Asistentes que responden con tus documentos, agentes que hacen tareas con supervisión y automatizaciones que quitan trabajo repetitivo. Empezamos con una prueba de concepto de 2–4 semanas para comprobar que funciona con tus datos.
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2010
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Resumen rápido · Lo esencial en 30 segundos
Integramos IA en tu empresa con asistentes y chatbots con RAG sobre tus documentos, agentes con supervisión humana y automatización de procesos. Trabajamos con OpenAI, Anthropic y modelos open-source desplegados en tu propia infraestructura cuando la privacidad de datos lo requiere.
Las soluciones de IA empresariales aplican machine learning, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión por computador a procesos concretos del negocio: clasificación automática, generación de texto, predicción de demanda, detección de anomalías, automatización de tareas repetitivas y sistemas conversacionales. La diferencia clave está entre modelos generativos (LLMs como GPT, Claude o Mistral), modelos supervisados que aprenden de datos etiquetados, y modelos no supervisados que descubren patrones por sí mismos.
En NVDigital integramos modelos comerciales (OpenAI, Anthropic, Google AI) y open-source autoalojados (Llama, Mistral) según el caso de uso, la criticidad de los datos y el presupuesto. Construimos asistentes con RAG sobre la documentación del cliente (respuestas que citan su fuente), automatizamos procesos combinando flujos con modelos de lenguaje, desplegamos modelos predictivos cuando los datos lo permiten, y cumplimos el RGPD para datos sensibles con despliegues autoalojados cuando aplica.
La IA conviene cuando hay procesos repetitivos con alto volumen, atención al cliente 24/7, análisis de grandes cantidades de texto o datos no estructurados, o detección automática (fraude, anomalías, calidad). No conviene cuando la tarea requiere juicio estratégico humano, creatividad de marca o cuando el volumen de datos no justifica el coste de entrenamiento. Hacemos siempre una prueba de concepto en 2-4 semanas para validar ROI antes de pasar a producción.
Antes de elegir, conviene entender las piezas: qué es un sistema RAG, qué hace un agente de IA y cómo se integra un chatbot en tu web. Y una obligación que ya está en vigor: desde agosto de 2026 un chatbot tiene que avisar de que es una IA; lo explicamos en qué exige el AI Act a tu empresa.
De un asistente sobre tus documentos a una automatización que trabaja sola, siempre con una persona en las decisiones que importan
Asistentes que responden con tu documentación (manuales, catálogo, políticas internas) y citan de dónde sale cada respuesta. Para atención al cliente o para el equipo, con paso a una persona cuando la pregunta lo requiere.
Clasificar correos y tickets, extraer datos de facturas o pedidos, redactar borradores de respuesta y moverlos al sistema que toca. La IA hace la parte de leer y entender; el flujo, en n8n, Make o código propio, hace el resto.
Agentes que encadenan pasos (consultar un sistema, decidir, actuar) dentro de límites definidos. En lo que tiene impacto, el agente propone y una persona aprueba.
Conectamos la IA con lo que ya usas (ERP, CRM, helpdesk, web) mediante API, webhooks o conectores, sin sustituir tus sistemas: los enriquece.
Previsión de demanda, detección de bajas o anomalías y scoring de leads cuando hay histórico suficiente. Primero comprobamos si tus datos dan para un modelo fiable.
Reconocimiento de imágenes y visión artificial para automatización de procesos visuales.
Trabajamos con los modelos de OpenAI, Anthropic y Google, y con modelos abiertos (Llama, Mistral) cuando hay requisitos de privacidad estrictos. No fijamos versiones en esta página porque cambian cada pocos meses. La elección depende de tres factores: latencia (chat real-time vs batch), coste por token y precisión del dominio. Hacemos benchmarks con tu propio dataset antes de comprometernos con un proveedor.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) significa que el chatbot consulta tu documentación en tiempo real antes de responder. Indexamos tu contenido (manuales, base de conocimiento, catálogo) en una base vectorial (Pinecone, Qdrant o pgvector), y cuando llega una pregunta el modelo recupera los fragmentos relevantes y genera la respuesta citando fuentes. Reduce mucho las respuestas inventadas, pero no las elimina: por eso medimos el asistente con una batería de preguntas reales antes de publicarlo y, cuando no encuentra la respuesta en tus documentos, lo dice en lugar de improvisar.
Por defecto trabajamos con proveedores que NO entrenan con tus datos (OpenAI API con opt-out, Anthropic con política DPA, Azure OpenAI con aislamiento europeo). Si manejas datos especialmente sensibles, desplegamos modelos open-source (Llama, Mistral) en infraestructura propia o europea. Firmamos DPA conforme RGPD y documentamos qué dato va a dónde.
Sí. Aplicamos modelos predictivos para forecasting de demanda, detección de churn, identificación de anomalías, scoring de leads y clasificación automática. Empezamos siempre con un análisis exploratorio de tus datos, validamos hipótesis con el equipo de negocio y desplegamos modelos con métricas claras (precisión, recall, F1) antes de pasar a producción.
Un MVP de chatbot interno con RAG suele oscilar entre 4.000-12.000 € según el volumen de documentos y el nivel de integración. En una automatización (clasificación de tickets, borradores de respuesta) el retorno depende del volumen: lo calculamos con tus casos diarios y el tiempo que hoy se dedica a cada uno antes de proponer nada. Antes de cotizar hacemos siempre un diagnóstico de viabilidad gratuito.
Desde el 2 de agosto de 2026, un chatbot que habla con clientes tiene que decir que es una IA. Si lo pones en servicio en tu web con tu marca, aunque use un modelo de terceros, la ley te trata como proveedor. Lo dejamos resuelto en el diseño: aviso visible, registro de conversaciones y paso a una persona.
Depende del proceso. Para tareas con impacto bajo (clasificación, sugerencias) automatizamos al 100% con monitorización. Para tareas críticas (decisiones financieras, comunicaciones a clientes) usamos patrones human-in-the-loop: la IA propone, una persona aprueba. Cada modelo en producción tiene métricas de drift, alertas de degradación y kill-switch para revertir al flujo manual sin downtime.
Sí, hay tres caminos según el volumen de datos. Con pocos ejemplos (< 100) usamos few-shot prompting. Con datasets medios (500-5.000 ejemplos) hacemos fine-tuning sobre un modelo base comercial o abierto. Con datasets grandes y dominio muy específico (legal, médico) entrenamos modelos desde checkpoints open-source. Te ayudamos a estructurar el dataset y elegir la opción con mejor coste/beneficio.
Conectamos vía APIs REST/GraphQL, webhooks o conectores nativos para los sistemas más comunes (HubSpot, Salesforce, Holded, Odoo, Shopify, WooCommerce). Para sistemas legacy sin API usamos una capa de integración (Make, n8n, o Node.js custom) que sincroniza datos en batch o en tiempo real. La IA nunca sustituye a tu sistema actual — lo enriquece.
Servicios complementarios
En la mayoría de proyectos un solo servicio no resuelve el problema completo. Estos suelen acompañar al que estás viendo.