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Asistentes IA
Asistentes conectados con información real de la empresa para responder preguntas, orientar usuarios y facilitar solicitudes.
Inteligencia Artificial · Automatización · Alicante
IA conectada a los datos y procesos reales de tu empresa.
Integro inteligencia artificial en webs, CRM, bases de datos, emails y herramientas internas para analizar información, automatizar tareas y convertir datos dispersos en acciones útiles.
IA aplicada
No se trata de poner un chatbot en una web.
La inteligencia artificial puede convertirse en una capa de software capaz de comprender información, clasificarla, transformarla y conectarla con otros sistemas de la empresa.
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Automatización
Clasificación de contactos, emails, generación de borradores, seguimiento, CRM y tareas repetitivas.
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Análisis de datos
Utilizar IA para interpretar información procedente de bases de datos, formularios y sistemas internos.
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Integración API
Conectar modelos de IA con aplicaciones, CRM, APIs, bases de datos y otras herramientas empresariales.
IA + Bases de datos
Una base de datos contiene información. La IA puede ayudar a interpretarla.
Muchas empresas acumulan datos durante años sin disponer de herramientas sencillas para convertirlos en información útil.
Análisis inteligente de bases de datos
Se pueden desarrollar herramientas que combinen bases de datos, consultas controladas e inteligencia artificial para analizar la actividad de una empresa.
Analizar clientes y prospectos
Estudiar reservas y actividad
Identificar tendencias
Resumir grandes volúmenes de información
Clasificar registros automáticamente
Detectar información relevante
Crear informes y dashboards
Hablar con los datos de tu empresa
Una interfaz puede permitir realizar preguntas sobre información empresarial sin que el usuario necesite conocer SQL o la estructura interna de la base de datos.
Por ejemplo:
¿Qué tipo de clientes convierten mejor?
¿Qué servicios generan más solicitudes?
¿Qué prospectos llevan varios días sin respuesta?
¿En qué periodos tenemos menor actividad?
¿Qué motivos aparecen con más frecuencia en las consultas?
Acceso controlado
La IA no necesita tener acceso ilimitado a tu base de datos.
Una arquitectura bien diseñada puede separar el modelo de inteligencia artificial de los datos y controlar exactamente qué información puede consultar.
Dependiendo del proyecto se pueden utilizar vistas específicas, consultas predefinidas, APIs intermedias o accesos de solo lectura.
Arquitectura
Usuario
→
IA
→
Capa de control
→
Base de datos
Permisos controlados
Acceso limitado a los datos necesarios
Consultas predefinidas cuando sea necesario
Validación antes de ejecutar acciones sensibles
OpenAI API
Conectar modelos de IA con el software de una empresa.
La API permite integrar modelos de OpenAI directamente en una aplicación y conectarlos con funciones, herramientas y datos definidos por el propio sistema.
La IA como parte de una aplicación
Una integración mediante API permite que la inteligencia artificial forme parte de una web, un CRM, una aplicación interna o un proceso automático.
Analizar textos y consultas
Clasificar información
Crear respuestas
Extraer datos
Analizar documentos
Conectar herramientas externas
Activar funciones del software
La respuesta no tiene por qué ser texto.
La IA también puede devolver información siguiendo una estructura definida previamente.
Esto permite integrar los resultados directamente en una aplicación.
{
"intencion": "solicitud_presupuesto",
"servicio": "automatizacion",
"nivel_interes": "alto",
"requiere_respuesta": true,
"accion": "contactar"
}
IA + Herramientas
Un modelo puede razonar. El software ejecuta la acción.
Mediante funciones y APIs, la inteligencia artificial puede identificar qué acción necesita realizarse y solicitar al sistema que la ejecute.
La lógica empresarial, los permisos y la ejecución permanecen controlados por la aplicación.
Ejemplo
Cliente
→
OpenAI
→
Function
→
CRM
Crear o actualizar un prospecto
Consultar disponibilidad
Buscar información
Crear una tarea comercial
Preparar una respuesta
IA local · Ollama
También puedo desplegar modelos de IA localmente.
Dependiendo de las necesidades, parte del procesamiento puede ejecutarse dentro de una infraestructura propia en lugar de depender exclusivamente de una API externa.
Ollama + Qwen3.5-35B-A3B
He trabajado con un worker local basado en Ollama y Qwen3.5-35B-A3B para realizar tareas automáticas dentro de procesos empresariales.
Qwen3.5-35B-A3B utiliza una arquitectura Mixture of Experts con 35 mil millones de parámetros totales y aproximadamente 3 mil millones activados durante la inferencia.
¿Para qué utilizamos un modelo local?
Clasificación automática
Extracción de información
Análisis de textos
Instrucciones estructuradas
Procesos multilingües
Generación de JSON
Workers de automatización
Arquitectura híbrida
IA local y APIs externas pueden trabajar juntas.
No es necesario elegir una única tecnología para todo el proyecto. Una arquitectura puede utilizar distintos modelos según el tipo de tarea.
IA local
Procesos repetitivos, clasificación, extracción de datos o determinadas tareas ejecutadas dentro de infraestructura propia.
OpenAI API
Integración de modelos externos cuando sus capacidades resultan adecuadas para una tarea determinada.
Software propio
La aplicación decide qué modelo utilizar, controla los datos disponibles y ejecuta las acciones autorizadas.
Aplicación
→
Router
→
IA local
OpenAI API
→
Resultado
Automatización comercial
De un mensaje recibido a una acción concreta.
Uno de los usos más interesantes de la IA consiste en convertir comunicaciones no estructuradas en información que un CRM pueda utilizar.
Emails, formularios y consultas pueden analizarse para identificar intención, interés, tipo de solicitud y siguiente acción.
Workflow
Email
→
IA
→
JSON
→
CRM
→
Seguimiento
Detectar intención
Evaluar interés
Clasificar la consulta
Guardar la información
Recomendar una acción
Preparar una respuesta
Aplicaciones
¿Dónde puede aportar valor?
Clínicas y centros
Información sobre servicios, clasificación de solicitudes, gestión administrativa, citas y seguimiento.
Inmobiliarias
Analizar necesidades, consultar propiedades, clasificar prospectos y automatizar seguimientos.
Equipos comerciales
Analizar emails, organizar prospectos, detectar oportunidades y preparar acciones comerciales.
Atención al cliente
Asistentes conectados con información empresarial, clasificación de consultas y preparación de respuestas.
Análisis empresarial
Combinar bases de datos, IA y dashboards para comprender mejor clientes, actividad, demanda y resultados.
Herramientas internas
Workers, buscadores, asistentes internos, extracción documental y pequeñas aplicaciones de IA.
Primero el problema
No todo necesita inteligencia artificial.
Primero analizamos cómo funciona tu empresa. Después decidimos qué debe automatizarse, qué necesita IA, qué puede resolverse con software tradicional y qué debe seguir bajo control humano.
La mejor solución no es la que utiliza más tecnología, sino la que resuelve mejor el problema.