IA Privada · Madrid · 28001-28080

IA Privada en Madrid
para empresas que no
quieren ChatGPT genérico.

Agentes con arquitectura RAG sobre tus datos: contratos, jurisprudencia, manuales, expedientes. Anclado a tus datos (RAG), RGPD-compliant, integrable con WhatsApp, web y Telegram.

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RAG sobre tus datos Infraestructura UE RGPD-compliant RAG · datos propios
No es ChatGPT en una web

UNA IA QUE RESPONDE
CON TU CONOCIMIENTO.

La diferencia entre un chatbot que alucina y un asistente útil está en la arquitectura. RAG (Retrieval Augmented Generation) hace que la IA consulte tus documentos en cada respuesta: contratos, jurisprudencia, manuales internos, FAQs. Cita fuentes. No inventa.

Ancorado en tus datos

Si no está en tus documentos, la IA dice "no tengo información sobre eso" y deriva a una persona. No inventa fechas, importes ni cláusulas. Crítico para sectores regulados.

Citas de fuentes

Cada respuesta indica de qué documento sale la información. Despacho consultando jurisprudencia: la IA cita la sentencia exacta. Tu equipo confía en lo que ve.

RGPD y datos en UE

Infraestructura en UE. Cifrado en reposo y en tránsito. DPA firmado. Los datos no se usan para entrenar modelos externos. Auditable.

Multi-canal

Mismo cerebro en web, WhatsApp Business API, Telegram, Slack y Teams. Tu cliente pregunta por web, sigue por WhatsApp. Tu equipo consulta desde Teams.

Datos siempre tuyos

Los documentos y la base vectorial están en tu espacio. Si cancelas, exportación completa. Cero secuestro de información. Sin "vendor lock-in".

Modelos actualizables

Cuando aparece un modelo LLM mejor (GPT-5, Claude, Gemini), migramos sin reentrenar nada. Tu base de conocimiento (RAG) es independiente del modelo subyacente.

Casos de uso típicos en Madrid

¿PARA QUÉ LA USAS?

Casos donde IA privada con RAG genera retorno real en empresas de Madrid. No "innovación por innovar": funciones concretas que ahorran tiempo o captan clientes.

Atención cliente 24/7
Web + WhatsApp con tus FAQs y políticas
Cualificación de leads
Filtra preguntas frecuentes, escala lo serio
Consulta jurisprudencia
Despachos: búsqueda interna por casos
Asistente comercial
B2B: catálogo, precios, propuestas técnicas
Onboarding empleados
Procedimientos, manuales, RRHH interna
Soporte técnico
Manuales, troubleshooting, integraciones
Asistente clínico
Información de servicios y citas para pacientes
Análisis de contratos
Resumen, cláusulas críticas, comparativa
Metodología

DEL KICK-OFF
A LA IA EN PRODUCCIÓN.

Cuatro fases. 2-4 semanas para implementación estándar. Sin "te entrego un POC que no usas".

01
Semana 1

Kickoff y casos de uso

Reunión inicial: qué problema queremos resolver, quién la va a usar, qué documentación existe. Definimos 1-3 casos de uso piloto. Sin "todo al mismo tiempo".

02
Semana 1-2

Ingesta y vectorización

Recibimos documentos (PDF, Word, Excel, etc.), los limpiamos, los troceamos en chunks semánticos y los indexamos en base de datos vectorial. Sandbox de pruebas.

03
Semana 2-3

Integración canales

Conectamos a los canales pactados: web (chatbot), WhatsApp Business API, Telegram, Slack o Teams. Configuramos handoff a humanos cuando hace falta.

04
Semana 3-4

Lanzamiento y ajustes

Despliegue gradual con grupo piloto. Formación de usuarios. Análisis de conversaciones reales para identificar lagunas y añadir documentación o ajustar prompts.

Modelo de precios transparente

DESDE 590 €/MES.

Setup + infraestructura + mantenimiento incluidos. Hasta 1.500 €/mes según complejidad y volumen. La inversión inicial de implementación está incluida en los primeros meses.

Setup completo y kickoff
Arquitectura RAG sobre tus datos
Ingesta y vectorización de documentos
Hosting infraestructura UE (RGPD)
Cifrado en reposo y en tránsito
Integración web, WhatsApp, Telegram
Handoff a humanos configurado
Panel de análisis de conversaciones
Actualización de modelos LLM
Datos exportables, sin vendor lock-in
Ver todos los planes
Preguntas frecuentes

LO QUE NOS PREGUNTA
EL CLIENTE DE MADRID.

¿Qué es RAG y por qué importa para mi empresa?
RAG (Retrieval Augmented Generation) es la arquitectura que permite que la IA responda solo con tus datos, no con conocimiento genérico de internet. Sube tus contratos, expedientes, manuales o jurisprudencia y la IA responde basándose exclusivamente en eso. Es la diferencia entre ChatGPT (genérico, alucina) y un asistente que conoce tu empresa.

¿Es seguro con datos confidenciales? ¿Cumple RGPD?
Sí. Trabajamos con infraestructura en la UE, cifrado en reposo y en tránsito, control de acceso por roles y registros de auditoría. Los datos siempre son del cliente: están en su propio espacio de almacenamiento, no se usan para entrenar modelos externos. Firmamos DPA (acuerdo de tratamiento de datos) y entregamos documentación de cumplimiento RGPD.

¿Cuánto tarda en montarse?
Implementación estándar: 2-4 semanas. Semana 1: kickoff, definición de casos de uso, ingesta de documentos piloto. Semana 2-3: integración (web, WhatsApp, Telegram según necesidad), pruebas en sandbox. Semana 4: lanzamiento controlado, formación de usuarios, ajustes finos. Para implantaciones complejas (jurisprudencia + ERP + CRM) puede llegar a 6-8 semanas.

¿Se entrena con cualquier documento? ¿Qué formatos acepta?
Acepta PDF (escaneado y nativo), Word, Excel, HTML, Markdown, transcripciones y bases de datos estructuradas. Lo que se 'entrena' técnicamente no es el modelo: se indexa el contenido en una base de datos vectorial y la IA lo consulta cuando responde. Esto permite actualizar la base de conocimiento añadiendo documentos sin reentrenar nada.

¿En qué canales atiende? ¿Solo en una web?
Integramos en web (chatbot embebido), WhatsApp Business API, Telegram, Slack y Microsoft Teams. Para atención al cliente típicamente web + WhatsApp. Para uso interno (consulta jurisprudencia, manuales) Teams o Slack. Para B2B con clientes en chat asincrónico, WhatsApp gana.

¿Qué pasa si la IA se equivoca o no sabe responder?
El sistema tiene tres mecanismos: (1) si no encuentra la respuesta en tus datos, responde 'no tengo información sobre eso, voy a derivarte a una persona' en lugar de inventar; (2) cada respuesta incluye fuentes consultadas (de qué documento sale la respuesta); (3) hay un panel donde tu equipo revisa conversaciones y puede corregir lagunas añadiendo documentación.

¿Cuánto cuesta y qué incluye?
Desde 590 €/mes hasta 1.500 €/mes según complejidad y volumen. Incluye: setup completo (arquitectura RAG, vectorización, integración canales), hosting infraestructura UE, mantenimiento técnico, actualización de modelos LLM cuando salen versiones mejores y soporte. La inversión inicial de implementación (kickoff + ingesta + integración) se incluye en los primeros meses sin coste extra.

¿Y los datos? ¿Quién es propietario?
Tuyos al 100 %. Los documentos y la base vectorial están en tu espacio de almacenamiento. Si cancelas el servicio, te entregamos exportación completa: documentos originales, embeddings, configuración. Cero secuestro de datos. Tu información nunca se usa para entrenar modelos comerciales de terceros.
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