Integración de LLMs en empresas, con tus datos y en producción
Conectamos un LLM a tu documentación y lo dejamos en producción en 6-10 semanas. Responde citando la fuente y, si no la encuentra, pasa a una persona.
- 90%+ Precisión RAG
- 01 · Sistemas Lee ERP, CRM y correo
- 02 · Objetivo Planifica los pasos
- 03 · Propuesta Con la evidencia
- 04 · Control Una persona aprueba
- 05 · Acción Ejecuta en tus sistemas
- 06 · Registro Todo queda trazado
- Aprende de cada aprobación
- ISO 27001 Seguridad de la información
- ISO 42001 Gestión de sistemas de IA
- ENS Esquema Nacional de Seguridad
- 5,0 en Clutch · reseñas verificadas
- Desde 2009 Ingeniería de software e IA
En cifras
Resultados en producción
Impacto financiero real de LLMs bien implementados.
- -50% Tickets L1 Deflectados por chatbot
- 0,02€ Coste/Consulta Con infraestructura, frente a 8-15 € de un agente humano
- 24/7 Disponibilidad Sin turnos ni festivos
Por qué
RAG enterprise, chatbots, APIs de IA
LLMs que responden con tu documentación y citan la fuente
No somos un wrapper de ChatGPT. Implementamos arquitectura RAG que fundamenta respuestas en tu documentación real. Multi-modelo (frontera y open-weight) sin dependencia de proveedor. Servidores en Europa para cumplimiento RGPD y EU AI Act.
- 90%+ Precisión
- ✓ Cita la fuente
- ✓ EU Data
Definición
¿Qué es RAG y por qué reduce las alucinaciones?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) busca en tu documentación antes de responder. El LLM responde a partir de lo que encuentra y cita la fuente. Si no encuentra nada relevante, lo dice y pasa a una persona. La diferencia entre un chatbot que daña tu marca y uno que la potencia.
Qué incluye
Entregables del servicio
Lo que recibes. Listo para producción.
- Sistema RAG sobre tu documentación
- Interfaz de chat o endpoint API
- Salvaguardas anti-alucinación
- Panel de uso y precisión
- Bucle de retroalimentación
- Documentación técnica completa
Resumen
Resumen ejecutivo
Para la dirección.
La integración de LLMs reduce costes operativos de atención al cliente un 40-60% automatizando tickets L1. Con arquitectura RAG, el sistema responde citando tu documentación y, si no encuentra la respuesta, pasa a una persona: así se reducen las "alucinaciones" que dañan la marca.
ROI demostrable en 4-8 meses. Solución escalable adaptada a la complejidad de cada caso. Diseñado para cumplir el RGPD y el EU AI Act, con servidores en Europa.
Para el CTO
Resumen técnico
Para el CTO.
Arquitectura RAG con vector stores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB), chunks optimizados, y embeddings semánticos. Soporte multi-modelo (frontera y open-weight) sin dependencia de proveedor.
Salvaguardas de seguridad: umbral de confianza, escalado a humano, filtrado de contenido. Despliegue en tu cloud (AWS, GCP, Azure) o infraestructura on-premise para máxima privacidad.
Para quién
¿Es para ti?
LLMs en producción requieren datos estructurados y volumen de uso.
Para quién
- Empresas con volumen alto de tickets L1 que buscan reducción de costes.
- Organizaciones con base documental extensa (FAQs, manuales, políticas) infrautilizada.
- CTOs que necesitan IA en producción con cumplimiento RGPD y datos en Europa.
- Equipos de producto que quieren funcionalidades de IA sin construir desde cero.
Para quién no
- Proyectos que solo necesitan un wrapper de ChatGPT sin customización.
- Empresas sin documentación estructurada que sirva de base de conocimiento.
- Proyectos sin volumen de datos o tickets suficiente para justificar un MVP funcional.
Claves
Soluciones LLM empresariales
Casos de uso con ROI probado.
- 01
Bot de soporte al cliente
Chatbot sobre FAQs y documentación. Resuelve L1, escala L2/L3 con contexto. -40-60% tickets.
- 02
Asistente de conocimiento
Asistente interno sobre políticas y procesos. -50% tiempo de incorporación.
- 03
Procesamiento de documentos
Extracción estructurada de contratos, facturas, informes. Minutos vs horas.
- 04
Endpoints API personalizados
APIs de IA integradas en tu aplicación. Clasificación, resumen, análisis. Sin dependencia. Si tu aplicación es Laravel, mira cómo integrar IA en Laravel.
Cómo trabajamos
Proceso de integración
De concepto a producción en 6-10 semanas.
- 01
Caso de uso y arquitectura
Definición, fuentes de datos, métricas de éxito. Evaluación EU AI Act.
- 02
Pipeline de datos
Ingesta, fragmentación, embeddings, base vectorial. Precisión 90%+.
- 03
Integración LLM
Prompts optimizados, salvaguardas, interfaz o API. Control de alucinaciones.
- 04
Producción e iteración
Despliegue, monitorización, mejora continua basada en uso real.
Riesgos y cómo los cubrimos
Riesgos y mitigación
Anticipamos los problemas antes de que ocurran.
- 01
Alucinaciones del modelo
MitigaciónArquitectura RAG con umbral de confianza y escalado a humano cuando no sabe.
- 02
Datos sensibles a terceros
MitigaciónOpción de modelos self-hosted (Llama, Mistral) sin datos saliendo de tu perímetro.
- 03
Dependencia de proveedor
MitigaciónAbstracción multi-modelo que permite cambiar entre proveedores con cambios mínimos.
- 04
Incumplimiento normativo
MitigaciónServidores en Europa, documentación RGPD, clasificación EU AI Act incluida.
Tecnologías
Tecnologías LLM
Multi-modelo, sin dependencia.
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
- Pinecone
- Qdrant
- ChromaDB
- Python
- FastAPI
La prueba
Por qué Kiwop para LLMs
No somos vendedores de "wrappers de ChatGPT". Llevamos desde 2009 implementando tecnología que genera resultados de negocio. Y lo aplicamos en casa: el chatbot de kiwop.com funciona con Claude a través de la API de Anthropic, y nuestra plataforma Nexo integra LLMs en producción cada día.
- 17 Años de experiencia
- 90+ Precisión RAG
- 6-10 Semanas hasta producción
Qué incluye
Qué incluye cada proyecto LLM
Soluciones a medida con ROI demostrable.
- Chatbot RAG interno sobre tu documentación
- Sistema cliente con integraciones CRM y escalado
- Incluye desarrollo, despliegue, 3 meses de ajuste
- ROI típico: 4-8 meses
Fuentes
Fuentes de las cifras de esta página
De dónde salen los datos de privacidad, normativa y casos que citamos. El resto de cifras son estimaciones de nuestra experiencia. Fecha de consulta: 26 de septiembre de 2026.
- OpenAI, privacidad empresarial (Enterprise privacy) Por defecto, OpenAI no entrena sus modelos con los datos que se envían por la API ni por sus planes de empresa.
- Anthropic, centro de privacidad: ¿se usan mis datos para entrenar? Por defecto, Anthropic no usa para entrenar las entradas y salidas de sus productos comerciales, incluida la API.
- Caso de éxito: Nexo Plataforma propia de Kiwop con LLMs y agentes de IA en producción cada día.
- Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD), EUR-Lex Texto oficial de protección de datos.
- Reglamento (UE) 2024/1689 de inteligencia artificial (EU AI Act), EUR-Lex Texto oficial de la clasificación por riesgo y las obligaciones que citamos.
Preguntas frecuentes
Preguntas ejecutivas
Lo que los CTOs preguntan.
¿Mis datos van a OpenAI/Anthropic?
Con API empresarial, tus datos no entrenan modelos. Para máxima privacidad, desplegamos Llama/Mistral en tu nube. Siempre en servidores europeos.
¿Cómo reducís las alucinaciones?
Arquitectura RAG que fundamenta respuestas en documentos reales. Salvaguardas que detectan baja confianza y escalan a humano. Así las alucinaciones bajan mucho, pero no a cero: por eso cada respuesta cita la fuente.
¿Modelo frontera u open-weight?
Depende del caso. Hacemos pruebas comparativas con tus datos. Sin dependencia de proveedor único.
¿Qué pasa cuando el LLM no sabe?
Responde claramente que no tiene información. Opcionalmente, escala a humano con contexto de la conversación.
¿Cumplís RGPD y EU AI Act?
Datos en servidores en Europa. Para alto riesgo EU AI Act: clasificación, documentación técnica, y gobernanza incluidas.
¿Mejor modelo para datos sensibles?
Llama o Mistral self-hosted. Datos nunca salen de tu perímetro. Rendimiento comparable a un modelo frontera.
¿Puedo cambiar de proveedor de LLM?
Arquitectura diseñada para cero dependencia de proveedor. Abstracción que permite cambiar con cambios mínimos.
¿Qué precisión puedo esperar?
90%+ precisión con RAG bien configurado. Iteramos hasta alcanzar el umbral antes de salir a producción. Después del despliegue, LLMOps mantiene esa precisión estable.
¿Integración de LLM o agente de IA?
La integración de LLM cubre consulta y respuesta: chatbots, RAG empresarial y APIs. Un agente de IA además ejecuta acciones en tus sistemas. Si dudas del enfoque, una consultoría de IA lo aclara antes de invertir.
Siguiente paso
¿Qué quieres conectar a un LLM?
30 minutos con quien va a diseñar el sistema, no con un comercial. Te decimos qué se puede construir con tus datos, qué costaría y qué no merece la pena. Respondemos en menos de 24 horas. Si prefieres empezar por el diagnóstico completo: Auditoría de IA desde 3.000 €.
- Sin compromiso
- Respuesta en 24h
- Propuesta personalizada
Casos de éxito
Proyectos donde lo aplicamos
Loviux
La Salve
Nexo
Hablemos.
Consulta técnica inicial
IA, seguridad y rendimiento. Diagnóstico y propuesta cerrada por fases.
- NDA disponible
- Respuesta <24h
- Propuesta por fases
Tu primera reunión es con un Arquitecto de Soluciones, no con un comercial.
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