Desarrollamos agentes de IA y chatbots para empresas, con arquitectura RAG y filtro de confianza. Resuelven hasta el 70% de las consultas de forma autónoma, con una respuesta media de 30 segundos. Puesta en marcha en 4–6 semanas, autoalojado o en la nube.
Un agente de IA se rentabiliza donde la tarea se repite y exige acceso a varios sistemas. Seis escenarios donde el ROI es medible y constante, probados con clientes de la UE, Reino Unido y EE. UU.
El chatbot de atención al cliente responde consultas, busca la respuesta en la base de conocimiento, escala lo complejo a una persona y actualiza el CRM. Funciona en la web, en Telegram y WhatsApp.
El chatbot de la web hace las preguntas de cualificación, evalúa el encaje con el ICP y pasa el lead al CRM con etiquetas: IA aplicada al tráfico que ya entra.
Responde a los usuarios dentro del producto (SaaS, app móvil), ayuda con la configuración, explica funciones y registra reportes de errores.
Responde a los empleados sobre las políticas de la empresa, genera certificados, abre tickets en el sistema de soporte de TI y busca normativas en la base de conocimiento.
Analiza los documentos entrantes (facturas, contratos, CV, solicitudes), extrae datos estructurados, los valida y los envía a los sistemas de gestión.
Asesora al visitante de la tienda, precisa sus necesidades, selecciona productos según su historial y contexto, y prepara el carrito.
Sigue un guion rígido de «si — entonces». Barato y rápido cuando las preguntas son predecibles.
El LLM responde en lenguaje libre y recuerda el contexto del diálogo. Ayuda, pero no ejecuta.
Sistema autónomo: planifica acciones, usa herramientas y toma decisiones dentro de unos límites. Trabaja a partir de un objetivo, no de un guion.
Cada agente se compone de cuatro capas: percepción (entradas), memoria (contexto y conocimiento), razonamiento (LLM + planificación) y acción (herramientas y API). La arquitectura RAG con filtro de confianza es el estándar en todos los proyectos. El stack concreto lo elegimos según la tarea, el presupuesto y los requisitos regulatorios.
La memoria del agente se apoya en RAG: cuando necesita «entender» datos no estructurados — una consulta, un documento, un ticket — el agente busca en la base de conocimiento y responde a partir de lo que encuentra, no de sus datos de entrenamiento. Para la lógica de negocio y los datos operativos usamos PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis.
El mayor riesgo de un agente de IA es dar al cliente una respuesta incorrecta con total seguridad. Nuestra arquitectura incorpora cuatro niveles de protección por defecto. Forma parte de la entrega base, sin coste adicional. Según OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026), los tres primeros riesgos tienen que ver justamente con la gestión de los límites del agente.
Cada respuesta se comprueba: ¿hay datos suficientes para responder? Si la confianza queda por debajo del umbral (configurable, por lo general el 85%), el caso pasa a una persona, con la indicación de qué información faltaba.
Las consultas legales, financieras y médicas se escalan de forma obligatoria, sin generación por IA. La lista de temas la definimos al inicio del proyecto.
Los filtros de contenido bloquean los intentos de reescribir las instrucciones del agente a través de la entrada del usuario. Para las fuentes externas usamos un allowlist de dominios.
Cada acción del agente se registra: consulta → fuentes utilizadas → decisión tomada → resultado. Los registros están disponibles para el cliente en tiempo real.
Despliegue autoalojado en los servidores del cliente. Los datos no salen de la infraestructura acordada. Por defecto incluimos una EIPD (DPIA) al inicio del proyecto.
Las obligaciones para la IA de propósito general rigen desde agosto de 2025; las de los sistemas de alto riesgo, desde agosto de 2026. En cada proyecto mapeamos el caso de uso a su clase de riesgo y preparamos la documentación técnica.
Tres casos de agentes de IA con resultados medibles. El catálogo completo de proyectos está en la sección «Casos».
Tres agentes implementados, en gráficos: dónde la IA quita trabajo al equipo, procesa más rápido y mejora la conversión.
Respuesta en 30 s · €1.800/mes de ahorro · RU · UK · EN
Frente a 22 minutos a mano · 4 idiomas · autoalojado
Cierre en el CRM 24/7 · ROI en 30–60 días
Medido en agentes ya en producción: Support AI Agent, HR AI Assistant, AI Sales Funnel.
Abre una fase para ver los detalles.
Analizamos los procesos actuales, el volumen de consultas, las bases de conocimiento y el CRM. Formulamos una hipótesis: qué resolverá el agente de IA, qué ROI esperamos y qué riesgos hay. Si todavía no hay nada que automatizar, lo decimos: el agente no arregla un proceso caótico.
Acordamos el proveedor de LLM, la base de datos vectorial, los canales y las integraciones. Definimos los límites del agente: qué hace, qué no hace y cómo escala. Fijamos las métricas de éxito que revisaremos 2 meses después de la puesta en marcha.
Montaje del agente, entrenamiento de la capa RAG sobre tu base de conocimiento, configuración de las integraciones con el CRM y los canales, y pruebas sobre diálogos históricos. Ajuste iterativo de los prompts.
Lanzamiento sobre una audiencia limitada, por ejemplo el 10% del tráfico. Medimos, ajustamos el comportamiento del agente y subimos poco a poco la proporción de consultas que gestiona la IA. Los errores los detectamos en un entorno controlado y no sobre todo el flujo.
Entregamos la documentación y formamos a tu equipo para trabajar con el agente. A partir de ahí, la lógica se puede editar de forma autónoma. El soporte va según el paquete elegido.
Todos los planes se fijan al reservar. Por encima del presupuesto, solo cambios de alcance acordados. La calculadora de ROI estima el retorno con tus datos en un minuto.
En Start se contrata si lo deseas; con Business viene de serie. Nos hacemos cargo de los errores, los nuevos escenarios y las actualizaciones.
con 6 min por consulta, €12/h, la IA resuelve el 50% · Una estimación, no una oferta
La mayoría de las implementaciones fallidas de agentes de IA en 2025–2026 repiten los mismos cinco errores. No son de tecnología: son de enfoque. Los detectamos, te los señalamos al arrancar y los evitamos contigo.
Si un proceso no está documentado y ni siquiera funciona con personas, el agente de IA no lo arregla. Antes de automatizar comprobamos: ¿el proceso es reproducible? ¿hay métricas? ¿hay datos? Si no, primero ordenamos y luego conectamos la IA.
Un agente universal con todas las funciones alcanza una precisión del 60–65%. Tres agentes especializados en tareas concretas llegan al 90%+ cada uno. Siempre descomponemos la tarea.
Sin un hard-block explícito en temas críticos y sin filtro de confianza, la IA tarde o temprano dará al cliente una respuesta incorrecta con total seguridad. Es el mayor riesgo. Por eso incorporamos la protección por defecto.
Un proyecto que pasa directo a producción con el 100% del tráfico acumula errores a la vista de los clientes. Siempre arrancamos con el 10% del tráfico en piloto: medimos, ajustamos y luego escalamos.
Un agente sin documentación se convierte en una caja negra en medio año. Por contrato siempre recibes la documentación técnica completa, acceso a todo el código y la formación del equipo en la fase final.
Nueve preguntas que nos hacen más a menudo. ¿No está la tuya? Escribe al CTO o a la CEO directamente.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es la arquitectura en la que el agente de IA, antes de responder, busca datos relevantes en tu base de conocimiento (documentación, historial de tickets, CRM) y construye la respuesta a partir de lo que encuentra. Esto reduce drásticamente el mayor problema de los LLM: las alucinaciones. Sin RAG, el agente solo sabe lo que había en sus datos de entrenamiento. Con RAG responde a partir de los datos actuales de tu empresa.
Puesta en marcha: desde €2.500 (Start) hasta €20.000+ (Enterprise). Soporte tras el lanzamiento: desde €250/mes (monitorización) hasta €1.800–2.500/mes (partnership). Los tokens del LLM los paga el cliente directamente al proveedor (OpenAI, Anthropic, Google), normalmente de €50 a €500/mes según el volumen de diálogos. Con modelos autoalojados, en lugar de tokens cuenta el coste de la infraestructura de GPU.
Tres niveles: un filtro de contenido en la entrada (bloquea patrones sospechosos), un allowlist de dominios para las fuentes externas (el agente no entra en sitios arbitrarios) y la validación de la respuesta antes de mostrarla al usuario. Para casos críticos añadimos un agente guardián que revisa las acciones del agente principal antes de ejecutarlas.
Sí. Un LLM autoalojado es el escenario habitual en sectores regulados y con clientes que exigen aislamiento total de los datos. Damos soporte a Llama, DeepSeek y Mistral. Lo desplegamos en los servidores del cliente o en una infraestructura privada acordada. Ten en cuenta que los modelos autoalojados requieren recursos de GPU y suelen ir de 2 a 4 veces más despacio que los de la nube, con una calidad comparable.
No hay límite técnico: escala en horizontal. En la práctica, con 10.000 diálogos al mes basta una infraestructura básica. A partir de 50.000 diálogos añadimos caché de las respuestas frecuentes y derivación a agentes especializados. Por encima de 200.000 estudiamos una arquitectura aparte con recursos dedicados para la carga.
Las protecciones incorporadas (filtro de confianza + hard-block en temas críticos) reducen el riesgo al mínimo, pero no lo eliminan del todo. Por contrato, las dos primeras semanas tras la puesta en marcha estamos de guardia en alerta máxima y corregimos los errores detectados en menos de 24 horas. La documentación de gestión de incidentes se entrega a tu equipo en la fase final.
Las métricas las fijamos en la fase de arquitectura y las revisamos 2 meses después de la puesta en marcha. El conjunto estándar: porcentaje de consultas resueltas de forma autónoma, tiempo medio de respuesta, CSAT de los usuarios, ahorro de personal en primera línea e ingresos por el aumento de conversión. Para cada proyecto creamos un panel a medida.
No, y tampoco es el objetivo. El objetivo es resolver de forma autónoma el 60–70% de las consultas habituales para que las personas se ocupen de los casos complejos y del producto. En 2026, sustituir del todo a las personas por un agente de IA es inviable en sectores regulados e indeseable en la mayoría de los escenarios B2B. El mejor resultado lo da el binomio «la IA resuelve la rutina, la persona toma las decisiones difíciles».
Un chatbot es más barato y rápido si la tarea es responder un FAQ y guiar por un guion sencillo. Un agente de IA hace falta cuando hay que planificar acciones, entrar en varios sistemas y tomar decisiones. Muchos proyectos empiezan con un chatbot para la web y luego lo amplían hasta convertirlo en agente: es un camino normal. Si la tarea no es un diálogo, sino un proceso de extremo a extremo entre sistemas, eso ya es automatización de procesos.
Revisamos tus procesos, identificamos dónde un agente de IA dará un ROI rápido y te enviamos un informe breve con la hipótesis de arquitectura.