Agents IA per a pimes.

Servei

Stack propi, no SaaS. Agent IA per a empreses amb el teu propi contingut: chatbots amb IA sobre el teu catàleg i la teva documentació, assistents per a reserves o leads i automatitzacions n8n que descarreguen el teu equip de les tasques que repeteix cada dia. Claude API, embeddings vectorials i RAG. Stack documentat, sense caixa negra, sense demos de LinkedIn.

Chatbot + RAG + integracions + dashboard | 2-6 setmanes | des de 1.500 €

El problema

Tens dades. Tens equip saturat. No tens IA que mogui el negoci.

LinkedIn t'ha venut la IA com la solució a tot. Demos precioses, propostes de 6.000 € que diuen "GPT" quan preguntes pel stack. I mentrestant, el teu equip segueix contestant els mateixos emails 50 vegades al dia.

Hype IA

La IA real és stack.
El que et venen,
un wrapper.

Agències venen "solucions IA" sense ensenyar codi. Si preguntes pel stack et contesten "GPT". Sense stack verificable no hi ha IA pròpia: hi ha marge.

Chatbot SaaS

50frases

El que sap un chatbot SaaS abans de deixar anar el "deixa'm passar-te amb un humà". El teu catàleg, les teves FAQs i els teus manuals es queden fora.

Equip saturat

70%

Tasques repetitives
automatitzables en una pime

Stack documentat
0/100
Embeddings de les teves dades
0/100
Dades pròpies

Tens catàleg, històrics, FAQs i manuals interns. Or per a un agent amb RAG. Ningú t'ha ensenyat com es connecta.

8 de 10 pimes amb potencial sense usar

Com ho resolc

Agents IA amb la teva pròpia veu. Stack tècnic, no màrqueting.

Claude API o OpenAI segons el cas, embeddings vectorials amb els teus propis documents, n8n per als workflows i RAG (Retrieval-Augmented Generation) perquè l'agent respongui amb la teva base de coneixement, no amb respostes inventades. Integració sobre la teva web o desplegament com a widget. Sense SaaS de plantilla, sense lock-in.

Arquitectura del servei en 5 capes
  1. 01

    Chatbot a mida amb la teva base de coneixement.

    Ingestió dels teus documents (PDFs, URLs, fulls de càlcul, FAQs internes) en una base vectorial. Quan un client pregunta, l'agent busca el chunk rellevant i respon amb aquest contingut específic. Personalitat i to adaptats a la teva marca. Escala a humà amb context complet si ho necessita.

    • Claude API + RAG
    • Embeddings propis
    • To de marca
    • Escalat a humà
  2. 02

    Assistents per a reserves, atenció i leads.

    Agent que recull dades del lead, qualifica intenció, agenda reserva o trucada, deriva al canal correcte (WhatsApp, email, Cal.com) i deixa el context al teu CRM. Adaptat al funnel: el restaurant fa reserves, el B2B qualifica leads, l'acadèmia agenda trucades d'admissió. La lògica la dissenyem junts al brief.

    • Captació de leads
    • Reserves
    • CRM + WhatsApp
    • Cal.com
  3. 03

    Cerca semàntica en catàleg o documentació.

    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 la intenció i retorna productes rellevants. Aplicable a e-commerce, repositoris tècnics, manuals, bases legals.

    • Vector search
    • Intent matching
    • Multi-idioma
    • Integració stack
  4. 04

    Automatitzacions n8n amb LLM (workflows interns).

    n8n self-hosted amb nodes de Claude i eines integrades. Workflows que classifiquen emails, redacten respostes inicials amb el teu to, tradueixen descripcions a 3 idiomes, scoring de leads, alertes quan es compleix X condició. El que és repetitiu deixa de costar hores i deixa de fallar.

    • n8n self-hosted
    • Nodes Claude
    • Workflows interns
    • Logs traçables
  5. 05

    Integració amb la teva web existent (widget o API).

    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 REST 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.

    • Widget JS
    • API REST
    • WhatsApp Business
    • Sense web nova

La implementació la faig jo, Maties Burguera. Treballo a diari amb Claude Code, Claude API i stacks d'IA propis per a Burguera Studio i projectes client. Més sobre com treballo

Comparativa

Tres maneres de posar IA. Només una fa servir les teves dades.

Criteri SaaS (Tidio, Intercom) Agència "d'IA" sense stack Burguera Studio
Base de coneixement 50 frases prefabricades Variable, opaca Embeddings vectorials de les teves dades
Stack tècnic Caixa negra propietària "GPT" sense més detall Claude API + n8n + RAG verificable
Personalització To editable, lògica fixa Brief comercial, no tècnic Lògica i to a mida
Propietat de les dades Als servidors del SaaS Al servidor de l'agència Al teu nom, controlable
Model de pagament Subscripció indefinida Retainer opac Projecte tancat, setup + mensual opcional
Lock-in Total: si te'n vas, el perds Variable segons contracte Zero, stack documentat

Ets agència i vols oferir agents IA white-label? Mira Partner tècnic agències. Model consultiu, sense tarifa pública.

Implementació d'agent IA amb Claude API i base vectorial
Implementació tipus Stack Claude API + RAG + n8n.

Una arquitectura verificable,
no una caixa negra de SaaS.

Termini:

2 a 6 setmanes
del brief tècnic al desplegament

El que entrego en cada implementació:
  • Base vectorial amb els teus propis documents
  • Claude API + n8n + RAG, stack verificable
  • Dashboard de converses i costos API
  • Credencials i codi al teu nom, sense lock-in

"Per fi un agent que respon amb el nostre catàleg. L'equip va deixar de contestar els mateixos 50 dubtes al dia i es concentra a tancar."

BS Implementació tipus
Tasques resoltes sense humà

Mitjana en implementacions amb base de coneixement ben curada. La resta escala a humà amb context complet de l'històric.

2-6 setmanes
Del brief tècnic al desplegament. Mitjana de les agències "IA" del sector: 3-6 mesos.
Procés

Del brief tècnic a l'agent desplegat.

01
Brief tècnic

Brief tècnic
+ auditoria de dades

02
Arquitectura

Arquitectura + ingestió
de dades

03
Desenvolupament

Desenvolupament, entrenament
i integracions

04
Desplegament

Desplegament i
monitoratge mensual

Maties Burguera, agents IA i chatbots per a empreses, reservar trucada tècnica

Parlem del teu cas d'IA?

Reservar trucada de 20 min
Inversió

Projecte tancat o setup + manteniment mensual.

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.

Implementació IA

Projecte tancat Chatbot, assistent o automatització n8n amb LLM. Setup + desplegament + dashboard. Una entrega tancada, sense permanència.
des de 1.500 € 2-6 setmanes
Setup + manteniment mensual Implementació + actualització mensual de la base de coneixement + ajustos de prompts + monitorització + bug fixes.
Personalitzat 400-1.500 €/mes
  • Trucada de 20 min + brief tècnic en 48 h, gratis
  • Costos d'API LLM i base vectorial a part, trackejats al teu dashboard
  • Model projecte tancat sense permanència, model manteniment amb 30 dies de preavís
  • Stack documentat perquè el teu equip o qualsevol dev ho hereti
Brief tècnic 48 h
Reservar trucada de 20 min

Preguntes freqüents sobre agents IA per a pimes

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 ser-ne transparent aquí forma part del tracte. (1) No substitueix el criteri humà en decisions sensibles (legal, mèdic, financer seriós): ha d'escalar a humà sempre. (2) Pot al·lucinar si la base de coneixement té inconsistències o contradiccions; per això curar les dades forma part del procés. (3) Necessita manteniment quan canvia el catàleg, els preus o els processos del negoci; per a això hi ha el model de manteniment mensual. (4) No et donarà un ROI màgic el primer mes: com amb el SEO, serveix per multiplicar el que ja funciona, no per substituir-ho. Qui et prometi això et ven demos de LinkedIn.

Parlem del teu cas d'IA.

20 min i sense compromís. Em comptes què ha de resoldre l'agent per al teu negoci (atenció, reserves, scoring, cerca), quines dades tens a mà i quins canals necessites. En 48 h et passo brief tècnic per escrit amb arquitectura proposada i rang de preu tancat. Si no encaixa, t'oriento sense maquillar res.

Reservar trucada de 20 min

Trucada 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.