Respuestas desde tus datos, no desde internet.
La mayoría de los chatbots adivinan. El tuyo no: responde desde tus propios documentos, llama a tus sistemas cuando hace falta una cifra y calla antes que inventar. Cada conversación termina en un contacto, no en un callejón sin salida.
Equipos que se ahogan en las mismas veinte preguntas. Equipos cuyas respuestas de soporte viven en diez documentos distintos. Equipos que probaron un bot de catálogo y recibieron disparates con aplomo.
No encaja si solo necesitas un formulario de contacto: para eso un bot es la herramienta equivocada.
Base de conocimiento
Tus documentos, páginas y listas de precios recopilados, procesados e indexados para que el bot recupere el pasaje correcto, y reindexados cuando el contenido cambia.
Agente y herramientas
El motor: sesiones, historial de conversación, streaming, límites de uso y control de coste. Las integraciones con tus sistemas se cotizan aparte.
Widget y captura de leads
El bot en tu sitio, con captura de leads que empuja el contacto directamente al CRM en lugar de dejar que la conversación acabe en nada.
Fiabilidad de las respuestas
Control por evidencia, registros de diálogo, revisión de calidad y corrección: la parte que separa un bot que funciona de una demo.
¿Cuánto costará crear un chatbot de IA en 2026?
Los widgets de catálogo cuestan 50–500 $ al mes y responden desde una base de conocimiento que pegas dentro. Un bot a medida que responde desde tus sistemas y ejecuta acciones arranca en 5.950 € de desarrollo, más los tokens del modelo como coste recurrente, igual que el hosting. La diferencia no está en la calidad de la conversación, sino en si el bot puede hacer algo más que hablar.
¿Se puede entrenar un chatbot con tus propios datos?
Entrenar no: recuperar. Entrenar un modelo con tus documentos es caro, lento y queda obsoleto el día que cambian tus precios. Lo que funciona es la recuperación: los documentos se indexan, el pasaje relevante se encuentra en el momento de la pregunta y el modelo responde desde ese texto. Actualizas un documento y el bot está al día ese mismo día, sin reentrenar.
¿Hay forma de evitar que la IA alucine?
No puedes impedir que un modelo genere, pero sí que la salida salga. La regla que funciona: toda respuesta debe citar un pasaje recuperado, y una respuesta sin él se bloquea en lugar de mostrarse. Las instrucciones en el prompt por sí solas —«no te inventes nada»— fallan, porque el modelo no tiene forma de saber que lo está haciendo.
¿Por qué fallan los sistemas RAG?
Casi siempre por la recuperación, no por el modelo. Documentos partidos por donde no se debe, de modo que la respuesta queda a caballo entre dos fragmentos y ninguno se recupera entero. Sin vía de rechazo, así que cuando no se encuentra nada relevante el modelo responde igual. Y un índice que nunca se reconstruye, con lo que el bot cita con aplomo los precios del año pasado.
¿Un agente de IA es lo mismo que un chatbot?
Un chatbot responde. Un agente actúa: consulta stock, calcula un precio, reserva una cita, registra una solicitud, llamando a tus sistemas. Desde fuera la interfaz parece idéntica. La diferencia es si solo puede decirte algo o hacerlo de verdad, y esa diferencia es la mayor parte del coste de construirlo.