera innovación surge cuando se combinan inteligencia artificial, agentes IA y una infraestructura sólida de servicios cloud AWS y Azure para escalar estas soluciones. Además, la visualización de los grafos de conocimiento y los resultados de razonamiento se beneficia de herramientas de inteligencia de negocio como Power BI, que permiten a los equipos de investigación explorar patrones de forma interactiva. DeepRoot no es solo un proyecto académico: es un modelo de cómo la tecnología puede revitalizar fuentes de conocimiento olvidadas, con aplicaciones que van desde la farmacología hasta la recuperación de saberes tradicionales. La ciberseguridad también juega un papel clave al proteger la integridad de los datos históricos y los pipelines de IA. En un mundo donde la información antigua y la moderna deben converger, contar con aplicaciones a medida y un enfoque multidisciplinar marca la diferencia.