Agents IA · Pimes Espanya
Implementació d'IA real amb Claude API + embeddings vectorials + n8n. Chatbots a mida que responen amb el teu catàleg i documentació, assistents per a reserves o captació de leads, automatitzacions de processos repetitius. No SaaS genèrics. No demos buides de LinkedIn. Stack tècnic verificable.
LinkedIn t'ha venut la IA com la solució a tot. Has vist demos precioses, has provat un chatbot SaaS i has descobert que només sap contestar el que ja és a la web. Mentrestant, el teu equip continua contestant els mateixos emails, atenent els mateixos dubtes i fent les mateixes tasques repetitives. La IA no arriba al negoci perquè entre el hype i la realitat tècnica hi ha un tram que ningú explica.
Tidio, Intercom o un widget de torn. Et van deixar entrenar-lo amb 50 frases prefabricades. Quan un client pregunta alguna cosa mig específica, el bot escup "deixa'm passar amb un humà" i tornem al principi. Pagues la subscripció, res canvia.
Respondre dubtes del catàleg, qualificar leads del formulari, traduir descripcions, generar respostes inicials a mailbox. Coses que el teu equip fa 50 vegades al dia i que un agent IA ben entrenat faria en segons amb la teva pròpia veu de marca.
Cada agència ven "solucions d'IA" sense ensenyar ni una línia de codi. Promeses de ROI 10x, demos a LinkedIn amb vídeos editats, propostes de 6.000 € que quan preguntes l'stack et contesten "GPT". Sense stack real no hi ha IA pròpia: hi ha un wrapper d'OpenAI amb marge.
Tens catàleg, històrics de comandes, FAQs, manuals interns, documentació tècnica. Tot això és or per a un agent IA amb embeddings vectorials: respon amb el teu contingut real, no amb respostes inventades. Però ningú t'ha ensenyat com activar-ho.
Implementació tècnica real: Claude API o OpenAI segons cas, embeddings vectorials amb els teus propis documents, n8n per a workflows i RAG (Retrieval-Augmented Generation) perquè l'agent respongui amb la teva base de coneixement, no amb respostes genèriques inventades. Integració amb la teva web existent o desplegament com a widget. Sense SaaS de plantilla, sense lock-in de plataforma tancada.
Ingestion dels teus documents (PDFs, URLs, fulls de càlcul, FAQs internes) en una base vectorial. Quan un client pregunta, l'agent busca el chunk rellevant a la teva base i respon amb aquest contingut específic, no amb respostes genèriques. Personalitat i to adaptats a la teva marca. Escala a humà amb context complet quan ho necessiti. Sense "deixa'm passar amb un humà" com a primera resposta.
Agent que recull dades del lead, qualifica intenció de compra, agenda reserva o trucada, deriva al canal correcte (WhatsApp, email, Cal.com) i deixa el context al teu CRM. Adaptat al funnel del teu negoci: si tens restaurant fa reserves, si tens servei B2B qualifica leads, si tens acadèmia agenda trucades d'admissió. La lògica la dissenyem junts al brief.
Si el teu client busca "alguna cosa còmoda per córrer a l'hivern" en lloc de "sabatilla running tèrmica", el cercador tradicional retorna zero resultats. Amb embeddings vectorials el sistema entén intenció i retorna els productes rellevants. Aplicable a e-commerce, repositoris de documentació tècnica, manuals interns, bases legals. Integració amb el teu stack existent (WooCommerce, Shopify si aplica, codi a mida).
n8n self-hosted amb nodes de Claude i eines integrades. Workflows que classifiquen emails entrants, redacten respostes inicials amb el teu to, tradueixen descripcions de producte a 3 idiomes, scoring de leads amb criteris del teu negoci, alertes internes quan es compleix X condició. El repetitiu deixa de costar-te hores i deixa de fallar per cansament humà.
No necessites web nova. L'agent es desplega com a widget JS embegut a la teva web actual (WordPress, codi a mida, Shopify) o com a API que el teu equip consumeix des d'on vulgui (CRM, WhatsApp Business, Slack intern). Si la web és molt antiga, t'aviso de les limitacions tècniques. Si ja l'estem construint amb Web Conversió, el widget va de sèrie.
Per què no SaaS genèric ni agència "d'IA"
Ets agència i vols oferir agents IA white-label als teus clients? Mira B2B partner per a agències. Treballem amb tarifa B2B i marge per a la teva agència.
Stack tècnic
LLM principal: Claude API (Anthropic). Alternativa OpenAI segons cas. Embeddings: OpenAI text-embedding-3 o BGE multilingual per a idiomes peninsulars. Base vectorial: Supabase pgvector, Pinecone o Qdrant segons volum. Orquestració: n8n self-hosted o LangChain segons complexitat. Desplegament: widget JS embegut o API REST sobre el teu hosting. Monitorització: logs i costos API trackejats des del dia u perquè sàpigues exactament què costa cada conversa.
Setmanes del brief al desplegament
Propietat de la base vectorial
SaaS genèrics al pipeline
Interlocutor tècnic directe
Trucada de 20 min per entendre què resol l'agent (atenció, reserves, scoring, cerca) i quines dades tens disponibles (PDFs, CRM, catàleg, documentació). Et passo brief tècnic per escrit en 48 h amb abast, arquitectura proposada i rang de preu tancat.
Disseny del sistema: LLM escollit (Claude/OpenAI), base vectorial, capes de RAG, integracions amb els teus sistemes. Ingestion de la teva base de coneixement (chunking, embeddings, indexat). El teu equip valida el contingut abans d'entrenar.
Implementació de l'agent amb prompts ajustats, tone of voice de la teva marca, lògica de derivació a humà, integració amb canals (web, WhatsApp, email). Proves amb casos reals del teu equip. Iteració fins que les respostes siguin correctes i sonin al teu negoci.
Desplegament com a widget a la teva web o API segons hagi quedat al brief. Dashboard amb converses, costos API i mètriques d'ús des del dia u. Manteniment mensual opcional per afegir documents, ajustar prompts i refinar respostes amb feedback real.
Preu segons abast.
Sense factures sorpresa.
El preu depèn de l'abast: volum de dades a indexar, complexitat de l'agent, integracions amb els teus sistemes i canals de desplegament. Et passo rang tancat després del brief tècnic de 48 h. Costos d'API LLM i base vectorial van a part, trackejats al teu propi dashboard perquè vegis exactament què consumeix cada conversa. Sense factures opaques, sense tarificació per ús oculta.
Implementació IA
Un agent IA brilla quan té a qui atendre. Si la web no captura visites o no converteix el trànsit que arriba, la IA només automatitza el silenci. El sistema complet Burguera engrana les tres peces perquè l'agent treballi sobre trànsit real i converteixi més.
Multi-pàgina a codi, Lighthouse 95+ i tracking llest. Necessari perquè l'agent IA s'integri amb base estable.
SEO total mensual: keywords, contingut, link building. Porta trànsit qualificat a l'agent, no leads freds.
Agents IA amb la teva base de coneixement, assistents i automatitzacions. Això és el que ja estàs mirant.
Un sol interlocutor tècnic del brief al deploy.
Sense agències intermèdies, sense handoffs perduts.
El que més pregunten abans d'implementar un agent IA.
Projecte tancat des de 1.500 € fins a 8.000 € segons abast (chatbot bàsic de FAQ vs assistent complex amb integracions CRM). Setup + manteniment mensual des de 400 €/mes. El preu depèn de tres factors: volum de dades a indexar, complexitat de les integracions amb sistemes existents i canals de desplegament (web, WhatsApp, CRM). Els costos d'API LLM (Claude/OpenAI) i base vectorial van a part i els pagues tu directament al proveïdor, trackejats al teu dashboard perquè vegis exactament què consumeix cada conversa. Brief tècnic en 48 h després de la trucada inicial · sempre gratis.
Un chatbot de plantilla respon amb el que tu escrius en una caixa de configuració: 50-100 frases prefabricades. Si el client pregunta alguna cosa no prevista, respon "deixa'm passar amb un humà". Un agent IA amb embeddings vectorials indexa tota la teva documentació real (catàleg, FAQs, manuals, històrics) i quan un client pregunta, el sistema busca el fragment rellevant i respon amb aquesta informació específica. A més pot prendre decisions (fer reserva, agendar trucada, qualificar lead), escalar a humà amb context complet de l'històric i aprendre de feedback. La diferència tècnica es diu RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Entre 2 i 6 setmanes des de la signatura del brief. Projectes simples (FAQ + captació de leads a web): 2-3 setmanes. Projectes mitjans (chatbot + integració amb CRM + WhatsApp): 3-4 setmanes. Projectes complexos (cerca semàntica en catàleg + automatitzacions n8n + multi-canal): 4-6 setmanes. El termini compta perquè el teu equip entrega les dades i valida respostes a les iteracions acordades. Si la base de coneixement està dispersa o desactualitzada, això allarga el termini i t'aviso des del brief tècnic.
Tres coses: (1) documentació del negoci en qualsevol format (PDFs, URLs de la teva web, fulls de càlcul, exports de catàleg, FAQs internes escrites a Notion o Google Docs), (2) accessos als sistemes que l'agent ha de consultar o actualitzar (CRM, WhatsApp Business, formulari web, calendari de reserves), (3) una persona de referència al teu equip que validi les respostes de l'agent durant les 2-3 iteracions d'entrenament. Si les dades estan disperses o desactualitzades, t'ajudo a estructurar-les com a part del projecte.
No. L'agent es desplega com a widget JS embegut sobre la web que ja tens (WordPress, codi a mida, Shopify, Webflow), o com a API REST que el teu equip consumeix des d'on vulgui (CRM, WhatsApp, Slack, panell intern). Si la web és molt antiga o té problemes tècnics seriosos, t'aviso de les limitacions des del brief. Si l'estem construint en paral·lel amb Web Conversió, el widget va de sèrie sense feina extra d'integració.
Sí. La base de coneixement vectorial s'actualitza amb documents nous sense reentrenar des de zero: afegeixes un PDF, una pàgina o un export i queda indexat en minuts. Les integracions amb sistemes nous (un CRM nou, un altre canal de missatgeria, idioma extra) s'afegeixen modularment. El model de manteniment mensual cobreix aquestes actualitzacions periòdiques. Si el volum creix molt (10x converses/mes), revisem arquitectura (base vectorial dedicada, caching) sense reemplaçar el sistema.
Sí, i la transparència aquí és part del diferenciador. (1) No substitueix el criteri humà en decisions complexes o sensibles (legal, mèdic, financer seriós): sempre ha d'escalar a humà. (2) Pot "al·lucinar" (inventar) si la base de coneixement té inconsistències o contradiccions: per això la curació de dades és part del procés. (3) Necessita manteniment quan canvia el catàleg, els preus o els processos del negoci: per això existeix el model manteniment mensual. (4) No genera ROI màgic de mes 1: com el SEO, la IA és palanca, no drecera. Si algú et promet això, et ven demos de LinkedIn.
20 min, sense compromís. Em comptes què resol l'agent per al teu negoci (atenció, reserves, scoring, cerca), quines dades tens disponibles i quins canals necessites. Brief tècnic per escrit en 48 h amb arquitectura proposada i rang de preu tancat. Si no encaixa, t'oriento honestament.
Reservar trucada de 20 minTrucada tècnica de 20 min.
Tu i jo, sense comercials sense stack. Em comptes el problema de negoci que vols resoldre i quines dades tens.
Què passa després.
Brief tècnic per escrit en 48 h amb abast, arquitectura, rang de preu i termini. Decideixes amb calma.
