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CODX / 2026AVAILABLE FOR Q2

Agentes de IA a medida Automatizamos lo que tu equipo repite todos los días

Construimos agentes de IA a medida para empresas: agentes conversacionales, agentes de voz, agentes autónomos para RRHH, finanzas, compras y atención al cliente. Arquitectura con LangGraph, OpenAI, Anthropic y MCPs.

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◆Intro

¿Qué es exactamente un agente de IA y por qué ahora?

Un agente de IA es un sistema que razona, planifica pasos, usa herramientas (APIs, bases de datos, documentos) y ejecuta acciones con objetivos concretos. A diferencia de un chatbot clásico, un agente no solo responde — actúa. En 2026 los agentes ya son viables en producción gracias a modelos como GPT-4/5 de OpenAI, Claude de Anthropic, protocolos como MCP (Model Context Protocol) y frameworks como LangGraph. Las empresas que los integran ahora ahorran cientos de horas al mes en tareas repetitivas (procesar facturas, filtrar candidatos, contestar consultas, reconciliar pagos). Las que esperan, ven cómo sus competidores las adelantan. Construimos agentes a medida que se integran con tu stack actual, respetan tu GDPR y rinden en producción, no solo en demo.

◆Para quién

Quién se beneficia más

//01
Pain

Equipos operativos saturados

  • →El equipo dedica 40%+ del tiempo a tareas repetitivas
  • →No damos abasto con consultas entrantes
  • →Cada contratación añade coste fijo sin escalar
→ Solution
  • Agentes que procesan consultas sencillas 24/7
  • Humanos sólo intervienen en casos complejos
  • Escala lineal sin coste fijo proporcional
//02
Pain

Startups con producto SaaS

  • →Competidores están añadiendo IA y perdemos diferenciación
  • →Queremos construir agente propio, no depender de ChatGPT
  • →No sabemos cómo integrarlo con nuestro stack Next.js/Supabase
→ Solution
  • Agentes integrados en tu producto SaaS
  • Arquitectura propia (LangGraph + LLMs) que controlas tú
  • Integración nativa con tu stack existente
//03
Pain

Corporaciones exploratorias

  • →Múltiples pilotos IA sin llegar a producción
  • →Requisitos de compliance, GDPR y datos sensibles
  • →ROI difícil de justificar ante CFO
→ Solution
  • Arranque con piloto acotado con ROI medible
  • Arquitectura on-premise o cloud privado
  • Métricas claras antes, durante y después
◆Services

Qué hacemos por ti

01· feature

Agentes conversacionales

Chatbots avanzados con contexto, memoria, uso de herramientas y handoff a humano. Integrables en web, WhatsApp, Slack o app propia.

02· feature

Agentes de voz

Agentes que atienden llamadas: recepción, derivación, toma de citas, resolución de dudas frecuentes. Integrables con centralita actual.

03· feature

Agentes de RRHH

Screening de CVs, respuesta a candidatos, agendado de entrevistas, onboarding. Integrados con tu ATS (Factorial, Bizneo, etc.).

04· feature

Agentes de finanzas

Reconciliación de pagos, detección de anomalías en facturación, análisis financiero conversacional sobre tus datos.

05· feature

Agentes de compras

Procesamiento automático de facturas, matching con órdenes de compra, validación de proveedores, integración con ERP.

06· feature

Agentes de atención al cliente

Tier-1 24/7 resolviendo consultas frecuentes, creando tickets, ejecutando acciones en tu backend (cambiar dirección, gestionar devolución).

◆Process

Cómo trabajamos

●Paso 01

Discovery + casos de uso (1 semana)

Workshop con tu equipo para identificar los 2-3 casos de uso con mayor ROI. No atacamos todo a la vez.

●Paso 02

Prueba de concepto (2-3 semanas)

PoC funcional con datos reales, sin integrar todavía con producción. Validamos valor antes de invertir más.

●Paso 03

Desarrollo en producción (6-12 semanas)

Integración con tu stack (APIs, bases de datos, herramientas internas). Testing con usuarios reales.

●Paso 04

Evaluación + optimización

Medición de calidad (fidelidad, alucinaciones, resolución), coste por interacción y satisfacción. Iteración continua.

●Paso 05

Escalado y mantenimiento

Expansión a más casos de uso según éxito del primero. SLA, monitorización y evolución continua.

◆Case Study

Leonard AI · IA integrada en SaaS de estética

Integramos IA conversacional (recordatorios, atención cliente, recomendación de tratamientos) en la plataforma Leonard AI. Hoy atiende consultas de 300+ centros, reduce 30% el tiempo administrativo y ha sido clave para la expansión.

+300
Centros atendidos
30%
Tiempo ahorrado
24/7
Disponibilidad
◆Pricing

Inversión orientativa

PoC agente

Desde 6.000€
  • ✓1 caso de uso acotado
  • ✓PoC funcional 2-3 semanas
  • ✓Evaluación con datos reales
  • ✓Presentación ejecutiva
  • ✓Roadmap producción
Popular

Agente en producción

Desde 18.000€
  • ✓1-2 casos de uso
  • ✓Integración con tu stack
  • ✓LangGraph + LLM provider
  • ✓Monitorización y métricas
  • ✓3 meses soporte

Plataforma multi-agente

Desde 45.000€
  • ✓5+ casos de uso
  • ✓Orquestación multi-agente
  • ✓Panel admin para equipos
  • ✓Integraciones enterprise
  • ✓SLA enterprise 24/7
◆FAQ

Preguntas frecuentes

¿No está tu pregunta?

Escríbenos. Respondemos en menos de 24 horas con una primera orientación.

Escríbenos →
¿Qué diferencia un agente de IA de un chatbot clásico?+

Un chatbot responde a partir de reglas o respuestas predefinidas. Un agente de IA razona, planifica pasos, usa herramientas (llamar APIs, consultar bases de datos, ejecutar acciones) y persigue objetivos. Puede hacer tareas completas, no solo responder preguntas.

¿Qué modelo usáis: ChatGPT, Claude, Gemini, modelo propio?+

Depende del caso. Para alta calidad conversacional: Claude (Anthropic) o GPT-4/5 (OpenAI). Para coste optimizado: Gemini, GPT-4-mini o modelos open source vía Groq. Para datos sensibles: modelos on-premise. Siempre elegimos el mejor fit técnico + económico para tu caso.

¿Cuánto cuesta operar un agente de IA al mes?+

Depende del volumen. Un agente de atención al cliente con 1.000 conversaciones/mes ronda 100-300€ mensuales en costes de LLM. Añadir infraestructura cloud: 50-200€. En general el coste marginal por conversación es de 0,05€-0,50€ según modelo y complejidad.

¿Cumple con GDPR y datos sensibles?+

Sí. Diseñamos con compliance desde el minuto uno: datos sensibles no salen de tu infraestructura, opción de modelos on-premise (Ollama, vLLM), audit trail completo de cada interacción, cifrado en reposo y tránsito.

¿Cuánto tarda tener un agente en producción?+

PoC funcional: 2-3 semanas. Agente en producción con integraciones reales: 6-12 semanas según complejidad. Empezamos con 1-2 casos de uso concretos y expandimos desde ahí con ROI medido.

◆Explore more
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◆Contact

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