Automatización e IA
Integración de Agentes IA y RAG
Conectamos asistentes conversacionales a tu documentación real, con la fuente citada en cada respuesta y un conjunto de evaluación que mide la calidad antes y después de cada cambio. No una demostración afortunada.
0 hojas de cálculoLa operación salió de Excel · Ulai Pilates
Si esto te suena
- Tu equipo responde cada semana las mismas preguntas sobre documentación interna.
- Alguien transcribe a mano los datos de facturas, contratos o formularios.
- Probaste un chatbot genérico y respondía con total seguridad cosas que no eran ciertas.
- Tienes años de documentación que nadie consulta porque buscar cuesta más que preguntar.
¿Por qué un chatbot genérico falla en una empresa?
Porque un modelo de lenguaje sin acceso a tus documentos responde con lo que aprendió de internet, y lo hace con el mismo tono seguro tanto si acierta como si no. Para una pregunta general eso basta. Para «cuántos días de preaviso pide nuestro contrato de arrendamiento», no: la respuesta correcta está en un PDF que el modelo nunca ha visto.
El fallo no es del modelo, es de arquitectura. Falta el paso de recuperar el fragmento correcto antes de responder.
¿Qué es recuperar antes de responder?
Tu documentación se trocea, se convierte en vectores y se guarda en un índice. Cuando alguien pregunta, primero se buscan los fragmentos que de verdad tratan de eso, y solo después se le pide al modelo que redacte una respuesta usando esos fragmentos y citándolos.
El efecto práctico es doble: la respuesta se apoya en tu material y es verificable, porque quien lee puede abrir la fuente y comprobarlo.
¿Cómo se sabe que sigue funcionando dentro de seis meses?
Porque hay un conjunto de evaluación. Un banco de preguntas reales con sus respuestas esperadas, que se ejecuta en cada cambio de la documentación, del modelo o del sistema. Sin eso, la única forma de detectar una degradación es que se queje un cliente, y para entonces ya lleva semanas ocurriendo.
¿Qué entregamos?
- Asistente conectado a tus fuentes reales, con cita de la fuente en cada respuesta.
- Índice vectorial sobre tu documentación, con ingesta que se actualiza sola cuando el material cambia.
- Extracción estructurada de documentos - facturas, contratos, formularios - a los campos que uses.
- Conjunto de evaluación con preguntas y respuestas esperadas, para medir antes y después de cada cambio.
- Límites definidos por escrito - qué responde el sistema, qué deriva a una persona y qué no toca nunca.
- Panel de conversaciones con las respuestas marcadas como dudosas, para revisión humana.
¿Cómo trabajamos?
- 01
Inventario de fuentes
1 semanaQué documentación existe, dónde vive, cuál está vigente y quién decide eso. Es la fase que más determina la calidad final.
- 02
Prototipo evaluado
2 a 3 semanasIngesta, índice vectorial y primer asistente, medido contra el conjunto de evaluación desde el primer día. Participa quien hoy responde esas preguntas.
- 03
Integración
2 a 4 semanasPuesta en el canal donde vive tu equipo o tus clientes, con límites, registro y derivación a persona.
Inversión
Presupuesto a medida
Propuesta con cifra cerrada en 3–5 días hábiles
El alcance define el precio. Cuéntanos el proyecto: en menos de 24 horas hábiles te decimos si encaja, y la propuesta —qué entra, qué no y cuánto cuesta— llega en tres a cinco días hábiles.
El rango depende del volumen de documentación, de cuántas fuentes hay que conectar y de si el agente solo responde o también ejecuta. La cifra sale de la reunión de alcance.
Prueba
Preguntas frecuentes
¿Cómo se evita que invente respuestas?
Con tres cosas que trabajan juntas. La primera, que el modelo solo pueda responder a partir de fragmentos recuperados de tu documentación, y que cite cuál ha usado - si no encuentra respaldo, dice que no lo sabe. La segunda, límites explícitos sobre qué temas quedan fuera. La tercera, un conjunto de evaluación con respuestas esperadas que se ejecuta en cada cambio, de modo que una regresión se detecta antes de llegar a producción.
¿Mis documentos salen de mi empresa?
Solo los fragmentos necesarios para responder cada pregunta, y solo hacia el proveedor de modelo que acordemos. El índice vectorial vive en tu infraestructura si lo prefieres, y ninguna configuración entrena al modelo con tu contenido.
¿Qué pasa cuando la documentación cambia?
La ingesta detecta el cambio y reindexa solo lo que se movió. Si se retira un documento, sus fragmentos dejan de ser recuperables en el mismo ciclo - un asistente que responde con la política del año pasado es peor que no tener asistente.
¿Puede hacer algo más que responder?
Sí, y ahí conviene ir despacio. Un agente puede crear un ticket, agendar o escribir en tu CRM, pero cada acción con efecto se define una a una, se registra y, al principio, pasa por confirmación humana.
¿Cómo se mide si funciona?
Con el conjunto de evaluación para la calidad de las respuestas, y con dos cifras de negocio - preguntas resueltas sin intervención humana y tiempo de respuesta. Si esas dos no se mueven, el proyecto no está funcionando aunque las demostraciones salgan bien.