Pregunta en tu idioma. Responde con tus datos.

«¿Cuánto stock queda de esto?», «¿qué dice nuestro procedimiento de devoluciones?», «¿cuánto me debe este cliente?». Montamos agentes que buscan la respuesta en tu ERP y en tus documentos, y citan de dónde la han sacado para que puedas comprobarla.

// Agentes que ya están corriendo

Tres que puedes ver funcionando

No son arquitecturas de ejemplo: están desplegados y trabajando todos los días. Uno de ellos lo usamos nosotros para llevar nuestro propio negocio.

Pregunta a tu ERP desde Telegram

En producción

Consulta y opera Odoo en lenguaje natural o por voz: contactos, leads, agenda, proyectos y facturas. Responde con la base de conocimiento de la empresa, aplica los permisos del rol de cada empleado, aprende de cada persona y no escribe nada sin que lo confirmes.

MCP propio contra OdooMemoria por personaPermisos por rolConfirmación humanaVoz
Ya está empaquetado como producto

Publica cada mañana con el criterio de la empresa

En producción

Los documentos entran desde Drive, se trocean y se guardan vectorizados. Cada día a las ocho el agente redacta la publicación de LinkedIn a partir de ese conocimiento —no de lo que sepa el modelo por su cuenta— y genera también la imagen que la acompaña.

Ingesta desde DriveVectorizado en SupabaseProgramado a diarioTexto e imagen

Contesta los mensajes de Instagram y Facebook

En producción

Los mensajes directos que entran por redes se responden solos, sin que nadie tenga que estar pendiente de dos bandejas más además del correo.

InstagramFacebookRespuesta autónoma
// Caso realAgrodeltaAgrodelta

Una mesa de compras que pregunta en vez de buscar

Agrodelta opera con commodities agrícolas y químicos. Su equipo tenía los precios en un sitio, las noticias del sector en otro y sus propios informes en carpetas. Ahora preguntan en lenguaje normal y el sistema responde cruzando las tres cosas, citando la fuente. Y cuando un indicador se mueve, el aviso llega solo en vez de esperar a que alguien lo mire.

Ver todos los casos

// Lo que siempre preguntan

«¿Y si se lo inventa?»

Responde de lo tuyo, no de memoria

Antes de generar nada recupera el dato exacto de tus bases de conocimiento o de tu ERP, y cita la fuente para que cualquier respuesta se pueda verificar. Eso reduce las alucinaciones a un mínimo auditable: ningún sistema basado en LLM las elimina por completo, y quien te garantice lo contrario no te está describiendo la tecnología.

En los canales donde ya trabajas

Telegram, Slack o WhatsApp, sin una herramienta más que aprender. El transporte va cifrado con TLS y el acceso se limita a una lista blanca: un mensaje de una cuenta que no esté en ella se descarta. No decimos cifrado extremo a extremo, porque un bot en esas plataformas no lo es.

Sin casarnos con un proveedor

No somos partner de nadie ni cobramos comisión por recomendarte un modelo. Trabajamos con las APIs punteras y también con modelos que corren en tu propia máquina cuando el dato no debe salir de ahí. Si mañana sale algo mejor o más barato, se cambia.

// Si te interesa el detalle

Cómo lo construimos

Un agente con acceso a herramientas, no una interfaz de chat. Tus documentos se trocean y se guardan en una base vectorial; cuando llega una pregunta, primero se recupera lo relevante y solo entonces se genera la respuesta, con la cita de dónde salió. Contra el ERP no se improvisa: hay herramientas concretas para consultar y para escribir, y las de escribir pasan por confirmación humana.

RAGBase vectorialMCP propion8nRedisAgentes LLM
Así se ve una respuestaEjemplo ilustrativo
CONSULTA:

«¿Qué impacto ha tenido la última huelga portuaria en el precio estimado del nitrato para el próximo mes y qué proveedores alternativos tenemos en el sistema?»

Pulsa para ver cómo responde el agente cruzando el ERP con las fuentes externas.

¿Qué pregunta te repiten más veces al día?

Cuéntanos qué os preguntan y dónde está hoy la respuesta. Te decimos si un agente puede contestarla y con qué fiabilidad, en 24-48 horas laborables.

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