Chatbots con IA que responden a tus clientes con tus datos y pasan la conversación a tiempo.
Un chatbot de soporte solo sirve si sus respuestas son correctas y sus límites están claros. Lo conectamos a tu contenido de ayuda, tu catálogo y tus datos de pedidos, lo integramos con tu helpdesk para pasar conversaciones a personas y medimos lo que realmente resuelve antes de abrirlo a todos los visitantes.
El desarrollo de chatbots con IA crea un asistente para tus clientes en tu web, tu tienda o tus canales de mensajería, que responde a partir de tu propio contenido y tus sistemas. El encargo cubre diseño conversacional, conexión de fuentes, consultas de pedidos y devoluciones, traspaso a personas, salvaguardas y una evaluación que puedes repetir tras cada cambio.
Adecuado para
Tiendas y empresas de servicios cuyo equipo de soporte responde cada día las mismas preguntas sobre pedidos, devoluciones y productos
Equipos con un chatbot que da respuestas incorrectas o nunca pasa la conversación a una persona
Cuándo elegir otro servicio
Un asistente para empleados que responde con conocimiento interno de la empresa
Un producto de agentes de IA cuya función principal es planificar y actuar con varias herramientas
Un chatbot para tus clientes, no un asistente interno
Este servicio construye el asistente con el que hablan tus clientes. Un asistente que responde a empleados con documentos internos corresponde a Asistentes de IA internos. Un producto de IA cuyo núcleo es planificar y actuar con herramientas corresponde a Agentes y Productos de IA, y la adopción de IA en toda la empresa a Adopción de IA. Construir o ampliar la tienda en sí es Desarrollo e-commerce; una prueba independiente de abuso y permisos del chatbot terminado es AI Security.
Soporte e-commerce: pedidos, devoluciones y preguntas de producto
En una tienda online, la mayoría de las consultas se repiten: dónde está mi pedido, cómo lo devuelvo, me queda bien, vuelve a haber stock. Son justo las conversaciones que un chatbot puede asumir cuando lee los datos de la tienda en tiempo real en lugar de adivinar.
Estado del pedido
El cliente identifica su pedido, el bot lee el estado y el seguimiento en la tienda o el sistema logístico y responde con la situación actual. Sin una verificación que coincida, no entrega datos del pedido.
Devoluciones y cambios
El bot explica tu política de devoluciones real, comprueba la fecha del pedido y los artículos e inicia el flujo de devolución que tu tienda ya usa. Las excepciones pasan a una persona.
Preguntas de producto
Las respuestas salen de tu catálogo, tus datos de producto y tu contenido de ayuda. Precios y stock se leen en vivo de la tienda, nunca de la memoria del modelo.
Traspaso a un agente humano
Si el bot no está seguro, el cliente pide una persona o el tema es delicado, la conversación llega a tu helpdesk con la transcripción y el contexto del pedido, para que nadie tenga que repetir nada.
Respuestas desde tus fuentes, acciones dentro de tus límites
El modelo redacta; tus sistemas ponen los hechos. Conectamos artículos de ayuda, políticas, catálogo y datos de pedidos, registramos qué fuente y qué versión respaldó cada respuesta y hacemos que el bot lo diga cuando falta evidencia, en lugar de inventar una respuesta verosímil. Leer y modificar son cosas distintas: consultar un pedido es un permiso, cancelarlo o reembolsarlo es otro, y solo conectamos las acciones que apruebes, con un paso de confirmación. Si todavía estás eligiendo entre recuperación y otras arquitecturas, MCP vs RAG vs Agent Skills compara las opciones.
Salvaguardas, transparencia y lo que el bot no hará
Los clientes pondrán a prueba el bot, algunos a propósito. Definimos los temas que atiende, los que rechaza y cómo reacciona ante intentos de cambiar sus instrucciones o de obtener datos de otros clientes. Según el artículo 50 del Reglamento de IA de la UE, las personas deben saber que hablan con un sistema de IA, salvo que sea evidente; integramos ese aviso en la interfaz del chat, y EU AI Act cubre la preparación técnica más amplia. Si una obligación te aplica lo decide tu asesoría jurídica. Los registros de conversación siguen un plazo de conservación acordado y los datos personales se limitan a lo que necesita cada caso de soporte.
Evaluación ilustrativa: medir la resolución, no la fluidez
Ilustrativo, no es un resultado de cliente. Antes del lanzamiento acordamos un conjunto de pruebas con tipos de pregunta reales y ejemplos sintéticos o aprobados. Quien pide el estado de un pedido sin datos coincidentes no recibe datos del pedido. Una devolución fuera de plazo recibe la política y la opción de hablar con una persona, no una excepción inventada. Una pregunta de producto sin respuesta en el catálogo recibe exactamente esa respuesta. El encargo mide cuántas conversaciones de prueba terminan correctamente, con qué frecuencia y por qué se traspasan, las afirmaciones sin respaldo, el tiempo de respuesta y el coste del modelo por conversación. Tras el lanzamiento, el mismo conjunto se repite con cada cambio de prompt, modelo o fuente, y los umbrales para ampliar el despliegue se acuerdan contigo, no se prometen de antemano.
Diseñar, construir y lanzar por etapas
Cada fase se define y se presupuesta antes de empezar. Puedes llevar el diseño a tu propio equipo o encargarnos la implementación acordada.
Diseño de conversaciones y fuentes
Los tipos de pregunta incluidos, fuentes y responsables, sistemas a conectar, reglas de traspaso, salvaguardas y el conjunto de evaluación.
Construir, evaluar y lanzar
El chatbot en tu canal, conectado a tu tienda y tu helpdesk, probado con el conjunto acordado y abierto primero a una parte del tráfico.
Desarrollo continuo
Nuevos temas, fuentes, canales y actualizaciones de modelo, acordados por separado. Esto no crea cobertura 24/7 ni un SLA de disponibilidad.
// pruebas
Ingeniería de productos de IA relacionada
No tenemos un caso de cliente publicado sobre un chatbot de soporte y no lo afirmamos. Hyperstate AI documenta un asistente de cara al usuario, al estilo de un productor musical, que mantenía el contexto entre sesiones; Wavect separó sus cargas de agentes, audio y generación en servicios que escalan por separado. Twinsoft AI documenta la integración de LLM y la puesta a punto para producción de un producto de IA antes de pilotos empresariales. PromptID documenta una configuración de LLM independiente del modelo con una cola de evaluación asíncrona. Ninguno promete el mismo resultado para tu chatbot.
▸Estos son proyectos seleccionados, no nuestro portfolio completo. Hemos entregado más de 100 productos desde 2018.
Preguntas antes de empezar
No. Asume preguntas repetidas dentro del alcance acordado y pasa el resto a personas con contexto. Cuántas conversaciones resuelve lo mide el piloto con tu tráfico real; no prometemos una cifra de antemano.
Lo habitual es empezar con un widget en tu web o tu tienda. Canales de mensajería como WhatsApp o Instagram dependen de la API empresarial del proveedor y de la aprobación de la cuenta, así que los confirmamos al definir el alcance.
Normalmente sí, si tu plataforma de tienda y tu helpdesk ofrecen un acceso API que podamos usar. Confirmamos interfaces, datos de prueba y a quién pertenece cada cuenta antes de empezar.
Precios, stock y pedidos se leen en vivo de tus sistemas, las políticas salen de tus propios documentos y probamos el bot con preguntas que debe rechazar. Cuando falta evidencia, lo dice y ofrece una persona.
El modelo funciona con tu propia cuenta del proveedor y el código vive en tu repositorio. El modelo queda detrás de una capa intercambiable y los datos de conversación permanecen en sistemas que controlas, con el plazo de conservación que tú fijes.
Describe el canal, las preguntas más frecuentes de tus clientes y los sistemas donde están las respuestas. Para la primera conversación basta un resumen breve, sin datos de clientes ni credenciales.
