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La IA ya sabe hacer casi todo. Lo difícil es que haga lo tuyo

Los modelos son los mismos para todos. Lo que cambia el resultado es el contexto: cómo vende tu equipo, dónde se atora tu proceso y qué datos ya tienes. Construimos soluciones de IA sobre tu operación real, desde un cotizador que arma la propuesta a partir de la llamada hasta el MVP de una app. Agenda una reunión con un consultor.

Contexto antes de código

Construido sobre tu operación

Medido en tu propio sistema

Un proyecto de IA sin contexto se queda en demo

Probar un modelo toma una tarde. Llevarlo a la operación sin preparar el terreno es lo que produce esto:

  • Un piloto que impresiona en la presentación y que nadie usa el lunes siguiente.
  • Una app que hace muchas cosas, menos la que el equipo necesitaba.
  • Respuestas que suenan seguras y están equivocadas, porque nadie le dijo al modelo de dónde sacar los datos.
  • Un proceso torcido que ahora se ejecuta más rápido.
  • Información que vive en llamadas, correos y hojas de cálculo que la solución nunca toca.
  • Costos de uso que nadie mide hasta que llega la factura.
  • Un MVP que hay que reescribir a los tres meses porque nadie definió qué tenía que resolver.
  • Una herramienta que solo entiende quien la construyó, y que se queda huérfana cuando esa persona se va.

Ninguno de estos problemas es del modelo. Vienen de construir antes de entender el proceso, sin un contexto escrito y sin una forma de medir. Cuando eso se resuelve primero, la misma IA que iba a quedarse en demo empieza a trabajar.

¿Qué es una solución de IA a la medida?

Es un sistema que resuelve un problema concreto de tu operación con modelos de IA, conectado a las herramientas que tu equipo ya usa. No es un chatbot genérico ni una licencia más. Es una pieza de tu proceso que antes hacía una persona a mano, o que nadie hacía.

Un ejemplo. Un proveedor de infraestructura en la nube cotizaba todo en Excel y casi siempre faltaba un dato. Hoy la reunión con el cliente se transcribe, un motor arma el borrador de la cotización, un segundo modelo califica cuánto hay que corregir y el equipo de producto solo ajusta. Todo aparece en una card dentro del negocio en HubSpot. Cada cotización ahorra 8 horas y ganan 40% más negocios.

La diferencia frente a los agentes que ya trae HubSpot es el alcance. Un agente de catálogo resuelve tareas comunes dentro del CRM. Una solución a la medida resuelve la tarea que solo tu empresa tiene, aunque viva fuera de HubSpot o necesite varios modelos trabajando juntos.

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Caso de éxito

De la llamada con el cliente a la cotización firmada

Un proveedor de infraestructura en la nube en México cotizaba todo a mano y casi siempre faltaba un dato. Así funciona hoy, paso por paso.

¿Por qué fallan los proyectos de IA en las empresas?

"¿Y si le conectamos ChatGPT a todo?"

Así empiezan muchos proyectos, y casi siempre terminan igual: un piloto que funciona en la demo y se apaga a las pocas semanas.

Las razones se repiten. Se automatiza el proceso tal como está, con todo y sus vueltas. Nadie escribe el contexto que la IA necesita para decidir bien. Y no hay forma de medir si está funcionando. Ninguna tiene que ver con el modelo.

Por eso el primer entregable no es código. Es un documento de contexto estratégico: qué problema se resuelve, con qué datos, qué decide la IA sola y qué pasa por una persona. Con ese documento se construye más rápido, y cualquiera de tu equipo entiende qué hace la solución y por qué.

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De la idea a algo que tu equipo usa, en 3 pasos

Contexto

Entendemos el proceso, dónde se atora y qué datos ya existen. Lo escribimos en un documento de contexto estratégico que van a usar la IA y tu equipo. Si la solución no se justifica, te lo decimos aquí.

1

Construcción

Construimos una primera versión acotada y conectada a tus herramientas: una integración con HubSpot, un flujo con varios modelos o el MVP de una app. Tu equipo la valida antes de que llegue a un cliente.

2

Medición y expansión

Medimos en tu propio sistema: horas, tasa de cierre, errores y costo de uso. Con eso se corrige o se amplía. Cuando la primera pieza es confiable, entra la siguiente.

3

¿Tu empresa está lista para una solución a la medida?

La señal más clara: hay una tarea que se repite, que depende de información que ya existe en algún lado y que hoy alguien resuelve a mano. Cotizar, calificar, clasificar, resumir, preparar. Si puedes describir esa tarea en una hoja, se puede construir.

No conviene si el proceso todavía cambia cada semana, o si un agente que ya viene en HubSpot resuelve lo mismo. En ese caso es más barato activar lo que ya pagas, y te lo vamos a decir en la primera conversación.

Ver agentes de IA en HubSpot

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En qué te ayudamos con IA

Diagnóstico de procesos

Identificamos qué tarea de tu operación conviene resolver primero con IA, según el volumen, los datos disponibles y el costo de equivocarse.

Contexto estratégico

Escribimos el documento que define el problema, los datos, las reglas y los límites. Es la base para construir y para que tu equipo entienda la solución.

Cotizador con IA

Cotizaciones que se arman a partir de la llamada con el cliente, con tu catálogo de productos y la revisión de tu equipo antes de enviarse.

Calificación de llamadas

Un modelo independiente evalúa cada reunión y le dice a ventas qué faltó preguntar y a producto cuánto hay que corregir.

Integraciones con HubSpot

Lo que construimos aparece donde ya trabaja tu equipo: cards en negocios y empresas, propiedades y actividades en el CRM.

MVP de apps con IA

Del contexto estratégico a una primera versión funcional de tu app, construida con Claude Code y lista para probar con usuarios reales.

Orquestación de procesos

Flujos que detectan un evento, como una reunión nueva, y ejecutan varios pasos sin que nadie tenga que dispararlos.

Análisis de reuniones

Conectamos tu herramienta de transcripción para que lo que se dice en una llamada llegue estructurado al CRM.

Modelos evaluadores

Un segundo modelo revisa el trabajo del primero y deja una calificación que guía la revisión humana.

Catálogos y reglas de negocio

Estructuramos productos, precios y reglas para que la IA cotice o recomiende con tus datos y no con supuestos.

Control de costos de uso

Definimos límites, alertas y un reporte de cuánto cuesta cada solución por tarea resuelta.

Documentación y traspaso

Cada solución queda documentada para que tu equipo la entienda, la ajuste y no dependa de una sola persona.

¿Cuánto cuesta una solución de IA a la medida?

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Depende de tres cosas: qué tan claro está el proceso, cuántas herramientas hay que conectar y cuánto contexto hay que escribir desde cero. Un cotizador sobre un CRM ordenado está en el rango bajo. Un MVP de app con varios flujos está en el alto.

Aparte está el uso de los modelos de IA, que se paga por consumo. En la mayoría de los casos es poco frente a las horas que libera, pero escala con el volumen, así que lo dejamos medido desde el primer día para que no te enteres en la factura.

Tienes preguntas, aquí un par de respuestas

Los agentes de HubSpot resuelven tareas comunes dentro del CRM y vienen incluidos en tu licencia. Una solución a la medida resuelve un proceso propio de tu empresa, aunque necesite varios modelos o viva en parte fuera de HubSpot. Si un agente de catálogo alcanza, te lo recomendamos primero.

No. Muchas soluciones se integran con HubSpot porque ahí trabaja el equipo comercial, pero un MVP o una herramienta interna pueden funcionar con otro CRM o sin él.

Depende del alcance. El contexto estratégico va primero y define el plazo de la construcción, así que tienes la fecha de entrega antes de empezar a construir.

Con el que mejor resuelva la tarea. Construimos con Claude y Claude Code, y combinamos modelos cuando conviene, por ejemplo uno que genera y otro que evalúa. Procuramos que la solución no quede amarrada a un solo proveedor.

Se define en el contexto estratégico: qué datos entran, dónde se procesan y qué se guarda. Si tu industria está regulada, esas reglas son parte del diseño desde el inicio, no un ajuste al final.

Va a pasar, y por eso se diseña para eso. Las soluciones tienen un punto de revisión humana antes de que algo llegue a un cliente, y en muchos casos un segundo modelo que califica el resultado para saber dónde revisar.

Sí, es lo más común. Partimos de tus herramientas, tus datos y tu proceso actual. Rehacer todo casi nunca hace falta.

Antes de construir definimos la métrica: horas por tarea, tasa de cierre o errores. Se mide en tu propio sistema, antes y después, para que el resultado no dependa de nuestra palabra.

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