Agentes IA · Pymes España
Implementación de IA real con Claude API + embeddings vectoriales + n8n. Chatbots a medida que responden con tu catálogo y documentación, asistentes para reservas o captación de leads, automatizaciones de procesos repetitivos. No SaaS genéricos. No demos vacías de LinkedIn. Stack técnico verificable.
LinkedIn te ha vendido la IA como la solución a todo. Has visto demos preciosas, has probado un chatbot SaaS y has descubierto que solo sabe contestar lo que ya está en la web. Mientras tanto tu equipo sigue contestando los mismos emails, atendiendo las mismas dudas y haciendo las mismas tareas repetitivas. La IA no llega al negocio porque entre el hype y la realidad técnica hay un trecho que nadie explica.
Tidio, Intercom o un widget de turno. Te dejaron entrenarlo con 50 frases prefabricadas. Cuando un cliente pregunta algo medio específico, el bot escupe "déjame pasarte con un humano" y volvemos al principio. Pagas la suscripción, nada cambia.
Responder dudas del catálogo, calificar leads del formulario, traducir descripciones, generar respuestas iniciales en mailbox. Cosas que tu equipo hace 50 veces al día y que un agente IA bien entrenado haría en segundos con tu propia voz de marca.
Cada agencia vende "soluciones de IA" sin enseñar ni una línea de código. Promesas de ROI 10x, demos en LinkedIn con vídeos editados, propuestas de 6.000 € que cuando preguntas el stack te contestan "GPT". Sin stack real no hay IA propia: hay un wrapper de OpenAI con margen.
Tienes catálogo, históricos de pedidos, FAQs, manuales internos, documentación técnica. Todo eso es oro para un agente IA con embeddings vectoriales: responde con tu contenido real, no con respuestas inventadas. Pero nadie te ha enseñado cómo activarlo.
Implementación técnica real: Claude API u OpenAI según caso, embeddings vectoriales con tus propios documentos, n8n para workflows y RAG (Retrieval-Augmented Generation) para que el agente responda con tu base de conocimiento, no con respuestas genéricas inventadas. Integración con tu web existente o despliegue como widget. Sin SaaS de plantilla, sin lock-in de plataforma cerrada.
Ingestion de tus documentos (PDFs, URLs, hojas de cálculo, FAQs internas) en una base vectorial. Cuando un cliente pregunta, el agente busca el chunk relevante en tu base y responde con ese contenido específico, no con respuestas genéricas. Personalidad y tono adaptados a tu marca. Escala a humano con contexto completo cuando lo necesite. Sin "déjame pasarte con un humano" como primera respuesta.
Agente que recoge datos del lead, califica intención de compra, agenda reserva o llamada, deriva al canal correcto (WhatsApp, email, Cal.com) y deja el contexto en tu CRM. Adaptado al funnel de tu negocio: si tienes restaurante hace reservas, si tienes servicio B2B califica leads, si tienes academia agenda llamadas de admisión. La lógica la diseñamos juntos en el brief.
Si tu cliente busca "algo cómodo para correr en invierno" en lugar de "zapatilla running térmica", el buscador tradicional devuelve cero resultados. Con embeddings vectoriales el sistema entiende intención y devuelve los productos relevantes. Aplicable a e-commerce, repositorios de documentación técnica, manuales internos, bases legales. Integración con tu stack existente (WooCommerce, Shopify si aplica, código a medida).
n8n self-hosted con nodos de Claude y herramientas integradas. Workflows que clasifican emails entrantes, redactan respuestas iniciales con tu tono, traducen descripciones de producto a 3 idiomas, scoring de leads con criterios de tu negocio, alertas internas cuando se cumple X condición. Lo repetitivo deja de costarte horas y deja de fallar por cansancio humano.
No necesitas web nueva. El agente se despliega como widget JS embebido en tu web actual (WordPress, código a medida, Shopify) o como API que tu equipo consume desde donde quiera (CRM, WhatsApp Business, Slack interno). Si la web es muy antigua, te aviso de las limitaciones técnicas. Si ya estamos construyéndola con Web Conversión, el widget va de serie.
Por qué no SaaS genérico ni agencia "de IA"
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Stack técnico
LLM principal: Claude API (Anthropic). Alternativa OpenAI según caso. Embeddings: OpenAI text-embedding-3 o BGE multilingual para idiomas peninsulares. Base vectorial: Supabase pgvector, Pinecone o Qdrant según volumen. Orquestación: n8n self-hosted o LangChain según complejidad. Despliegue: widget JS embebido o API REST sobre tu hosting. Monitorización: logs y costes API trackeados desde día uno para que sepas exactamente qué cuesta cada conversación.
Semanas del brief al despliegue
Propiedad de la base vectorial
SaaS genéricos en la pila
Interlocutor técnico directo
Llamada de 20 min para entender qué resuelve el agente (atención, reservas, scoring, búsqueda) y qué datos tienes disponibles (PDFs, CRM, catálogo, documentación). Te paso brief técnico por escrito en 48 h con alcance, arquitectura propuesta y rango de precio cerrado.
Diseño del sistema: LLM elegido (Claude/OpenAI), base vectorial, capas de RAG, integraciones con tus sistemas. Ingestion de tu base de conocimiento (chunking, embeddings, indexado). Tu equipo valida el contenido antes de entrenar.
Implementación del agente con prompts ajustados, tone of voice de tu marca, lógica de derivación a humano, integración con canales (web, WhatsApp, email). Pruebas con casos reales de tu equipo. Iteración hasta que las respuestas sean correctas y suenen a tu negocio.
Despliegue como widget en tu web o API según haya quedado en el brief. Dashboard con conversaciones, costes API y métricas de uso desde día uno. Mantenimiento mensual opcional para añadir documentos, ajustar prompts y refinar respuestas con feedback real.
Precio según alcance.
No facturas sorpresa.
El precio depende del alcance: volumen de datos a indexar, complejidad del agente, integraciones con tus sistemas y canales de despliegue. Te paso rango cerrado tras el brief técnico de 48 h. Costes de API LLM y base vectorial van aparte, trackeados en tu propio dashboard para que veas exactamente qué consume cada conversación. Sin facturas opacas, sin tarificación por uso oculta.
Implementación IA
Un agente IA brilla cuando tiene a quién atender. Si la web no captura visitas o no convierte el tráfico que llega, la IA solo automatiza el silencio. El sistema completo Burguera engrana las tres piezas para que el agente trabaje sobre tráfico real y convierta más.
Multi-página a código, Lighthouse 95+ y tracking listo. Necesario para que el agente IA se integre con base estable.
SEO total mensual: keywords, contenido, link building. Lleva tráfico cualificado al agente, no leads fríos.
Agentes IA con tu base de conocimiento, asistentes y automatizaciones. Esto es lo que ya estás mirando.
Un solo interlocutor técnico del brief al deploy.
Sin agencias intermedias, sin handoffs perdidos.
Lo que más preguntan antes de implementar un agente IA.
Proyecto cerrado desde 1.500 € hasta 8.000 € según alcance (chatbot básico de FAQ vs asistente complejo con integraciones CRM). Setup + mantenimiento mensual desde 400 €/mes. El precio depende de tres factores: volumen de datos a indexar, complejidad de las integraciones con sistemas existentes y canales de despliegue (web, WhatsApp, CRM). Los costes de API LLM (Claude/OpenAI) y base vectorial van aparte y los pagas tú directamente al proveedor, trackeados en tu dashboard para que veas exactamente qué consume cada conversación. Brief técnico en 48 h tras la llamada inicial · siempre gratis.
Un chatbot de plantilla responde con lo que tú escribes en una caja de configuración: 50-100 frases prefabricadas. Si el cliente pregunta algo no previsto, responde "déjame pasarte con un humano". Un agente IA con embeddings vectoriales indexa toda tu documentación real (catálogo, FAQs, manuales, históricos) y cuando un cliente pregunta, el sistema busca el fragmento relevante y responde con esa información específica. Además puede tomar decisiones (hacer reserva, agendar llamada, calificar lead), escalar a humano con contexto completo del histórico y aprender de feedback. La diferencia técnica se llama RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Entre 2 y 6 semanas desde la firma del brief. Proyectos simples (FAQ + captación de leads en web): 2-3 semanas. Proyectos medios (chatbot + integración con CRM + WhatsApp): 3-4 semanas. Proyectos complejos (búsqueda semántica en catálogo + automatizaciones n8n + multi-canal): 4-6 semanas. El plazo cuenta porque tu equipo entrega los datos y valida respuestas en las iteraciones acordadas. Si la base de conocimiento está dispersa o desactualizada, eso alarga el plazo y te aviso desde el brief técnico.
Tres cosas: (1) documentación del negocio en cualquier formato (PDFs, URLs de tu web, hojas de cálculo, exports de catálogo, FAQs internas escritas en Notion o Google Docs), (2) accesos a los sistemas que el agente debe consultar o actualizar (CRM, WhatsApp Business, formulario web, calendario de reservas), (3) una persona de referencia en tu equipo que valide las respuestas del agente durante las 2-3 iteraciones de entrenamiento. Si los datos están dispersos o desactualizados, te ayudo a estructurarlos como parte del proyecto.
No. El agente se despliega como widget JS embebido sobre la web que ya tienes (WordPress, código a medida, Shopify, Webflow), o como API REST que tu equipo consume desde donde quiera (CRM, WhatsApp, Slack, panel interno). Si la web es muy antigua o tiene problemas técnicos serios, te aviso de las limitaciones desde el brief. Si estamos construyéndola en paralelo con Web Conversión, el widget va de serie sin trabajo extra de integración.
Sí. La base de conocimiento vectorial se actualiza con documentos nuevos sin reentrenar desde cero: añades un PDF, una página o un export y queda indexado en minutos. Las integraciones con sistemas nuevos (un CRM nuevo, otro canal de mensajería, idioma extra) se añaden modularmente. El modelo de mantenimiento mensual cubre estas actualizaciones periódicas. Si el volumen crece mucho (10x conversaciones/mes), revisamos arquitectura (base vectorial dedicada, caching) sin reemplazar el sistema.
Sí, y la transparencia aquí es parte del diferenciador. (1) No sustituye al criterio humano en decisiones complejas o sensibles (legal, médico, financiero serio): siempre debe escalar a humano. (2) Puede "alucinar" (inventar) si la base de conocimiento tiene inconsistencias o contradicciones: por eso la curación de datos es parte del proceso. (3) Necesita mantenimiento cuando cambia el catálogo, los precios o los procesos del negocio: por eso existe el modelo mantenimiento mensual. (4) No genera ROI mágico de mes 1: como el SEO, la IA es palanca, no atajo. Si alguien te promete eso, te está vendiendo demos de LinkedIn.
20 min, sin compromiso. Me cuentas qué resuelve el agente para tu negocio (atención, reservas, scoring, búsqueda), qué datos tienes disponibles y qué canales necesitas. Brief técnico por escrito en 48 h con arquitectura propuesta y rango de precio cerrado. Si no encaja, te oriento honestamente.
Reservar llamada de 20 minLlamada técnica de 20 min.
Tú y yo, sin comerciales sin stack. Me cuentas el problema de negocio que quieres resolver y qué datos tienes.
Qué pasa después.
Brief técnico por escrito en 48 h con alcance, arquitectura, rango de precio y plazo. Decides con calma.
