Agentes IA para pymes.

Servicio

Stack propio, no SaaS. Agente IA para empresas con tu propio contenido: chatbots con IA sobre tu catálogo y tu documentación, asistentes para reservas o leads y automatizaciones n8n que descargan a tu equipo de las tareas que repite cada día. Claude API, embeddings vectoriales y RAG. Stack documentado, sin caja negra, sin demos de LinkedIn.

Agente IA + base vectorial + integración web/API + dashboard | 2-6 semanas | Desde 1.500 €

El problema

Tienes datos. Tienes equipo saturado. No tienes IA que mueva el negocio.

LinkedIn te ha vendido la IA como la solución a todo. Demos preciosas, propuestas de 6.000 € que dicen "GPT" cuando preguntas por el stack. Y mientras, tu equipo sigue contestando los mismos emails 50 veces al día.

Hype IA

La IA real es stack.
Lo que te venden,
un wrapper.

Agencias venden "soluciones IA" sin enseñar código. Si preguntas por el stack te contestan "GPT". Sin stack verificable no hay IA propia: hay margen.

Chatbot SaaS

50frases

Lo que sabe un chatbot SaaS antes de soltar el "déjame pasarte con un humano". Tu catálogo, tus FAQs y tus manuales se quedan fuera.

Equipo saturado

70%

Tareas repetitivas
automatizables en una pyme

Stack documentado
0/100
Embeddings de tus datos
0/100
Datos propios

Tienes catálogo, históricos, FAQs y manuales internos. Oro para un agente con RAG. Nadie te ha enseñado cómo se conecta.

8 de 10 pymes con potencial sin usar

Cómo lo resuelvo

Agentes IA con tu propia voz. Stack técnico, no marketing.

Claude API u OpenAI según el caso, embeddings vectoriales con tus propios documentos, n8n para los workflows y RAG (Retrieval-Augmented Generation) para que el agente responda con tu base de conocimiento, no con respuestas inventadas. Integración sobre tu web o despliegue como widget. Sin SaaS de plantilla, sin lock-in.

Arquitectura del servicio en 5 capas
  1. 01

    Chatbot a medida con tu base de conocimiento.

    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 y responde con ese contenido específico. Personalidad y tono adaptados a tu marca. Escala a humano con contexto completo si lo necesita.

    • Claude API + RAG
    • Embeddings propios
    • Tono de marca
    • Escalado a humano
  2. 02

    Asistentes para reservas, atención y leads.

    Agente que recoge datos del lead, califica intención, agenda reserva o llamada, deriva al canal correcto (WhatsApp, email, Cal.com) y deja el contexto en tu CRM. Adaptado al funnel: restaurante hace reservas, B2B califica leads, academia agenda llamadas de admisión. La lógica la diseñamos juntos en el brief.

    • Captación leads
    • Reservas
    • CRM + WhatsApp
    • Cal.com
  3. 03

    Búsqueda semántica en catálogo o documentación.

    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 productos relevantes. Aplicable a e-commerce, repositorios técnicos, manuales, bases legales.

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

    Automatizaciones n8n con LLM (workflows internos).

    n8n self-hosted con nodos de Claude y herramientas integradas. Workflows que clasifican emails, redactan respuestas iniciales con tu tono, traducen descripciones a 3 idiomas, scoring de leads, alertas cuando se cumple X condición. Lo repetitivo deja de costar horas y deja de fallar.

    • n8n self-hosted
    • Nodos Claude
    • Workflows internos
    • Logs trazables
  5. 05

    Integración con tu web existente (widget o API).

    No necesitas web nueva. El agente se despliega como widget JS embebido en tu web actual (WordPress, código a medida, Shopify) o como API REST que tu equipo consume desde donde quiera (CRM, WhatsApp Business, Slack interno). Si la web es muy antigua, te aviso de las limitaciones.

    • Widget JS
    • API REST
    • WhatsApp Business
    • Sin web nueva

La implementación la hago yo, Maties Burguera. Trabajo a diario con Claude Code, Claude API y stacks de IA propios para Burguera Studio y proyectos cliente. Más sobre cómo trabajo

Comparativa

Tres formas de meter IA. Solo una usa tus datos.

Criterio SaaS (Tidio, Intercom) Agencia "de IA" sin stack Burguera Studio
Base de conocimiento 50 frases prefabricadas Variable, opaca Embeddings vectoriales de tus datos
Stack técnico Caja negra propietaria "GPT" sin más detalle Claude API + n8n + RAG verificable
Personalización Tono editable, lógica fija Brief comercial, no técnico Lógica y tono a medida
Propiedad de los datos En servidores del SaaS En servidor de la agencia A tu nombre, controlable
Modelo de pago Suscripción indefinida Retainer opaco Proyecto cerrado, setup + mensual opcional
Lock-in Total: si te vas, lo pierdes Variable según contrato Cero, stack documentado

¿Eres agencia y quieres ofrecer agentes IA white-label? Mira Partner técnico agencias. Modelo consultivo, sin tarifa pública.

Implementación de agente IA con Claude API y base vectorial
Implementación tipo Stack Claude API + RAG + n8n.

Una arquitectura verificable,
no una caja negra de SaaS.

Plazo:

2 a 6 semanas
del brief técnico al despliegue

Lo que entrego en cada implementación:
  • Base vectorial con tus propios documentos
  • Claude API + n8n + RAG, stack verificable
  • Dashboard de conversaciones y costes API
  • Credenciales y código a tu nombre, sin lock-in

"Por fin un agente que responde con nuestro catálogo. El equipo dejó de contestar las mismas 50 dudas al día y se concentra en cerrar."

BS Implementación tipo
Tareas resueltas sin humano

Media en implementaciones con base de conocimiento bien curada. El resto escala a humano con contexto completo del histórico.

2-6 semanas
Del brief técnico al despliegue. Media de las agencias "IA" del sector: 3-6 meses.
Proceso

Del brief técnico al agente desplegado.

01
Brief tecnico

Brief tecnico
+ auditoria de datos

02
Arquitectura

Arquitectura + ingestion
de datos

03
Desarrollo

Desarrollo, entrenamiento
e integraciones

04
Despliegue

Despliegue y
monitorización mensual

Maties Burguera, agentes IA y chatbots para empresas, reservar llamada técnica

¿Hablamos de tu caso de IA?

Reservar llamada de 20 min
Inversión

Proyecto cerrado o setup + mantenimiento mensual.

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

Proyecto cerrado Chatbot, asistente o automatización n8n con LLM. Setup + despliegue + dashboard. Una entrega cerrada, sin permanencia.
desde 1.500 € 2-6 semanas
Setup + mantenimiento mensual Implementación + actualización mensual de la base de conocimiento + ajustes de prompts + monitorización + bug fixes.
Personalizado 400-1.500 €/mes
  • Llamada de 20 min + brief técnico en 48 h, gratis
  • Costes de API LLM y base vectorial aparte, trackeados en tu dashboard
  • Modelo proyecto cerrado: sin permanencia. Modelo mantenimiento: 30 días de preaviso
  • Stack documentado para que tu equipo (o cualquier dev) lo herede
Brief técnico 48 h
Reservar llamada de 20 min

Preguntas frecuentes sobre agentes IA para pymes

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 ser transparente aquí es parte del trato. (1) No sustituye al criterio humano en decisiones sensibles (legal, médico, financiero serio): tiene que escalar a humano siempre. (2) Puede "alucinar" si la base de conocimiento tiene inconsistencias o contradicciones; por eso curar los datos forma parte del proceso. (3) Necesita mantenimiento cuando cambia el catálogo, los precios o los procesos del negocio; para eso está el modelo de mantenimiento mensual. (4) No te va a dar un ROI mágico el primer mes: como con el SEO, sirve para multiplicar lo que ya funciona, no para sustituirlo. Quien te prometa eso te está vendiendo demos de LinkedIn.

Hablemos de tu caso de IA.

20 min y sin compromiso. Me cuentas qué tiene que resolver el agente para tu negocio (atención, reservas, scoring, búsqueda), qué datos tienes a mano y qué canales necesitas. En 48 h te paso brief técnico por escrito con arquitectura propuesta y rango de precio cerrado. Si no encaja, te oriento sin maquillar nada.

Reservar llamada de 20 min

Llamada 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.