Desarrollo de chatbots con GPT-4 y GPT-4o entrenados sobre tus datos. Arquitectura RAG, function calling, integración con tu web, CRM y herramientas internas. RGPD + AI Act compliant.
Pegarle GPT-4 a un widget de chat genera resultados decepcionantes. La diferencia entre un chatbot que funciona y uno que aliena clientes está en la arquitectura alrededor del modelo.
Chatbots con GPT-4 que responden solo con tu contenido — sin alucinar ni inventar. Multi-canal desde el día uno.
Cuatro fases que ejecuta la IA por ti. Tu equipo solo interviene donde aporta valor real.
El widget capta la consulta en tu web, app o WhatsApp con contexto de sesión.
Busca en tu contenido (docs, catálogos, políticas) el fragmento más relevante.
GPT-4o compone la respuesta usando solo tu contenido — sin alucinar ni inventar.
Cada conversación no resuelta se marca para que amplíes la base de conocimiento.
Sectores donde la IA cubre lo que el equipo humano no puede escalar. Datos reales, clientes anonimizados.
Reemplaza el chat de soporte tier-1. Resuelve el 68% sin humano.
-72% tickets abiertos
Cualifica leads del sitio con conversación real, no un formulario más.
×3 tasa conversión
Responde dudas de matrícula y grados 24/7. Antes: emails con 3 días de latencia.
-85% carga adminGPT-4o para conversaciones generales y velocidad. GPT-4 Turbo para tareas largas con razonamiento profundo. GPT-4o-mini para volumen y latencia. Elegimos el adecuado, no "GPT-4 para todo".
Pipeline de ingesta + embeddings + vector DB (pgvector, Qdrant, Pinecone) + reranking. El bot solo responde con información recuperada y la cita.
Consultar pedido, crear ticket, agendar cita, escalar — todo como funciones tipadas que el LLM invoca, no "el LLM escribe SQL" (inseguro).
El bot dice "no encuentro información sobre eso" en lugar de inventar. Configurable: temperatura baja, top-p ajustado, fallback humano automático.
Para clientes regulados (financiero, salud, sector público): despliegue en Azure OpenAI Service región EU, sin envío de datos fuera del EEE.
Logs de cada interacción, citaciones de fuentes, feedback loop (pulgares arriba/abajo), dataset de evaluación en CI, alertas si la calidad baja.
GPT-4o (omni) es el actual flagship: rápido (~3× más que GPT-4), multimodal (texto, voz, imagen), barato (~$2.50 input / $10 output por 1M tokens), excelente para conversación. GPT-4 Turbo: versión optimizada de GPT-4 original, contexto 128K, ideal para tareas largas con documentación. GPT-4o-mini: el más rápido y barato (~$0.15 / $0.60), perfecto para clasificación y respuestas simples a volumen. Para casi todos los chatbots empresariales recomendamos GPT-4o como motor principal con GPT-4o-mini para sub-tareas.
Cuatro mecanismos combinados: (1) RAG con citaciones obligatorias — si no recupera, no responde; (2) temperatura baja (0.1-0.3) para respuestas factuales; (3) system prompt restrictivo con instrucciones de "di 'no lo sé' si no estás seguro"; (4) function calling para datos en vivo (pedido, stock, precio) en lugar de hacer que el LLM los recuerde. La tasa de hallucination en nuestros despliegues es <2% medida sobre dataset de evaluación con golden answers.
Por defecto en la API de OpenAI (no en ChatGPT), los datos NO se usan para entrenar (política de "no training by default" desde marzo 2023). Configuramos además zero-retention con tu cuenta si lo requieres (OpenAI no guarda los logs más de 30 días). Para clientes con requisito de residencia EU desplegamos en Azure OpenAI Service: los datos permanecen en la región europea contratada y nunca salen del EEE.
Sí. La mayoría de chatbots empresariales caen en "riesgo limitado" del AI Act — obligación de transparencia ("hablas con una IA") al inicio, no mucho más. Configuramos el aviso por defecto, registramos las interacciones para auditoría, evaluamos sesgos en respuestas con conjunto de tests, y documentamos el sistema en ficha técnica (categoría, modelo, datos de entrenamiento del RAG, procesos de evaluación). Para casos de uso de "alto riesgo" (decisiones de RR.HH., scoring crediticio, etc.) hay obligaciones adicionales que evaluamos en el discovery.
Implementación: 3.500-25.000 € según complejidad (volumen de documentación, número de integraciones, función llamadas, multi-canal). Operación: variable según volumen — coste de OpenAI (~$0.01-0.05 por conversación con GPT-4o) + nuestra cuota de mantenimiento (290-1.500 €/mes). Para un chatbot de FAQ de una pyme con 1.000 conversaciones/mes, el coste total mensual está en 400-600 €.
Te hacemos una auditoría gratuita de 30 minutos: analizamos tu situación actual, identificamos qué se puede automatizar primero y te entregamos un plan concreto con ROI estimado.
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