El presente trabajo se centra en el desarrollo de un buscador semántico que facilite la recuperación de información en el Observatorio Tecnológicos. Su objetivo principal es automatizar la búsqueda de datos mediante técnicas de inteligencia artificial, mejorando la precisión y recobrado de la información. Para ello, se identifican los referentes teóricos y metodológicos de los sistemas de recuperación de información inteligente, se diseña una arquitectura basada en modelos de lenguaje, grafos de conocimiento y bases de datos vectoriales y se evalúan los índices de recuperación del sistema implementado. El estudio aborda conceptos clave como la búsqueda semántica, el uso de embeddings y la integración de modelos de inteligencia artificial para mejorar la precisión de las consultas. Se detalla el diseño del buscador, estructurado sobre una ontología que clasifica la información en categorías y se implementa un grafo de conocimiento en Neo4j, combinado con técnicas como GraphRAG para optimizar la generación de respuestas basadas en datos estructurados.  Como resultado de la investigación, se obtiene una herramienta que mejora significativamente la recuperación de información en los Observatorios Tecnológicos, permitiendo búsquedas más precisas, relevantes y contextualizadas.