Un asistente que responde usando el conocimiento de tu organización: disponible cuando lo necesitas, sin que nadie tenga que buscar la información manualmente.
No todos los asistentes son iguales. Según el caso, implementamos una o varias de estas capacidades.
El asistente responde preguntas habituales a partir de una base de preguntas y respuestas que el equipo define y mantiene. Sin generación de texto: las respuestas son exactamente las que se han configurado.
Cuándo encaja: preguntas muy frecuentes con respuestas estándar y pocas variaciones.
El asistente elabora respuestas apoyándose en documentos autorizados de la empresa: manuales, políticas, procedimientos, FAQs extensas. Genera texto propio pero siempre fundamentado en los documentos configurados.
Cuándo encaja: consultas variadas sobre documentación interna donde las respuestas no siempre son exactamente iguales.
El asistente puede consultar información en tiempo real (estados de pedidos, disponibilidad, datos del cliente) o ejecutar acciones concretas (abrir una incidencia, registrar una solicitud) con los permisos definidos.
Cuándo encaja: casos donde la respuesta depende de datos en vivo o donde el usuario necesita actuar, no solo informarse.
Las mismas capacidades se aplican de formas distintas según quién usa el asistente.
El asistente no reemplaza al equipo humano: gestiona lo que puede resolverse automáticamente y deriva lo que necesita atención personalizada.
El asistente ahorra tiempo de búsqueda y reduce la dependencia de que una persona específica conozca dónde está cada información.
Depende del tipo. Un asistente Q&A parte de una base de preguntas y respuestas que el equipo prepara. Un asistente generativo parte de documentos que se cargan y estructuran. Un asistente con herramientas requiere además integración con los sistemas.
No es necesario entrenar un modelo desde cero. En la mayoría de los casos se trabaja con configuración, base de conocimiento e integraciones sobre modelos ya existentes.
Definimos desde el principio cómo se va a actualizar la información: quién lo hace, con qué frecuencia y qué proceso se sigue. Un asistente que responde con información desactualizada genera más problemas que uno que no existe.
El asistente debe reconocer sus límites. Configuramos comportamientos explícitos para los casos en los que no tiene una respuesta suficientemente buena: indicar que no sabe, redirigir a un canal de atención o recoger la consulta para derivarla.
Un asistente que inventa respuestas hace más daño que uno que dice que no sabe.
Establecemos de antemano qué casos deben llegar a un equipo humano: situaciones complejas, solicitudes sensibles, usuarios que lo pidan explícitamente o preguntas que estén fuera del alcance configurado.
Estudiamos qué consultas se quieren resolver, con qué información se cuenta y qué sistemas están implicados. Esto determina qué tipo de asistente tiene sentido.
Preparamos la base de conocimiento, configuramos el comportamiento del asistente y definimos los flujos de derivación antes de hacer ninguna prueba pública.
Probamos con las preguntas que hacen los usuarios reales, no con casos ideales. Las respuestas las revisa el equipo que conoce el negocio antes de publicar.
Desplegamos el asistente y establecemos cómo se va a mantener: actualización de la base de conocimiento, revisión de casos problemáticos y ajustes según el uso real.
Es posible en ambos casos. El canal de despliegue depende del proyecto y de dónde trabajan los usuarios. Lo definimos en la fase de análisis según la tecnología disponible y qué tiene más sentido para el caso concreto.
Depende del sistema y de si tiene API o conectores disponibles. Evaluamos la viabilidad técnica antes de comprometer nada. No todos los sistemas permiten la misma integración y eso influye en el tipo de asistente que se puede construir.
Sí. Diseñamos el proceso de actualización para que el equipo pueda mantener la información sin depender de nosotros en cada cambio. Un asistente que nadie puede actualizar termina respondiendo con información obsoleta.
No, y cualquier solución que lo prometa está siendo imprecisa. Los asistentes generativos cometen errores, especialmente con consultas ambiguas o fuera de su base de conocimiento. Por eso definimos mecanismos explícitos para esos casos.
El coste depende del tipo de asistente, los canales, las integraciones y el volumen de uso esperado. No publicamos tarifas cerradas porque cada proyecto parte de una situación diferente. Si tienes una necesidad concreta, cuéntanosla y valoramos qué tiene sentido hacer.
Cuéntanos qué consultas quieres resolver y cómo funciona hoy ese proceso. Valoramos juntos qué tipo de asistente tiene sentido.
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