Desarrollo de chatbots y agentes conversacionales para empresas
Ideasforge desarrolla chatbots y agentes conversacionales a medida para empresas que necesitan algo más que respuestas automáticas. Sistemas capaces de mantener una conversación, consultar información, utilizar herramientas y ejecutar acciones sobre CRM, ERP, bases de datos, calendarios, documentación, APIs y aplicaciones internas.
Un agente conversacional puede responder. Pero también puede actuar.
Qué construimos
Chatbots con inteligencia artificial para los canales donde ya están tus clientes o tu equipo: WhatsApp con la API oficial de Meta, la web y herramientas internas. El agente entiende lenguaje natural, consulta tus sistemas reales (agenda, CRM, base de datos) y realiza la gestión sin sacar al usuario de la conversación.
La diferencia está en lo que ocurre después de responder. Un chatbot tradicional puede explicarte cómo reservar una cita, pero deja que seas tú quien haga la reserva. Estos agentes hacen la gestión dentro de la conversación.
- Una consulta sobre información empresarial
- Una solicitud registrada en un CRM
- Una reserva creada en un calendario
- Un cambio dentro de un proceso
- Una consulta sobre documentación
- Una operación en una aplicación interna
- Un caso derivado al equipo adecuado
¿Qué puede hacer un agente conversacional?
Estas son las gestiones que más nos piden. Las cuatro primeras son tipos de trabajo concretos y la última forma parte de todos los agentes.
Atención al cliente
Respuestas basadas en tus datos y documentación, con la fuente correspondiente, a cualquier hora.
Gestiones completas
Reservar, cambiar, cancelar o consultar, con la agenda y la ficha actualizadas en el momento.
Filtro de conversaciones
Las que tienen recorrido comercial pasan a tu equipo ya cualificadas y el resto queda atendido sin robarle tiempo a nadie.
Consultas internas
La misma ingeniería hacia dentro, con empleados que preguntan a sus datos o a su documentación.
Escalado a una persona
Cuando una conversación necesita intervención humana, llega al miembro del equipo correspondiente con todo el historial.
La conversación es la interfaz. El proceso ocurre detrás.
Estos agentes ya no dependen de un árbol de opciones cerrado. Pueden entender una petición escrita de muchas formas, pero solo pueden ejecutar las acciones que hemos definido previamente.
El modelo interpreta la petición y elige entre las acciones que definimos contigo: reservar, consultar, cambiar o escalar. El código ejecuta la acción elegida y valida el resultado antes de responder.
Una conversación puede ser la interfaz de tus sistemas
Los agentes conversacionales se conectan con las herramientas que ya utiliza tu empresa, para clientes (web, aplicación, WhatsApp) o para equipos internos. En lugar de navegar por varias pantallas, una solicitud en lenguaje natural se convierte en las operaciones necesarias dentro de esos sistemas.
CRM
Consultar clientes, oportunidades, interacciones o registrar nueva información.
ERP
Recuperar información operativa, consultar estados o ejecutar operaciones permitidas.
Bases de datos
Buscar información estructurada sin obligar al usuario a conocer consultas técnicas.
Calendarios y reservas
Consultar disponibilidad y gestionar citas o recursos.
APIs
Utilizar funcionalidades de aplicaciones externas o servicios propios.
Documentación
Recuperar información desde manuales, procedimientos, normativa o bases de conocimiento, con RAG y permisos cuando el proyecto lo requiere.
Software interno
Herramientas específicas para que el agente trabaje sobre aplicaciones propias de la empresa.
Canales
Web, aplicación propia, WhatsApp o herramientas internas. La lógica, fuentes y reglas se comparten. Cambia la experiencia de cada canal.
Agentes conversacionales que ya trabajan sobre procesos reales
Los mejores ejemplos de un sistema conversacional aparecen cuando la conversación está conectada con un proceso.
Gestión de citas mediante una conversación en WhatsApp
Wazzy es producto nuestro. El agente consulta la agenda real, propone horarios, reserva, modifica o cancela y aplica las reglas de la clínica. El usuario mantiene una conversación sencilla. Detrás, el sistema controla las condiciones bajo las que cada acción puede ejecutarse.
Ver caso Wazzy →
Consultar información empresarial mediante lenguaje natural
La conversación actúa como interfaz sobre datos empresariales. El usuario pregunta. El sistema interpreta qué información necesita y utiliza herramientas controladas para recuperarla, sin obligar a conocer SQL ni navegar por paneles.
Ver caso Savian →Cómo desarrollamos un agente conversacional a medida
No lo ponemos a atender todas las conversaciones desde el primer día. Se estrena en pequeño, en un canal, en un horario o en un grupo de clientes, con sus categorías medidas desde la primera conversación.
01 Analizamos los casos de uso
Quién hablará con el agente, qué solicitudes recibe hoy el equipo y qué resultados debería conseguir la conversación. También qué casos no debería resolver automáticamente.
02 Definimos las fuentes de información
Qué necesita consultar el agente para responder correctamente: documentación, CRM, ERP, bases de datos, APIs u otros sistemas.
03 Diseñamos acciones e integraciones
Qué puede hacer el agente además de conversar. Cada acción se convierte en una herramienta controlada dentro de la arquitectura.
04 Establecemos reglas y límites
Qué información puede utilizar, qué acciones están permitidas, cuándo necesita validación o aprobación y cuándo debe derivar a una persona.
05 Evaluamos conversaciones reales
Mensajes ambiguos, datos incompletos, cambios de intención, errores, solicitudes inesperadas y situaciones donde el agente debería negarse a actuar. No solo la conversación perfecta.
06 Medimos en producción
Fijamos la versión del modelo y cada cambio pasa por una batería de pruebas antes de publicarse. Cada conversación deja un registro que se puede reconstruir.
Qué puede responder el agente y cuándo pasa la conversación a una persona
Las respuestas de conocimiento salen de tus datos y tu documentación, con la fuente al lado. Los textos sensibles, como una política de devoluciones, una condición legal o un precio, no los redacta el modelo. Son textos aprobados por ti que el sistema entrega tal cual.
Y cuando no hay dato para responder, el agente lo dice y ofrece el camino a una persona, que recibe la conversación entera sin hacer repetir nada.
Los controles que ponemos alrededor del agente
- 01 Fuentes de conocimiento controladas
- 02 Recuperación de información
- 03 Respuestas estructuradas
- 04 Validaciones
- 05 Herramientas limitadas
- 06 Reglas de negocio
- 07 Permisos
- 08 Batería de pruebas antes de cada cambio
- 09 Registro de conversaciones
- 10 Intervención humana con contexto
¿Cuándo merece la pena desarrollar un chatbot a medida?
También forma parte del trabajo decirte cuándo no compensa. Un agente conversacional compensa cuando hay volumen, cuando la información existe y cuando una parte real de las gestiones puede terminarse dentro de la conversación.
Suele tener sentido cuando
- Necesita consultar información propia de la empresa
- Debe trabajar con varias fuentes
- Tiene que conectarse con CRM, ERP u otros sistemas
- Debe ejecutar acciones
- Existen reglas específicas de negocio
- Necesita diferentes permisos
- Trabaja con información privada
- Debe derivar casos de forma controlada
- Una plataforma estándar no cubre el proceso completo
Probablemente no sea necesario cuando
- Solo debe responder un pequeño conjunto de preguntas frecuentes
- Existe una plataforma estándar que resuelve bien el problema
- El volumen de conversaciones es muy bajo
- No existe un proceso claro que automatizar
- El coste del desarrollo sería superior al beneficio esperado
Preguntas frecuentes sobre chatbots y agentes conversacionales
¿Qué diferencia hay entre un chatbot de guion y un agente conversacional?
Un chatbot de guion sigue un árbol de botones y se rompe al salirse de él. Un agente conversacional entiende texto libre y decide entre las acciones disponibles, así que la misma pregunta formulada de veinte maneras llega al mismo sitio.
¿En qué canales funciona?
WhatsApp con la API oficial de Meta, web y herramientas internas. Donde ya estén tus clientes o tu equipo.
¿Puede reservar, cambiar o cancelar citas él solo?
Sí. Lo tenemos en producción con Wazzy, un asistente de citas que es producto nuestro, con disponibilidad en tiempo real, confirmación inmediata y agenda actualizada.
¿Y si mi cliente quiere hablar con una persona?
Siempre. El camino a una persona está a la vista y quien atiende recibe la conversación entera, sin hacer repetir nada. Fuera de horario el caso espera con su historial y se atiende a primera hora. Un bot que atrapa a la gente sale caro en clientes, no lo construimos.
¿Se inventará respuestas delante de mis clientes?
Las respuestas de conocimiento salen de tus datos con su fuente y las frases delicadas son textos aprobados por ti que el sistema entrega tal cual. Cuando no hay dato, lo dice y ofrece una persona. Con eso el riesgo baja mucho. El que queda se mide por tipo de gestión, así que un fallo aparece en su categoría en vez de perderse en un promedio.
¿Podemos cambiar lo que dice sin llamaros?
Los textos aprobados los editas tú sin tocar código. Ninguna edición entra en producción sin pasar su comprobación. Un documento nuevo tampoco cambia respuestas hasta que la batería lo aprueba. Para cambiar lo que el agente puede hacer entramos nosotros, también con las pruebas delante.
¿Quién responde del RGPD?
El responsable del tratamiento es tu empresa y nosotros somos el encargado. Lo que entregamos es contrato de encargo, medidas técnicas y plazos de conservación por escrito. Cuando hay datos de categoría especial de por medio, como los de salud, eso incluye además cifrado campo a campo y borrado a petición de todo lo que no tenga un plazo legal por encima.
¿Cuánto cuesta un chatbot con IA?
Los precios de construcción y operación son los mismos que para el resto de nuestros agentes, entre 2.500 y 10.000 € de construcción y entre 150 y 500 € al mes de operación. La cuota no tiene permanencia y el consumo del modelo va en cuentas a nombre de tu empresa.
En WhatsApp hay dos costes variables que hay que tener en cuenta. Cada conversación gasta sus llamadas al modelo. Meta cobra aparte cada plantilla que envía, según su política de precios. Un recordatorio de cita es una plantilla, así que cada aviso tiene su propio coste. Los dos van desglosados.
Cuánto cuesta un agente de IA, desglosado → ¿Y si WhatsApp cambia sus reglas o sus precios?
La API oficial nos protege de que Meta corte los atajos no oficiales, no de que suba sus tarifas. Las suyas se repercuten desglosadas y aparte de nuestra parte, así que siempre ves cuál es cuál. Y la lógica del agente no vive en el canal, la misma conversación puede atenderse en web o en una herramienta interna con el mismo cerebro detrás.
¿Sirve para vender o solo para atender?
Las dos cosas se tocan. Un agente que filtra y cualifica entrega a tu equipo interesados cualificados, como la inmobiliaria que ya solo concierta visitas. Lo que no hacemos es envío masivo por WhatsApp, ni con IA ni sin ella.
¿Cuántas conversaciones hacen falta para que compense?
No damos un número mágico porque depende de lo que te cuesta hoy atender esos mensajes a mano. El piloto lo mide con tus conversaciones reales, se paga y su precio entra dentro del proyecto final. Si la cuenta no sale, te lo decimos nosotros antes de ampliar.
Otras soluciones
Cuéntanos qué debería poder resolver una conversación
No necesitas decidir si necesitas un chatbot, un agente conversacional o una arquitectura concreta. Explícanos quién hablaría con el sistema, qué solicitudes recibe actualmente vuestro equipo y qué debería ocurrir después de cada conversación. Te respondemos en un día laborable con una primera lectura de tu caso.