ENHabla con el equipo

IA que se conecta a la forma en que tu empresa ya trabaja.

Seis cosas que construimos para empresas, cada una conectada a tu CRM, ERP, documentos y herramientas internas. Todas llevan una persona en el circuito, una prueba que deben pasar y un límite sobre adónde van tus datos.

Pide una demostraciónVer las seis ofertas
Ejecución del agente
  1. Leer el pedido en el CRMcrm.read
  2. Consultar inventario en el ERPerp.read
  3. Redactar la respuesta al clienteborrador
  4. Emitir la nota de créditoEspera a una persona
Datos de ejemplo

Un agente solo es una demostración.

Conectado por MCP a tu CRM, ERP y documentos, empieza a hacer el trabajo.

Con claves limitadas, aprobaciones y un registro, puedes dejarlo hacerlo.

Arrástralo o usa las flechas.

Agente de IAMCPCRMERPDocumentos

Seis ofertas, una forma de trabajar

Desarrollo de agentes de IA

Agentes que llevan una tarea de varios pasos a través de tus sistemas: leen la solicitud, buscan datos, deciden dentro de límites y preparan la acción.

Qué recibe tu equipo
Un proceso que ya no necesita a alguien copiando entre herramientas, y un registro legible de cada paso del agente.
Cuándo conviene
Trabajo con mucho criterio y entrada no estructurada que cruza varios sistemas, como clasificar soporte, excepciones de pedidos o solicitudes de administración.
Cómo se evalúa y se mantiene seguro
Acceso limitado a lo que la tarea necesita. Una persona aprueba todo lo irreversible. Un conjunto de casos conocidos debe pasar antes de publicar cualquier cambio.
Planifica un agente para tu proceso
Ilustración de un pequeño robot que saluda con la mano.
Agentes que trabajan dentro de tu software. Ilustración

Servidores MCP para productos

Un servidor MCP da a Claude, ChatGPT, Cursor o cualquier cliente MCP una forma controlada de usar tu producto: buscar, redactar y actuar mediante herramientas que tú defines.

Qué recibe tu equipo
Un producto que los agentes pueden operar, para tu equipo y tus clientes, sin dar a nadie las llaves de la base de datos.
Cuándo conviene
Vendes u operas software con API, y tus usuarios ya quieren que sus herramientas de IA trabajen con él.
Cómo se evalúa y se mantiene seguro
Las claves con alcance deciden qué puede hacer cada agente. Las herramientas de riesgo pueden exigir aprobación. Cada llamada queda registrada con su clave como autor.
Define un servidor MCP para tu producto
Servidor MCP de tu producto
  • orders.searchread
  • customers.getread
  • invoice.draftwrite
  • invoice.issueaprobación

El alcance de la clave decide qué puede llamar cada agente. Cada llamada queda registrada.

Datos de ejemplo

MCP es la puerta. Tú decides quién pasa.

Un servidor delante de tus sistemas, un conjunto de claves con alcance, un registro. Añade un sistema y todo agente autorizado podrá usarlo.

RAG interno

Recuperación sobre tus propios contratos, políticas, tickets y wikis, para que un modelo responda desde tus documentos y los cite.

Qué recibe tu equipo
Un solo lugar donde preguntar, respuestas con la fuente a un clic y menos interrupciones para quienes lo saben todo.
Cuándo conviene
Conocimiento repartido entre PDF, wikis y correo, con las mismas preguntas una y otra vez.
Cómo se evalúa y se mantiene seguro
La recuperación respeta quién puede leer qué. Las respuestas citan fuentes. La calidad se mide con preguntas de respuesta conocida, y el índice se queda en tu infraestructura cuando debe.
Conecta tus documentos
Asistente interno

¿Cuál es nuestro plazo de devolución en pedidos B2B?

30 días desde la entrega, con una nota del responsable de la cuenta.

  • Política de ventas, sección 4
  • Plantilla de contrato B2B
Solo documentos que puedes leer
Datos de ejemplo

Proveedores de LLM y modelos locales

Despliegue e integración con proveedores de LLM, o modelos locales en tus propios servidores, elegidos por tarea.

Qué recibe tu equipo
Una sola interfaz sobre varios modelos, para cambiar de proveedor, reducir costes o traer una carga a casa sin reescribir tu aplicación.
Cuándo conviene
Tienes datos que no deben moverse, costes que crecen con el volumen o la necesidad de no depender de un proveedor.
Cómo se evalúa y se mantiene seguro
Las clases de datos deciden qué modelo puede ver qué. Cada modelo se mide en tus tareas antes de usarlo, no en pruebas públicas.
Planifica tu despliegue de modelos
Enrutado de modelos
  • Contratos de clientesModelo local, tus servidores
  • Respuestas de soporteProveedor de LLM
  • Clasificación masivaModelo más pequeño
Datos de ejemplo

Automatización de tareas

Trabajo repetitivo entre herramientas: recepción, clasificación, captura de datos, procesamiento de documentos y seguimientos, con reglas donde bastan e IA solo donde hace falta criterio.

Qué recibe tu equipo
Horas de vuelta, menos solicitudes perdidas y flujos que se pueden leer, en código propio o en n8n y herramientas similares.
Cuándo conviene
Mucho volumen y una definición clara de terminado. Si basta con un script simple, escribimos el script simple.
Cómo se evalúa y se mantiene seguro
Lo que tiene poca confianza va a la cola de una persona. Los fallos se reintentan y luego avisan. Nada falla en silencio.
Muéstranos la tarea a automatizar
Flujo de aprobación
Datos de ejemplo

Creación de asistentes

Asistentes para tu equipo o tus clientes, dentro de tu producto, tu intranet o las herramientas que ya abren.

Qué recibe tu equipo
Respuestas donde ocurre el trabajo, en tu idioma y tu tono, que pasan a una persona cuando corresponde.
Cuándo conviene
La gente necesita a menudo información o pequeñas acciones de un sistema difícil de usar o de alcanzar.
Cómo se evalúa y se mantiene seguro
Las respuestas salen de fuentes aprobadas. Las acciones preguntan primero, o son de solo lectura cuando los datos lo exigen. Las conversaciones se revisan con criterios acordados.
Diseña tu asistente
Asistente sobre tus datos

¿Qué pedidos llevan más de tres días sin movimiento?

Encontré 6. Cuatro esperan confirmación de compras y dos, un dato de facturación.

  • Registro de pedidos
  • Bandeja de compras
Pregunta a tus datos
Datos de ejemplo

Cómo se ve una clave con alcance

Esta es la escalera de Wordex Agentic, nuestro CMS que también es servidor MCP. Da a cada agente el peldaño más bajo que su tarea necesite.

Ver Wordex Agentic

  1. readListar y buscar.
  2. previewVer borradores.
  3. writeCrear y cambiar borradores.
  4. publishPublicar o programar.
  5. adminCambiar la estructura.

A qué lo conectamos

La IA rinde cuando puede leer y actuar donde ya ocurre tu trabajo. Integramos mediante API, servidores MCP, webhooks y colas.

Mapea tus integraciones
  • CRM: contexto de la cuenta en cada respuesta, actualizaciones de vuelta y seguimientos creados
  • ERP: pedidos, inventario y facturas leídos en tiempo real, con aprobación antes de registrar nada
  • Documentos: contratos, políticas y PDF, respetando quién puede leer qué
  • Herramientas internas: tickets, chat y las hojas de cálculo que nadie ha reemplazado
  • Tu propio producto: un servidor MCP y asistentes que tus clientes pueden usar

Tres cosas que tiene todo proyecto

Aprobación humana

Tú eliges qué acciones esperan a una persona. Los agentes proponen, y lo irreversible se detiene hasta que alguien diga sí.

Evaluación

Antes de construir, escribimos qué significa acertar, con casos reales. Un cambio que no pasa no se publica.

Datos donde deben estar

Clases de datos, permisos y elección de modelo deciden qué sale de tus servidores. Modelos locales cuando nada debe salir.

También machine learning clásico y deep learning

No todo necesita un LLM. También ofrecemos machine learning clásico para pronóstico y clasificación, y deep learning para texto, imágenes y secuencias. Un modelo puede funcionar por sí solo o ser una herramienta más de tus agentes.

Ver Ciencia de datos y analítica predictiva

Habla sobre un modelo

Mira las variantes en nuestros productos

Integramos IA en nuestros productos en la forma que cada uno necesita. Pídenos que te enseñemos cualquiera.

QuorikUn agente con 16 herramientas cuyo cada cambio es una propuesta que una persona aplica o descarta.Wordex AgenticUn CMS que también es servidor MCP, operado con claves con alcance.FinZenUn copiloto que cita sus cifras y pregunta antes de actuar, además de un servidor MCP.ChimeraUn servidor MCP y un pago para agentes, con personas decidiendo qué cambia en la tienda.RoutingExUn motor de rutas con servidor MCP y asistente de IA.ElderCareUn asistente de solo lectura sobre MCP que nunca cambia un registro.
Pide una demostración

Cómo usamos agentes en nuestro propio trabajo

Usamos lo que vendemos. Así funciona hoy nuestro trabajo.

Ingeniería
Claude Code CLI con nuestras propias skills, Engram para memoria persistente, gentle-ai para orquestación y servidores MCP para acceder a herramientas. OpenAI y Gemini Antigravity también forman parte del trabajo.
Operación de la empresa
Paperclip para equipos virtuales, OpenAI Symphony para tickets, Hermes y OpenClaw para automatizaciones diarias, agentes para captar contactos y n8n para flujos.
Modelos
Modelos de frontera de Claude, OpenAI, Gemini y DeepSeek. Modelos locales, Qwen y Gemma, para automatización que se queda en nuestras máquinas.
Servidores MCP que construimos
Un servidor MCP para Illustrator que ejecuta un flujo de diseño con paradas para aprobar, y un flujo de video de la idea a la entrega.

Antes de que preguntes

¿A qué sistemas pueden conectarse?

A cualquiera con API, base de datos o exportación de archivos, y a menudo a los que no tienen, con un pequeño servicio que añadimos. Cuéntanos qué usas.

¿Necesitamos datos limpios primero?

No todos. Empezamos por los datos que necesita la primera tarea. Si son demasiado incoherentes, la ingeniería de datos será el primer paso, y te lo diremos.

¿Cómo sabemos que funciona?

Acordamos casos de prueba con tu equipo antes de construir y medimos con ellos cada cambio. Tú ves el resultado.

¿Podemos ver una demostración?

Sí. Hacemos demostraciones a pedido con los productos y materiales que construimos.

¿Qué proceso debería quitarle un agente a tu equipo?

Cuéntanos el proceso y los sistemas que toca. Te enseñaremos algo parecido funcionando y te diremos qué conectaríamos primero.

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