Conectamos tu CRM, las apps de mensajería, las bases de datos, el ERP y los LLM en un solo flujo, sin trabajo manual entre sistemas. Lo montamos sobre n8n o lo programamos a medida, según la tarea. Tras la puesta en marcha, la lógica la mantiene tu equipo.
Las empresas pierden horas cada día pasando datos a mano entre el correo, el CRM y el sistema contable. Cada paso de más es una solicitud perdida o un error más. La automatización elimina esos pasos.
Los leads llegan por Telegram, WhatsApp, email, Instagram y formularios web, y una parte se pierde en los traspasos entre sistemas. El comercial ve la solicitud por la mañana, cuando el cliente ya se fue con la competencia.
Facturas, contratos, albaranes, CV. Alguien copia los campos del PDF al sistema contable a mano: 15–30 minutos por documento, diez al día, hasta cinco horas perdidas.
El viernes por la noche, un analista junta datos de ERP, Excel y GA4 en un dashboard. La dirección ve las cifras con una semana de retraso y decide sobre datos viejos.
RR. HH. y contabilidad explican diez veces al día cómo pedir vacaciones o sacar un certificado. En un día, esas respuestas suman una hora arrancada del trabajo de verdad.
El proceso corre de forma autónoma desde un evento o una hora programada hasta que queda registrado en el sistema de destino; solo intervienen personas en los casos dudosos.
Los empleados de IA trabajan en Telegram, en el chat web o en Slack: acceden a la base de conocimiento por RAG y a los sistemas por API.
Los agentes de IA conversacionales y chatbots de cara al cliente son un servicio aparte: Agentes de IA y chatbots.
Cadenas sitio → bot → CRM, donde la IA acompaña al cliente desde el primer contacto hasta la venta.
Para quién: B2B SaaS, EdTech, inmobiliario, segmento premium.
Elegimos la arquitectura según la tarea: low-code sobre una plataforma lista, desarrollo a medida o una combinación, con la orquestación en un motor probado más servicios propios para los puntos críticos.
Cuando el workflow necesita «entender» datos no estructurados — una consulta, un documento, un ticket — sumamos RAG: búsqueda vectorial sobre la base de conocimiento más un LLM con el contexto.
Toda automatización en B2B choca con dos preguntas: qué pasa si se equivoca y qué pasa si se filtran los datos. Las dos respuestas vienen en la entrega base, no en un paquete aparte. El estándar OWASP Top 10 for Agentic Applications (2026) señala como riesgos principales el exceso de permisos del agente y los ataques a la cadena de suministro.
Cada workflow describe de forma explícita qué hace solo y qué necesita una persona. Las operaciones de alto riesgo — un pago, borrar un registro, un correo importante — pasan por human-in-the-loop: la tarea va a una cola y el responsable la confirma.
Cada nodo valida los datos de entrada. Si la estructura no es la correcta, se detiene con una alerta, no con un fallo silencioso. Reintentos ante caídas HTTP. Deduplicación para que un mismo ticket o solicitud no se procese dos veces.
La respuesta del LLM pasa una revisión: formato JSON, ausencia de datos personales, índice de confianza. Si la confianza es baja → escala. Así reducimos al mínimo el riesgo de alucinaciones en producción.
Cada ejecución queda registrada: datos de entrada, fuentes, decisiones, resultado, hora. Los logs están disponibles en tiempo real y se guardan para compliance.
Seis casos de automatización con resultados medibles. El catálogo completo está en la sección «Casos».
Cada cifra sale de un proyecto que ya pusimos en marcha. No son «medias del mercado», son resultados reales.
Cifras de proyectos reales: HR-bot Telegram, HR AI Assistant, Retail Analytics, AI Sales Funnel, Job Scraper.
Abre cada etapa para ver los detalles.
Mapeamos los procesos y contamos cuántas horas a la semana se lleva cada uno. Detectamos los cuellos de botella y formulamos hipótesis de automatización. Si todavía no hay nada que automatizar, te lo decimos: un proceso caótico la automatización no lo arregla.
Acordamos el stack, las integraciones y las métricas de éxito. Describimos los límites del workflow: qué hace, qué no hace, cómo escala. Fijamos qué operaciones son autónomas y cuáles necesitan human-in-the-loop. Firmamos el proyecto técnico.
Montaje del workflow, configuración de las integraciones, entrenamiento de la capa RAG sobre la base de conocimiento del cliente y pruebas con datos históricos. Ajuste iterativo tras cada ejecución.
Arranque sobre un volumen acotado: el 10–20% del tráfico real. Medimos, ajustamos el comportamiento del workflow y subimos la proporción poco a poco. Los bugs se cazan en un entorno controlado, no en todo el flujo.
Entregamos la documentación y formamos a tu equipo en el manejo del workflow. A partir de ahí, la lógica la puedes editar por tu cuenta. El soporte va según el plan 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 nuevos workflows, el control de errores y las actualizaciones.
con 10 h de tareas repetitivas a la semana por persona, €14/h · Una estimación, no una oferta
En cinco años de automatización hemos visto los mismos errores en decenas de proyectos. Casi nunca son de tecnología: son de enfoque. Se los nombramos al cliente desde el inicio y los esquivamos juntos.
El más común. Si el proceso no está descrito y funciona mal con personas, n8n no lo va a arreglar. Primero comprobamos: ¿el proceso es reproducible? ¿las métricas se pueden medir? ¿hay acceso a los datos? Si no, ponemos orden y después automatizamos.
Un workflow que intenta atender todos los casos a la vez da una precisión del 60–65%. Tres especializados en tareas concretas dan más del 90% cada uno. Descomponemos siempre.
Un workflow que va directo a producción con el 100% del tráfico caza los bugs directamente en producción, a la vista de los clientes. El piloto al 10–20% es obligatorio, no opcional.
Un workflow sin human-in-the-loop explícito en las operaciones críticas tarde o temprano se equivoca justo donde el error sale caro. Siempre tiene que haber un responsable.
A los seis meses, un workflow sin documentación se convierte en una caja negra. Por contrato recibes la documentación, el acceso al código fuente y la formación del equipo.
El workflow necesita monitorización. Las bases de conocimiento quedan obsoletas, las API de los proveedores cambian, la lógica de negocio deriva. Sin mantenimiento, se degrada. El soporte no es obligatorio, pero sí recomendable.
Once preguntas que nos hacen más a menudo. Si no encuentras la tuya, escribe directo al CTO o a la CEO.
Es ceder a un programa las operaciones repetitivas entre sistemas: por un evento o un horario recibe datos, los procesa según reglas o con IA y escribe el resultado en el sistema de destino. El objetivo es quitar el traspaso manual de datos, acelerar el proceso y reducir los errores.
Cualquier proceso reproducible con datos accesibles. En la práctica, lo más habitual: gestión documental y extracción de datos de facturas, contratos y CV, automatización de marketing y ventas, generación de leads y trabajo con el CRM, informes, sincronización e integración de sistemas, consultas típicas de RR. HH. y TI del equipo. Lo que no conviene automatizar son las decisiones raras y no estándar, donde cada caso es único.
El RPA clásico son «robots de pantalla» que imitan los clics de una persona en la interfaz. Es frágil: cambia un botón y el robot se rompe. Nosotros trabajamos a nivel de datos y API: un workflow en n8n con capa de IA accede a los sistemas directamente y toma decisiones, en vez de ir pulsando botones a ciegas en la pantalla. Es orquestación inteligente: aguanta mejor y entiende el contexto. El RPA solo lo sumamos donde el sistema no tiene API.
Por tres motivos. Autoalojado: los datos no salen hacia un tercero, algo crítico en sectores regulados. Coste: Zapier cobra por cada ejecución de tarea, mientras que con n8n autoalojado pagas solo el servidor (desde $5/mes en Hetzner o DigitalOcean). Flexibilidad: en n8n puedes escribir JavaScript libre dentro del workflow. La contra es la curva de entrada: n8n pide algo de base técnica, mientras que Zapier lo configura un responsable en media hora.
Sí. Conectamos por REST/HTTP API, con intercambio vía BD y pasarelas de archivos. En la mayoría de proyectos conviene dejar las operaciones financieras dentro del ERP: baja el riesgo de errores y facilita la auditoría. El workflow se engancha «por el lado»: lee datos y envía órdenes de escritura por pasarelas explícitas. Damos soporte a SAP, Oracle, Microsoft Dynamics, NetSuite, Odoo y cualquier otro sistema con API abierta.
El workflow sigue funcionando en modo degradado. El nodo con LLM devuelve error y se activa un fallback: la tarea pasa a una persona o a un proveedor alternativo, si está configurado. Por ejemplo: principal Claude, reserva Gemini. El cambio es automático, si se agota el tiempo de espera o por código de error.
Para la mayoría de proyectos de pyme, de €50 a €500 al mes con una carga típica. El coste de los tokens lo paga el cliente directamente al proveedor (OpenAI, Anthropic, Google); nosotros no nos metemos en esos pagos. La estimación exacta la damos en la fase de arquitectura, según el volumen de diálogos y la longitud media del contexto. Para modelos autoalojados, en vez de tokens va el coste de la infraestructura GPU.
Sí, y es parte de la entrega base. Entregamos el proyecto con documentación completa y formamos a tu equipo en el manejo del workflow y las integraciones. A partir de ahí, la lógica la editas por tu cuenta. Nuestro soporte lo puedes dejar como seguro (monitorización desde €250/mes) o activarlo solo cuando haga falta.
Autoalojado en tus servidores por defecto. Control de acceso a nivel de documento, aislamiento de tenants en la capa RAG, audit trail de cada workflow, human-in-the-loop en las operaciones críticas. Si tu responsable de compliance tiene preguntas concretas, estamos listos para responder.
La automatización es un proceso: los datos siguen una ruta fijada de antemano, del evento al registro en el sistema. El agente de IA es un diálogo: el bot habla con la persona, responde preguntas, lleva la conversación. En la práctica suelen trabajar juntos. Los agentes de IA conversacionales y chatbots de cara al cliente son un servicio aparte: Agentes de IA y chatbots.
Casi siempre por lo que más quema a tu equipo: la gestión de documentos, el traspaso manual de datos, los informes del fin de semana, las preguntas típicas de RR. HH. La prioridad concreta sale en la auditoría: contamos horas e ingresos y ordenamos por ROI. A veces la tarea más molesta no es la más rentable de automatizar, y al revés.
Revisamos tus procesos, encontramos 2–3 puntos de automatización con ROI rápido y te enviamos un informe breve. Sin compromiso y sin presión.