Chatbots con IA que entienden a tus clientes de verdad.
Para tiendas online, equipos SaaS y negocios con mucha atención al cliente. Responden desde tus datos, no desde lo que el modelo cree saber, y se miden por consultas resueltas, no por métricas de adorno.
Construimos chatbots que responden a partir de la información real de tu producto y tus políticas, así que no pueden inventarse nada. Cuando dudan, pasan la conversación a una persona, y tú ves qué te preguntan. Los desplegamos en tu web o en WhatsApp, y el código es tuyo desde el primer día.
Actualizado noviembre de 2026
Un chatbot no es una función. Es una política de conversación escrita en código.
La mayoría de los chatbots se lanzan sin responder a la única pregunta que importa: ¿qué tiene permitido decir esta cosa, y cómo sabemos que ayer se mantuvo dentro de esa línea? Nosotros los construimos al revés, empezando por ahí. Primero la política de conversación, después la recuperación de datos, y el prompt al final.
Cada chatbot que desplegamos sale con un banco de pruebas: una lista escrita de comportamientos que medimos en cada cambio. Que rechace lo que está fuera de su ámbito. Que cite la fuente cuando responde desde tu base de conocimiento. Que pase a una persona cuando la confianza baja. Que respete un presupuesto de latencia por ruta. Es el trabajo sin brillo que convierte una demo en un sistema del que puedes fiarte a las tres de la madrugada.
Trabajamos con OpenAI, Claude de Anthropic, Google y modelos de código abierto. Elegimos según la carga de trabajo, tu postura de privacidad y el coste por conversación, no según lo que esté de moda este mes.
Qué incluye.
Integración de conocimiento (RAG)
Recuperación híbrida sobre tu documentación, tus tickets, tus fichas de producto y tus políticas, con citas, control de frescura y permisos según quién pregunta.
Despliegue multicanal
Widget web, WhatsApp, Slack, Teams, app móvil y voz. El mismo cerebro, con el comportamiento adecuado a cada canal.
Herramientas e integraciones
Lectura y escritura con Salesforce, HubSpot, Zendesk, Intercom, Stripe, Shopify, Notion, Linear y tus propias API.
Flujos de escalado a personas
Traspaso a tu equipo cuando la confianza baja, con todo el contexto de la conversación. Nadie vuelve a pedirle al cliente su número de pedido.
Evaluaciones y barreras
Cientos de ejemplos reales que cubren ámbito, tono, rechazos y citas. Pruebas de regresión en cada cambio de prompt.
Panel de analítica
Tasa de resolución, tasa de escalado, intenciones más frecuentes, deriva a lo largo del tiempo. En Looker Studio o en tu propio almacén de datos.
Ajuste continuo
Mejoras de prompt y de recuperación cada semana, evaluación del modelo cada mes. La IA se degrada en silencio; nosotros la vigilamos.
Tres tipos de chatbot, y qué puede hacer cada uno.
Se venden como si fueran lo mismo. No lo son, y la diferencia decide si te ayuda o te deja en evidencia.
| Guionizado | IA sin anclar | IA anclada en tus datos | |
|---|---|---|---|
| De dónde salen las respuestas | De un árbol de decisiones que escribiste tú | De lo que el modelo sepa | De tus documentos y tus datos |
| ¿Puede inventarse cosas? | No | Sí, y ese es el riesgo | No: cita tu fuente |
| Preguntas formuladas de forma inesperada | Las lleva mal | Bien | Bien |
| Conoce tus precios y tu stock | Solo lo que tecleaste | No | Sí, en tiempo real |
| Dice «no lo sé» | Se queda colgado | Rara vez: adivina | Sí, y pasa a una persona |
| Esfuerzo de puesta en marcha | Bajo | Bajo | Moderado: el trabajo con los datos |
| Seguro delante de clientes | Sí, pero limitado | No sin barreras | Sí |
Dónde encaja.
Tiendas online para las que trabajamos y cuyas consultas de atención al cliente son, en su inmensa mayoría, preguntas que se repiten.
En el Golfo, en Pakistán y también en España, la mayoría de los clientes escriben un mensaje antes que un correo. Ahí es donde debe vivir el bot.
Todos nuestros despliegues derivan a una persona cuando la confianza baja. Un bot que no admite la duda es un pasivo, no un activo.
Dónde funciona mejor.
Atención al cliente en e-commerce
Seguimiento de pedidos, devoluciones, tallas, saldo de tarjetas regalo, y escalado a una persona en los casos raros.
Onboarding y soporte en SaaS
Primeros pasos en la prueba gratuita, ayuda dentro del producto, desvío de tickets, autoservicio de facturación.
Helpdesk interno para empleados
IT, recursos humanos, finanzas. Respuestas ancladas en tus políticas, con registro de auditoría y control de acceso.
No lo contrates si tus preguntas no se repiten
Si cada consulta es distinta, o si la información todavía no está escrita en ningún sitio, un bot solo automatizará la confusión. Primero la documentación; después, si procede, el bot.
Cómo lo construimos.
Auditoría
Revisamos tus flujos de atención actuales, los datos de tickets, la base de conocimiento y el CRM. Identificamos la minoría de intenciones que genera la mayor parte del volumen: las que pagan toda la construcción.
Diseño
Escribimos la política de conversación: ámbito, tono, qué rechaza, cuándo escala, cómo cita. Revisada y aprobada por ti antes de escribir un solo prompt.
Construcción
Integramos el modelo, montamos la recuperación de datos, conectamos las herramientas y levantamos el banco de pruebas. Detrás de un interruptor desde el primer día.
Piloto
Lo desplegamos sobre una parte pequeña de las conversaciones y observamos resolución, escalado y esfuerzo del cliente antes de ampliarlo.
Ampliación y ajuste
Abrimos el tráfico, vigilamos el coste por conversación y ajustamos cada semana. Revisión mensual contigo sobre las métricas que te importan.
Desarrollo de chatbots con IA
7 preguntas respondidas. ¿Tienes otra? Escríbenos.
Depende de la carga de trabajo. Para razonamiento delicado, políticas complejas o uso de herramientas en varios pasos, Claude es nuestra opción por defecto. Para clasificación y chat de gran volumen, los modelos pequeños de OpenAI o los de código abierto suelen salir más baratos. Hacemos pruebas con tus datos antes de recomendar nada.
Siete categorías. Cuarenta y cinco servicios.
Cuéntanos el proyecto. Te diremos si somos las personas adecuadas.
Escríbenos lo que necesitas, aunque sea a grandes rasgos. Respondemos en un día laborable, y si el proyecto debería ser más pequeño, o lo debería hacer otro, te lo decimos en la primera llamada.