Agentes IA con conocimiento privado, no chatbots decorativos.
Conectamos Claude, ChatGPT o Google Gemini con tu documentación interna vía RAG. La IA clasifica tickets, extrae datos de documentos, asiste en formularios complejos, responde consultas con la base correcta. Hosting privado cuando los datos no pueden salir del cliente. Evaluación, versionado y monitorización en producción — la IA es código que ejecuta a ciegas si no se mide.
Qué construimos en esta línea.
- Chatbots y agentes de cliente con LLM (Claude, ChatGPT) y conocimiento privado del negocio (RAG sobre documentación propia).
- Automatización de procesos internos repetitivos (clasificación de tickets, extracción de datos de documentos, redacción de borradores).
- IA aplicada a aplicaciones existentes: añadir un copiloto a un portal interno, sugerencias dentro de un formulario complejo, validación semántica.
- Migración del prompt-engineering ad-hoc a sistemas con evaluación, versionado y rollback.
- Encaje con la categoría de IA del Kit Digital para pymes elegibles cuando la convocatoria esté abierta.
- Hosting de modelos privados cuando los datos no pueden salir de la infraestructura del cliente.
Preguntas frecuentes.
¿Construís el modelo o usáis APIs de terceros?
Por defecto integramos APIs comerciales (Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini) porque entrenan modelos mucho mejores que los que podemos preparar a medida. Si el caso de uso exige modelo privado (datos confidenciales que no salen de la infraestructura), desplegamos un modelo open-source en hosting controlado.¿Cómo se evita que el chatbot "se invente cosas"?
Tres palancas: limitar el contexto al conocimiento aprobado del cliente (RAG sobre documentación propia, no fuente abierta), instrucciones explícitas para responder "no lo sé" cuando no hay base, y evaluación regular sobre un set de preguntas representativas. No hay magia: si el caso de uso es alto riesgo (clínico, legal), el sistema indica que la respuesta es asistencia, no decisión.¿Encaja la IA con la categoría de Kit Digital?
Sí. El catálogo del Kit Digital incluye una categoría de Inteligencia Artificial. Los importes y la cobertura concreta dependen de la convocatoria activa en cada momento (las del programa abren y cierran), así que confirmamos elegibilidad y subvención disponible al consultar tu caso.¿Cuánto cuesta implementar un agente IA o un chatbot en una empresa?
Depende del alcance, no del tamaño de la empresa. Casos sencillos (chatbot con catálogo cerrado, FAQ inteligente sobre documentación pública) arrancan en presupuestos modestos. Casos complejos (agentes integrados con CRM, validación humana en bucle, hosting privado del modelo, evaluación continua) escalan según fuentes a integrar, número de usuarios y grado de autonomía. El presupuesto se cierra después de un discovery sin coste contra tu caso concreto.¿Cuándo usar Claude, OpenAI, Gemini u otro modelo?
Por defecto: Claude para textos largos, razonamiento estructurado y trabajo con documentos; OpenAI cuando importa amplitud de herramientas y ecosistema de plugins; Gemini cuando el ecosistema del cliente ya es Google (Workspace, Vertex). Cuando los datos del cliente no pueden salir de su infraestructura, sustituimos APIs comerciales por modelos open-source desplegados en privado. La decisión se cierra en discovery contra el caso, no como preferencia de marca.¿Se puede desplegar un modelo en infraestructura propia (on-premise)?
Sí, cuando los datos no pueden salir de la infraestructura del cliente (pharma, banca, datos sanitarios, propiedad intelectual sensible). Trabajamos con modelos open-source desplegados sobre hardware del cliente o cloud privado controlado. El coste sube respecto a usar APIs comerciales (hardware GPU, mantenimiento, actualizaciones de modelo, expertise de operación), pero es la única vía cuando el régimen regulatorio o contractual lo exige.¿Qué riesgo hay de que la IA tome decisiones incorrectas en producción?
Real y operativo: la IA en producción es código que ejecuta a ciegas si no se mide. Por eso entregamos cada solución con un pipeline de evaluación (datasets de regresión sobre casos conocidos), monitorización del comportamiento del modelo en tiempo real (latencia, ratio de respuestas vacías, sentimiento), y la posibilidad de rollback a versión anterior del prompt o del modelo en minutos. Sin esa infraestructura, una IA en producción es un proyecto inacabado.