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SOLUCIÓN · LLM + RAG · ATENCIÓN

Asistente IA para atención al cliente con tu base de conocimiento

Implantamos asistentes de IA para atención al cliente que entienden tu producto, tus precios y tu manera de hablar. Conectados a tu base de conocimiento, CRM y sistemas internos. Sin alucinaciones: responden con lo que tienes documentado o derivan a un humano.

PRECIO CERRADO presupuesto por escrito antes de empezar
CÓDIGO TUYO te entregamos el código fuente
SIN PERMANENCIA mantenimiento sin compromisos a largo
<24h respuesta a tu primera consulta
EL PROBLEMA

¿Te suena esto?

CÓMO FUNCIONA

Asistentes IA con tu propia documentación

Construimos un agente IA basado en LLM que recupera información desde tu propia base de conocimiento (RAG: Retrieval-Augmented Generation). Solo responde con lo que está documentado, derivando a humano cuando no tiene contexto suficiente.

ANTES

  • El cliente abre un ticket y espera horas o días.
  • Tu equipo dedica el 60-70% del tiempo a preguntas repetidas.
  • Las respuestas dependen de qué agente le toque al cliente.
  • Tienes que contratar más gente para crecer.

DESPUÉS

  • El cliente recibe respuesta en segundos, 24/7.
  • Tu equipo solo ve los casos complejos, los importantes.
  • Las respuestas son consistentes y trazables.
  • Escalas en volumen sin contratar proporcionalmente.
QUÉ INCLUYE

QUÉ TE ENTREGAMOS

01

INGESTA DE CONOCIMIENTO

Subimos tu documentación, FAQs, manuales, tickets pasados, contratos. Lo procesamos para que el LLM lo entienda.

02

AGENTE CON RAG

El LLM busca en tu base de conocimiento antes de responder. Solo dice lo que está documentado.

03

CONEXIÓN A TU CRM/ERP

Si el cliente pregunta por su pedido, su factura o su contrato, el agente lo consulta en tu sistema.

04

CANALES

WhatsApp Business, web (chat embebido), email automático, Telegram, Slack interno.

05

ESCALADO A HUMANO

Cuando el agente no puede o el cliente lo pide, salta a una persona con todo el contexto previo.

06

PANEL Y MÉTRICAS

Conversaciones, tasa de resolución, calidad de respuestas, búsquedas que fallan (para ampliar la base).

07

ANTI-ALUCINACIÓN

Configuración para que el agente diga «no lo sé, te paso a una persona» en lugar de inventarse cosas.

ARQUITECTURA

ARQUITECTURA RAG TÍPICA

PREGUNTA

El cliente escribe en WhatsApp, en el chat de la web o por email.

BÚSQUEDA SEMÁNTICA

Convertimos la pregunta en un vector y buscamos los fragmentos más relevantes en tu base de conocimiento.

ENRIQUECIMIENTO

Si la pregunta requiere datos personales del cliente, consultamos tu CRM/ERP por API.

GENERACIÓN

Pasamos el contexto al LLM con instrucciones claras: solo responde con esto, sin inventar.

VALIDACIÓN Y RESPUESTA

Comprobamos coherencia, citamos las fuentes y enviamos la respuesta al cliente.

HANDOFF

Si el agente no tiene respuesta o el cliente lo pide, el caso pasa a una persona con el historial completo.

PARA QUIÉN

PARA QUÉ EMPRESAS

E-commerce y retailSaaS y softwareServicios financieros y legaltechHealthtech y clínicas privadasEducación y formaciónInmobiliariasTelecos y serviciosLogística y transporte
STACK

TECNOLOGÍAS

Elegimos la herramienta adecuada para cada problema, no «lo de siempre».

PYTHONOPENAIANTHROPICLLAMAMISTRALPINECONEQDRANTPGVECTORLANGCHAINFASTAPIREACTTYPESCRIPTREDIS
PREGUNTAS FRECUENTES

FAQ

¿Qué LLM usáis?

El que mejor encaje con el caso. Por defecto Claude o GPT-4 (vía API, datos en EEE), pero podemos desplegar modelos open-source (Llama, Mistral) on-premise cuando el cliente no quiere que los datos pasen por proveedores externos.

¿Va a alucinar y soltar tonterías?

Si lo configuras mal, sí. Por eso construimos el agente con RAG estricto: solo responde basándose en tu documentación. Si la información no está, dice «no tengo esa información, te paso a una persona». Nunca debe inventarse precios, condiciones o datos.

¿Cuánto tiempo lleva desplegarlo?

Un MVP funcional con tu documentación principal: 4-8 semanas. Con conexión a CRM/ERP y canales múltiples: 8-12 semanas. Lo cerramos por escrito tras un diagnóstico.

¿Cuánto cuesta operar el agente?

Tienes dos costes: el desarrollo inicial (presupuesto cerrado) y el coste por conversación (depende del LLM). En modelos como Claude Haiku o GPT-4o-mini son céntimos por conversación. En LLMs locales solo tienes el coste del servidor.

¿Y la privacidad?

La conversación entre el cliente y tu agente es sensible. Por defecto montamos todo en EEE (datos del cliente y vector store en Europa). Si el LLM es de OpenAI o Anthropic, configuramos opt-out de entrenamiento y aplicamos sus DPAs. Para entornos críticos desplegamos LLM local sin que ningún dato salga.

¿Reemplaza a mi equipo de soporte?

No. El agente resuelve las preguntas de bajo valor (las del 80% del volumen) y libera a tu equipo para los casos que merecen atención humana. La gente sigue ahí, pero dedicada a lo que de verdad mueve el negocio.

¿Funciona en distintos idiomas?

Sí. Los LLMs modernos son multilingües por defecto. Configuramos la respuesta en el idioma del cliente o forzamos uno concreto.

¿De quién es el código y los datos?

Tuyos. Te entregamos el código, la base de conocimiento procesada y todo el sistema. Puedes llevarlo a otro proveedor cuando quieras.

¿LO IMPLEMENTAMOS EN TU EMPRESA?

Cuéntanos tu caso. Si tiene sentido te lo decimos, y si no, también. Respondemos en menos de 24 h.

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