Empresa de desarrollo de chatbots con IA

Chatbots con IA a medida que responden a partir de sus propios datos y saben cuándo derivar a una persona

Merehead desarrolla chatbots con IA a medida para atención al cliente, asistencia en el producto y conocimiento interno. Conectamos el bot a su centro de ayuda, los datos del producto y los sistemas de negocio, diseñamos la conversación y probamos las respuestas y las derivaciones antes del lanzamiento.

  • Tres chatbots entregados: soporte B2B SaaS, soporte de cuentas cripto y conocimiento interno
  • Acciones del bot definidas y una vía de derivación a una persona en cada proyecto
  • Pasos de aprobación para acciones sensibles

Socios tecnológicos oficiales

  • DigitalOcean
  • Crystal Intelligence
  • Elliptic
  • Ondato
  • Sumsub
Casos de uso

Chatbots que creamos para su negocio

La mayoría de los proyectos de chatbot empiezan con un problema concreto. Estos son los cuatro que diseñamos con más frecuencia.

Atención al cliente

La pregunta

«¿Dónde está mi factura?» o «¿Cómo activo el inicio de sesión en dos pasos?»

Qué usa el bot

Artículos del centro de ayuda y datos de la cuenta en solo lectura a través de sus API.

Qué obtiene el cliente

Una respuesta directa con enlace al artículo adecuado, o un caso de soporte abierto con la conversación ya adjunta.

Dónde se detiene la automatización: reembolsos, disputas, cambios en la cuenta y todo lo que requiera una decisión humana pasan a un agente.

Asistencia dentro del producto

La pregunta

«¿Cómo configuro un pago recurrente?»

Qué usa el bot

Documentación del producto, notas de versión y la lista de funciones del plan del usuario.

Qué obtiene el cliente

Guía paso a paso dentro de la app, teniendo en cuenta la pantalla en la que se encuentra.

Dónde se detiene la automatización: el bot explica los ajustes, pero solo los cambia cuando el usuario lo confirma y la acción está en una lista aprobada por usted.

Conocimiento interno

La pregunta

«¿Cuál es el procedimiento ante una transferencia bancaria fallida?»

Qué usa el bot

Páginas de la wiki, políticas y plantillas, consultadas con los propios permisos de acceso del empleado.

Qué obtiene el empleado

Una respuesta con el nombre y la versión del documento, para que pueda comprobar la fuente.

Dónde se detiene la automatización: si no existe una respuesta aprobada, el bot lo dice y envía la pregunta al responsable del documento.

Calificación de leads y reserva de reuniones

La pregunta

«¿Son compatibles con nuestro proveedor de pagos? ¿Cuánto costaría un piloto?»

Qué usa el bot

Su catálogo de productos, el calendario de ventas y el CRM.

Qué obtiene el visitante

Algunas preguntas de calificación y, después, una llamada reservada o un nuevo registro en el CRM para el equipo de ventas.

Dónde se detiene la automatización: el bot no da precios fuera de los rangos aprobados por su equipo de ventas.

¿Piensa en otro problema? Cuéntenos qué preguntas hacen más sus usuarios y qué sistemas contienen las respuestas.

Hablar de su caso de uso
Proyectos destacados

Proyectos de chatbot destacados

Tres chatbots entregados, cada uno con límites definidos, una vía de derivación a una persona y un resultado confirmado.

Proyecto 1B2B SaaS

Chatbot de atención al cliente para un producto B2B SaaS

Los clientes repetían las mismas preguntas sobre el acceso al espacio de trabajo, las facturas y la configuración de la cuenta. Las respuestas existían, pero estaban repartidas entre el centro de ayuda y los registros de cuentas, así que el personal de soporte tenía que buscar antes de responder.

Qué construimos

Un chatbot dentro de la app conectado al centro de ayuda y a API de cuentas de solo lectura. Comprueba el acceso al espacio de trabajo antes de mostrar datos de la cuenta y enlaza a las instrucciones adecuadas.

Límites

Las disputas de facturación y las solicitudes fuera de alcance pasan a un agente de soporte con la conversación adjunta.

Resultado confirmado
56%de las conversaciones elegibles del piloto resueltas sin ayuda humana
Elegibles600
Resueltas por el bot336

Piloto de cuatro semanas: 336 de 600 conversaciones elegibles. El porcentaje corresponde a la cohorte del piloto, no a toda la demanda de soporte.

Integraciones
Centro de ayudaAPI de cuentas

¿Tiene un problema similar de soporte o conocimiento? Definamos el alcance de su chatbot.

Hablar de su proyecto de chatbot
Enfoque

¿Desarrollo a medida o plataforma lista para usar?

Evaluamos si le conviene más configurar una plataforma existente, ampliarla con conectores propios o construir un chatbot dedicado.

Configurar una plataforma existente

Encaja cuando

Necesita respuestas para un conjunto pequeño de preguntas con respuestas públicas.

Ampliar una plataforma con conectores propios

Encaja cuando

La plataforma cubre la conversación, pero alguien tiene que construir la conexión con su CRM, help desk o API del producto.

Antes de elegir

Compare plataformas y desarrollo a medida en estos puntos

Repasamos cada punto con usted durante el descubrimiento y recomendamos la opción de menor coste total que siga cumpliendo sus requisitos.

Conectores

Si la plataforma ya se conecta a su CRM, help desk y API del producto, o si alguien tiene que construir cada conexión.

Permisos

Si el bot puede mostrar a cada usuario solo lo que tiene permitido ver.

Interfaz

Cuánto control tiene sobre el widget, la marca y el comportamiento en móvil.

Despliegue

Dónde se ejecuta el sistema y si podrá trasladarlo más adelante.

Licencias

Cuánto paga por usuario, por conversación o por integración a medida que crece el volumen.

Propiedad

Quién conserva los prompts, el contenido, los registros de conversaciones y el código de integración.

Soporte

Quién arregla una integración rota un viernes por la tarde.

Servicios

Servicios de desarrollo de chatbots con IA

Cada servicio termina con un resultado concreto que puede revisar.

Hablar de su proyecto

¿Parte de un prototipo que ya tiene?

Podemos evaluarlo primero. Recibirá un informe escrito sobre lo que funciona, lo que es arriesgado mantener y un plan de alcance cerrado para dejarlo listo para producción.

Solicitar revisión del prototipo
01

Descubrimiento

Revisamos sus tickets de soporte, el contenido de ayuda actual y las preguntas que la gente hace realmente.

ResultadoDocumento de alcanceCategorías de consultasFuentes de datosSistemasCriterios de éxito
02

Diseño conversacional

Escribimos los flujos de diálogo, las preguntas aclaratorias, la lógica de seguimiento, el tono y los límites de lo que responde el bot.

ResultadoFlujos de diálogo comprensibles sin conocimientos técnicos
03

Desarrollo del chatbot y la base de conocimiento

Preparamos el contenido, construimos la búsqueda sobre él y configuramos el modelo.

ResultadoUn bot funcional conectado a las fuentes que usted aprobó
04

Integración con API y canales

Conectamos el bot a su web, app o canales de mensajería y a sus sistemas.

ResultadoUn bot integrado funcionando en un entorno de staging
05

Evaluación y lanzamiento

Probamos con categorías reales de preguntas, datos ausentes, comprobaciones de permisos y casos de derivación, y lanzamos por etapas.

ResultadoInforme de pruebasPlan de lanzamiento con pasos de reversión
06

Soporte continuo

El soporte es un acuerdo independiente que cubre la monitorización y la corrección de errores.

Se presupuesta aparteNuevas integracionesEscenariosCambios de modeloMejoras de funciones
Integraciones

Canales e integraciones

Cada integración depende de tres cosas:

  • El acceso a la API del proveedor
  • La licencia que su equipo tiene para ese sistema
  • Los permisos que aprueba su equipo de seguridad

Confirmamos los tres puntos durante el descubrimiento, antes de fijar el calendario.

Canales
  • Sitio web
  • Apps móviles
  • Slack
  • Telegram
Sistemas a los que se conecta el bot
  • CRMHubSpot, Salesforce
  • Help deskZendesk
  • Proveedor de KYCSumsub
  • API internasSus propios servicios
Respuestas

De dónde obtiene el bot sus respuestas

Para preguntas factuales, diseñamos el chatbot para que recupere la información de fuentes aprobadas. Las respuestas sobre una cuenta concreta usan API autorizadas. Probamos cómo actúa ante información ausente, fuentes contradictorias y solicitudes fuera de su alcance.

Documentos preparados

Preparamos sus documentos: eliminamos duplicados, asignamos un responsable a cada uno y fijamos una versión.

Una fuente en cada respuesta

El bot muestra un enlace a la fuente en cada respuesta, para que el cliente o el empleado pueda comprobarla.

Actualizaciones sin reentrenamiento

Cuando actualiza un documento, el bot usa la nueva versión tras refrescar el índice. No hay que reentrenar el modelo.

Respuestas según el rol

Los usuarios solo ven el contenido que permite su rol. Un agente de soporte y un auditor interno pueden recibir respuestas distintas a la misma pregunta.

Contradicciones señaladas

Cuando dos fuentes no coinciden, el bot lo indica y señala la contradicción a un responsable.

Un «no lo sé» honesto

Cuando ninguna fuente aprobada cubre una pregunta, el bot dice que no lo sabe y la deriva.

Indexar sus documentos no es lo mismo que hacer fine-tuning de un modelo con ellos. Tampoco es una promesa de cero errores. Los modelos de lenguaje siguen equivocándose, así que medimos con qué frecuencia ocurre y diseñamos la derivación para los casos con riesgo.

Diseño conversacional

Diseño conversacional y derivación a una persona

Un buen bot pregunta antes de suponer. Si una pregunta puede significar dos cosas, el bot pregunta cuál. También recuerda los mensajes anteriores, para que el usuario no repita los datos de la cuenta o el nombre del producto en cada respuesta.

Acordamos esto con su equipo antes del desarrollo
Tono
Formal, cercano o neutro, descrito con ejemplos por escrito.
Idiomas
Inglés, que hemos probado. Otros idiomas pueden incluirse en el alcance de un proyecto concreto.
Límites
Temas que el bot responde, temas que redirige y temas que nunca trata.

La voz es posible, pero es una opción y no forma parte del paquete estándar. La recomendamos solo cuando las llamadas telefónicas ya forman parte del flujo de soporte.

Derivación a una personaEl bot deriva la conversación a un operador cuando
  1. 1El usuario pide hablar con una persona.
  2. 2La pregunta queda fuera del alcance acordado.
  3. 3Dos fuentes dan respuestas distintas.
  4. 4La solicitud implica una acción sensible, como un cambio de pago o el cierre de una cuenta.
El operador recibe
  • La conversación completa
  • Los datos que el bot ya comprobó
  • Una nota sobre el asunto pendiente

El cliente no tiene que volver a explicar el problema.

Seguridad

Seguridad y despliegue

Diseñamos el acceso en torno a su sistema de identidad existente.

Autenticación

El bot sabe quién es el usuario antes de mostrar datos de la cuenta.

Acceso a datos

Solo lectura por defecto. Las acciones de escritura requieren una lista explícita de permitidos y, cuando haga falta, un paso de confirmación.

Secretos

Las claves de API y los tokens se guardan en su gestor de secretos, no en el prompt ni en el código.

Registros y retención

Acordamos qué conversaciones se registran, durante cuánto tiempo y quién puede leerlas.

Límites de acciones

El bot no puede ejecutar una acción que usted no haya aprobado, aunque el usuario la pida.

Inyección de prompts

Los permisos de acceso y los límites de acciones los aplican la aplicación y los servicios de backend. Las pruebas incluyen intentos de exponer datos restringidos o provocar acciones no autorizadas.

Modelo y proveedor

Se eligen en cada proyecto según las condiciones de tratamiento de datos y los resultados de las pruebas.

Modelos y tratamiento de datos

Su cuenta cloud y la API de modelo que elija

GPT-5Claude Sonnet 5.5Gemini 3.8 Flash

La aplicación se ejecuta en su cuenta cloud y las solicitudes van a la API de modelo que elija. Según sus condiciones actuales, las API estándar de OpenAI, Anthropic y Google no usan sus datos para entrenamiento.

Para requisitos más estrictos
AWS BedrockAzure OpenAIProveedor con retención cero de datos

Confirmamos las condiciones del proveedor elegido antes del lanzamiento.

Calidad

Cómo probamos la calidad del chatbot

Antes del piloto, acordamos el plan de pruebas con su equipo.

Informamos sobre

Respuestas correctas

Revisadas por un revisor.

Respaldo de la fuente

Si cada respuesta está respaldada por un documento aprobado.

Resolución

Sin un nuevo contacto dentro del plazo acordado.

Calidad de la derivación

Valorada por los operadores que reciben los casos.

Latencia de respuesta p95

El tiempo de respuesta dentro del cual queda el 95% de las respuestas.

Coste por conversación

Cuánto cuesta ejecutar una conversación.

El plan de pruebas cubre

  • Categorías reales de solicitudesLas preguntas que su equipo de soporte recibe con más frecuencia, anonimizadas cuando sea necesario.
  • Seguimientos difícilesPreguntas que dependen de una respuesta anterior o que corrigen al bot.
  • Datos ausentesQué ocurre cuando falta un registro de cuenta o un documento.
  • PermisosSi un usuario puede ver la información de otro.
  • DerivacionesSi los casos adecuados llegan a una persona con el contexto completo.

Se fija antes de empezar el piloto

Periodo de pruebaTamaño de la muestraMétodo de evaluaciónExclusiones

Una conversación abandonada no cuenta como resuelta.

Proceso

Nuestro proceso de desarrollo de chatbots

Los plazos dependen de la rapidez con la que su equipo facilite el acceso a las API, revise los borradores y ordene los documentos de origen. No fijamos una fecha antes de que el descubrimiento muestre lo que implica el trabajo.

  1. 1

    Descubrimiento y auditoría de contenido

    Revisamos sus preguntas, documentos y sistemas.

    Su parteAcceso a datos de muestra y un responsable del contenido

  2. 2

    Prototipo de conversación

    Construimos los flujos de diálogo y los probamos con su equipo con preguntas de muestra.

    Su parteUsted aprueba el alcance antes de empezar el desarrollo

  3. 3

    Desarrollo e integraciones

    Conectamos las fuentes de conocimiento y los sistemas.

    Su parteAcceso a API, credenciales y acceso de revisión

  4. 4

    Evaluación

    Ejecutamos el plan de pruebas acordado y compartimos los resultados.

    Usted recibeResultados de las pruebas, incluidos los fallos y sus causas

  5. 5

    Lanzamiento controlado

    El bot se pone en marcha para un conjunto limitado de categorías de preguntas.

    Su parteSu equipo revisa las conversaciones antes de ampliar el alcance

  6. 6

    Soporte

    Supervisamos la calidad, actualizamos el contenido e informamos sobre las métricas anteriores.

    Usted recibeInformes periódicos sobre las métricas acordadas

Para conocer el proceso completo, lea Cómo crear un chatbot desde cero para su negocio

Coste y plazos

Coste y plazos de desarrollo

El coste de un chatbot con IA tiene cinco partes. Mostramos cada una por separado para que vea qué determina el presupuesto.

  • DesarrolloDiseño, desarrollo, integración y pruebas
  • Uso del modeloLo cobra el proveedor del modelo según el volumen y la duración de las conversaciones
  • InfraestructuraAlojamiento, almacenamiento y monitorización
  • Canales y licenciasPlataformas de mensajería, licencias de widgets y herramientas de terceros
  • SoporteMonitorización, actualizaciones de contenido y mejoras tras el lanzamiento
Paquetes

Chatbot con IA básico

$3,000–7,000

2–4 semanas

Un chatbot en su web que responde preguntas habituales, construido sobre una API de LLM.

No incluye carga de documentos ni una base de conocimiento creada con sus archivos.

Chatbot RAG

$7,000–15,000

4–7 semanas

Respuestas a partir de documentos, PDF y una base de conocimiento.

  • Su propia interfaz de chat, con historial para cada usuario
  • Carga de documentos a la base de conocimiento
  • Panel de administración para conocimiento y conversaciones
  • Despliegue en su cuenta cloud
  • Respuestas que citan su documento de origen

Chatbot con IA para empresas

$12,000–30,000

6–12 semanas

Integraciones con CRM y API, analítica.

Chatbot con IA corporativo

$30,000–80,000

3–6 meses

Roles de usuario, SSO, varias fuentes de datos, seguridad, registros de auditoría.

El descubrimiento parte de $2,000 y está incluido en el precio del paquete. Cada precio presupone los canales, integraciones, fuentes de datos, idiomas y la complejidad de acceso de su estimación. Los costes operativos mensuales de infraestructura cloud, uso de la API del modelo y soporte se estiman por separado, según el volumen mensual previsto de conversaciones y su duración media. Indicamos esas suposiciones en la estimación.

Plazos

Etapas habituales del proyecto

Algunas etapas se realizan en paralelo, así que el plazo total es menor que la suma de las etapas. Las aprobaciones de seguridad y el acceso a las API son las causas de retraso más habituales.

Obtener un presupuesto a medida
EtapaDuración habitualQué se hace
Descubrimiento y arquitectura3–5 díasRequisitos, escenarios, elección del LLM
Diseño UI/UX4–7 díasInterfaz de chat, panel de administración
Backend e integración del LLM1–2 semanasAPI, contexto, historial de conversaciones
Implementación de RAG1–2 semanasEmbeddings, búsqueda, documentos
Despliegue en la nube3–5 díasDocker, CI/CD, base de datos
Pruebas y optimización1–2 semanasCalidad de las respuestas, seguridad, rendimiento
Por qué Merehead

Por qué Merehead

La calidad de un chatbot depende de los sistemas que hay detrás.

Solidez en backend

Nuestro equipo ha construido API, modelos de permisos y capas de integración para productos fintech y cripto, por eso tratamos las respuestas vinculadas a cuentas como una tarea de ingeniería y no como una respuesta guionizada.

Fintech y cripto

Este es nuestro terreno más fuerte. El soporte vinculado a cuentas, las preguntas sobre el estado de transacciones y las respuestas sensibles al cumplimiento normativo requieren reglas distintas a las de un bot de FAQ genérico, y la mayor parte de nuestro equipo ha construido sistemas así.

Socio: SumsubSocio: OndatoSocio: Elliptic

Roles claros

Yuri Musienko, CBDO de Merehead, ha trabajado en el desarrollo y la optimización de IA, plataformas de trading y tokenización de activos. Desde 2018 asesora a empresas en planificación estratégica y entrada en mercados.

Yuri Musienko
Yuri MusienkoCBDO, Merehead

Documentación y traspaso

Recibe documentación que su equipo puede usar sin nosotros.

Flujos de diálogoNotas de integraciónResultados de las pruebasRunbook
Opiniones de clientes

Qué dicen los clientes de trabajar con Merehead

Esto es lo que dijeron los equipos con los que trabajamos tras el lanzamiento.

«Empezamos con las preguntas de acceso y las solicitudes de facturas porque nos quitaban tiempo cada día. Lo más útil fue la derivación: nuestro equipo veía lo que había preguntado el cliente y lo que el bot ya había comprobado. También teníamos una lista clara de las preguntas que aún no estaba preparado para responder.»
Dakotah BellamyResponsable de Atención al Cliente, empresa B2B SaaS
«La interfaz de chat era solo una parte del trabajo. Necesitábamos que el acceso a las cuentas se gestionara correctamente y que el bot avisara cuando los datos de una transacción estuvieran incompletos. El equipo trabajó esos casos con nuestros desarrolladores de backend antes del lanzamiento. Eso nos dio una base mucho más clara para decidir el lanzamiento.»
Patrick MartinezCTO, plataforma de criptomonedas
«La primera revisión reveló cuántas versiones antiguas de nuestros procedimientos seguían circulando. Lo resolvimos antes de desplegar el bot. Ahora la gente puede abrir la fuente de cada respuesta y cada documento tiene un responsable. Eso nos ha sido más útil que añadir otro buscador.»
Dino ParraResponsable de Operaciones
FAQ

Preguntas frecuentes

Yuri Musienko
Yuri MusienkoCBDO · IA, plataformas de trading y tokenización de activos

Desde 2018, Yuri asesora a empresas en planificación estratégica, entrada en mercados internacionales y escalado de negocios tecnológicos. Pregúntele directamente por su caso.

Hablar con un experto

Los paquetes van desde $3,000 para un chatbot básico hasta $30,000–80,000 para una solución corporativa. El descubrimiento parte de $2,000 y cada estimación enumera las suposiciones en las que se basa.

Un chatbot básico lleva de 2 a 4 semanas y una solución corporativa, de 3 a 6 meses. La duración de cada etapa figura en la sección de coste y plazos.

Los documentos a partir de los cuales debe responder el bot, acceso a los sistemas que debe leer y una lista de las preguntas que su equipo recibe con más frecuencia. Es normal que el contenido esté desordenado. Le ayudamos a separar lo vigente de lo que conviene eliminar.

Sí. Empezamos con una evaluación y le entregamos un informe escrito sobre lo que puede mantenerse, lo que hay que rehacer y cuánto cuesta llegar a producción.

Si su CRM ofrece una API, normalmente sí. Confirmamos campos, permisos y límites de peticiones durante el descubrimiento. Algunos CRM requieren una integración con licencia o un conector propio, y le diremos cuál es su caso.

Inglés, que hemos probado. Otros idiomas pueden incluirse en el alcance de un proyecto concreto.

El bot deriva la conversación a un operador cuando el caso queda fuera de su alcance, cuando el usuario pide hablar con una persona o cuando la solicitud requiere una decisión. El operador ve todo el historial y los datos ya comprobados.

El chatbot se ejecuta en su cuenta cloud. Le entregamos el código, la documentación y los prompts. La API del modelo se licencia por separado, con su propia cuenta en el proveedor.

El proyecto incluye 1 mes de garantía para defectos dentro del alcance acordado. La monitorización y el mantenimiento continuos se cubren con un acuerdo de soporte independiente. Las nuevas integraciones, escenarios, cambios de modelo y mejoras de funciones se presupuestan aparte.

Contacto

Cuéntenos su proyecto de chatbot

Describa qué debe hacer el chatbot. Revisaremos el alcance y definiremos los próximos pasos.

Conviene incluir
  • Las preguntas que su equipo recibe con más frecuencia
  • Los documentos a partir de los cuales debe responder el bot
  • Los sistemas que debe leer
  • Cualquier prototipo que ya tenga

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