Asistente con base de conocimiento
Responde con tus documentos, políticas y procedimientos, y cita la fuente para que se pueda verificar.
Respuestas con base, no opiniones del modelo.
Agentes de IA con el contexto real de tu negocio.
Conectamos modelos de IA con tus documentos, datos y herramientas para que los agentes respondan con base, ejecuten acciones y dejen todo trazado.
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Contexto
01El agente arranca con tu información
Documentos, base de conocimiento, datos del CRM e historial entran a una fuente única que el agente puede consultar.
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Criterio
02Razona sobre tus datos, no inventa
Recupera el fragmento correcto, entiende la intención y arma la respuesta con base verificable en vez de improvisar.
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Acción
03Ejecuta con herramientas conectadas
Agenda, crea registros, actualiza el CRM o dispara flujos. Con límites claros y aprobación humana según el riesgo.
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Supervisión
04Queda trazado y mejora
Cada consulta y acción se registra con su fuente, para medir aciertos, corregir errores y afinar el comportamiento.
Por qué la IA suele quedar en promesa.
El modelo no es el problema. Lo que falla es la falta de contexto, de herramientas y de supervisión que conviertan la IA en trabajo real.
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Chatbots genéricos que responden lindo pero no saben nada de tu negocio.
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Conocimiento disperso en documentos, chats y cabezas que la IA no puede usar.
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Agentes que “alucinan” porque no tienen una fuente de verdad conectada.
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IA que responde pero no ejecuta: queda en demo y nunca llega a la operación.
Lo que un agente con contexto puede hacer.
No prometemos una IA mágica. Prometemos agentes que conocen tu negocio, responden con base y ejecutan tareas con control.
Agente que ejecuta acciones
Agenda reuniones, crea tareas o tickets y actualiza el CRM, con aprobación humana donde hace falta.
La IA hace el trabajo, no solo lo describe.
Copiloto interno del equipo
Consulta procedimientos, estados y datos internos sin tener que interrumpir a otra persona.
Menos preguntas repetidas, más autonomía.
Memoria y contexto unificado
El agente recuerda al cliente, su historial y sus preferencias entre canales y conversaciones.
Cada interacción arranca donde quedó la anterior.
Herramientas
El stack se elige por el flujo.
Combinamos modelos, orquestación y memoria según el problema. Lo importante es que el agente tenga contexto, herramientas y trazabilidad.
- OpenAI Modelos GPT para razonamiento, generación y herramientas.
- Anthropic Modelos Claude para tareas largas con contexto amplio.
- Google Gemini Modelos multimodales para texto, imagen y documentos.
- n8n Orquesta agentes, herramientas y flujos con control.
- Pinecone Base vectorial para búsqueda semántica y RAG.
- Supabase Datos, memoria del agente y embeddings en un solo lugar.
- OpenRouter Enruta entre modelos según costo, calidad y tarea.
- Más herramientas Sumamos las que ya usa tu equipo al mismo flujo.
Lo que queda funcionando.
El resultado tiene que poder usarse al otro día: por el equipo, por dirección y por quien mantiene la operación.
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Mapa de fuentes de contexto y casos donde la IA aporta valor real.
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Base de conocimiento conectada: documentos, datos y procesos indexados.
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Agentes configurados con sus herramientas, límites y aprobaciones.
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Integraciones a CRM, canales y sistemas para que el agente actúe.
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Trazabilidad de respuestas y acciones para medir y corregir.
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Documentación y capacitación breve para que el equipo lo use.
Preguntas frecuentes.
¿En qué se diferencia esto de un chatbot común?
Un chatbot común responde con lo que sabe el modelo. Acá el agente trabaja sobre tu contexto: tus documentos, datos y procesos. Recupera la fuente correcta, responde con base y puede ejecutar acciones en tus herramientas, no solo conversar.
¿Cómo evitan que la IA invente respuestas?
Conectamos una fuente de verdad (RAG sobre tus documentos y datos) y hacemos que el agente cite de dónde sacó cada respuesta. Donde el riesgo es alto, sumamos validación y aprobación humana antes de ejecutar.
¿Mis datos quedan expuestos o entrenan al modelo?
Trabajamos con proveedores y configuraciones donde tus datos no se usan para entrenar modelos. Definimos qué información se comparte, dónde vive el contexto y qué permisos tiene cada agente.
¿Por dónde conviene empezar?
Por un caso acotado y de alto impacto: por ejemplo un asistente sobre tu base de conocimiento o un agente que automatice una tarea repetitiva. Elegimos el primero por valor, datos disponibles y baja fricción de adopción.
Siguiente paso
Detectemos el primer caso donde la IA con contexto te ahorra trabajo.
En una llamada revisamos qué información tenés, qué tareas se repiten y dónde un agente puede actuar con control desde el primer día.