Qué construimos

Un agente de IA es un asistente que, además de conversar, hace cosas: busca en tu documentación, consulta el estado de un pedido, crea un ticket, agenda una llamada o cualifica a un lead siguiendo tus criterios. Trabaja dentro de reglas que tú defines (tus SOP) y escala a una persona cuando toca.

Lo entrenamos con la información y el tono de tu empresa, y lo conectamos a las herramientas donde vive esa información: tu web, WhatsApp, el correo, el CRM, la base de conocimiento interna.

Usos habituales

Atención al cliente 24/7: resuelve las preguntas frecuentes con datos reales y deriva el resto con contexto.
Soporte interno: un agente al que el equipo pregunta sobre procedimientos, políticas o el estado de algo, sin molestar a un compañero.
Captación: conversa con el visitante, entiende qué necesita, lo cualifica y agenda o pasa el lead al comercial.
Agentes de proceso: dentro de un flujo automatizado, la parte que requiere decidir "esto va por aquí o por allá".

Diferencia entre un chatbot y un agente

Un chatbot clásico sigue un guion de botones y respuestas fijas. Un agente de IA interpreta lo que le dices, razona sobre tus datos y decide la acción. Lo explicamos en detalle en el blog: Agentes de IA y chatbots: en qué se diferencian.

Cómo trabajamos

Alcance: definimos qué debe resolver el agente, con qué datos y hasta dónde puede actuar sin una persona.
Base de conocimiento: preparamos y estructuramos la información que necesita.
Construcción e integración: lo montamos, lo conectamos a tus canales y herramientas, y lo probamos con conversaciones reales.
Publicación y mejora: lo lanzamos y revisamos las conversaciones para afinarlo. En producción en 2 a 6 semanas.

Para perfiles técnicos

Cómo lo hacemos por dentro

Modelos: LLMs de OpenAI, Anthropic o Google, elegidos por calidad, latencia y coste por conversación para cada caso.
Conocimiento (RAG): tu documentación se trocea e indexa para que el agente responda con tus datos y no invente.
Acciones: tool use / function calling y servidores MCP para consultar y actuar en tus sistemas (CRM, calendario, pedidos) con permisos acotados.
Orquestación: n8n o frameworks de agentes como LangChain o CrewAI cuando el trabajo tiene varios pasos.
Control: reglas de negocio en el prompt de sistema, límites de actuación, escalado a una persona y registro de conversaciones para evaluar y mejorar.