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MEDRANET

Servicio principal

Automatizaciones e IA para empresas.
Construido a medida, no genérico.

Diseñamos, construimos e integramos sistemas inteligentes que eliminan tareas repetitivas, responden con conocimiento de tu negocio y operan a tu lado las 24 horas.

Hablar con un experto Ver cómo trabajamos

La automatización con IA aplicada al negocio consiste en integrar modelos de lenguaje (LLMs), sistemas RAG y agentes inteligentes con tus procesos y herramientas existentes para que ejecuten tareas que hasta ahora hacían personas: clasificar correos, responder consultas, generar informes, consultar datos o coordinar acciones entre sistemas distintos.

En MedraNet diseñamos cada solución a medida del proceso real de cada cliente. Empezamos siempre por entender el flujo manual actual, identificamos dónde la IA aporta valor medible, y construimos la integración mínima que resuelve el problema. Después escalamos.

Cómo lo construimos

Un chatbot que responde con tus datos, no con conocimiento genérico

La arquitectura típica de los chatbots empresariales que construimos sigue un patrón llamado RAG (Retrieval-Augmented Generation). El sistema combina tu base de conocimiento con un modelo de lenguaje para que las respuestas sean precisas, actualizadas y específicas de tu negocio.

Flujo de un chatbot empresarial con RAG Diagrama del proceso: la pregunta del usuario se convierte en vector mediante embeddings, se utiliza para buscar documentos relevantes en la base de conocimiento de la empresa, y el modelo de lenguaje genera una respuesta basada en ese contexto recuperado. Pregunta del usuario Embeddings vectorización semántica Búsqueda recupera contexto Modelo LLM genera respuesta Respuesta basada en tus datos Tu base de conocimiento manuales · documentos · FAQs procedimientos · políticas indexada como vectores consulta contexto
Pipeline de un chatbot RAG: la pregunta del usuario se vectoriza, se busca contexto en la base de conocimiento de la empresa, el modelo de lenguaje recibe pregunta más contexto y genera una respuesta basada en datos propios — no en conocimiento genérico de internet.

Este mismo patrón es el que usa Medri, nuestro asistente virtual disponible en esta web: responde sobre nuestros servicios consultando nuestra propia base de conocimiento, no su entrenamiento genérico.

Cómo trabajamos

Servicios específicos en IA

Agentes IA a medida

Agentes inteligentes que automatizan flujos completos: atención al cliente, análisis de datos, generación de contenido, integraciones entre sistemas.

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Automatización de procesos

Eliminamos tareas manuales repetitivas integrando tus herramientas con IA: facturación, gestión documental, prospección, seguimiento de leads.

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Integración de LLMs

Integramos GPT, Claude, Gemini u otros modelos en tu software empresarial de forma segura, escalable y con control de costes.

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Chatbots empresariales

Chatbots conectados a tus datos reales (no genéricos) que atienden clientes, califican leads o sirven de soporte interno 24/7.

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RAG y búsqueda semántica

Sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) para que la IA responda con información específica y actualizada de tu empresa.

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Encaja con

¿Para quién es este servicio?

Empresas con procesos repetitivos

Si tu equipo dedica horas cada semana a tareas predecibles (clasificar, redactar, consultar, comparar), hay un margen claro de automatización.

Atención al cliente saturada

Si recibes muchas preguntas similares y no puedes escalar el equipo de soporte, un chatbot conectado a tu información real absorbe gran parte de las consultas repetitivas y libera a tu equipo para los casos complejos.

Equipos con datos infrautilizados

Si tienes mucha documentación, conocimiento interno o histórico de clientes pero acceder a ello cuesta, RAG y búsqueda semántica son la solución.

Diagnóstico inicial gratuito

Cuéntanos qué proceso quieres automatizar. En una llamada de 30-45 minutos te decimos si tiene sentido aplicar IA, qué tipo de solución encajaría y un rango orientativo de inversión.

Solicitar diagnóstico

Preguntas frecuentes sobre IA empresarial

Las dudas más habituales que nos preguntan.

¿Qué es un agente IA y en qué se diferencia de un chatbot?
Un agente IA es un sistema que no solo responde preguntas (como un chatbot), sino que ejecuta acciones: consulta APIs, escribe en bases de datos, lanza procesos. Un chatbot conversa; un agente actúa. Por ejemplo, un agente puede leer un email entrante, identificar si es una incidencia, abrirla en tu sistema de tickets, asignarla al técnico correcto y responder al cliente con el número de ticket. Todo automáticamente.
¿Cuánto cuesta implementar automatización con IA?
El rango varía por tipo de proyecto. Una automatización puntual y bien acotada (un proceso concreto) suele situarse entre 1.500 € y 5.000 €. Un proyecto medio con varios flujos integrados va de 5.000 € a 15.000 €. Los sistemas más complejos, con varios agentes conectados a múltiples sistemas internos, arrancan en 15.000 € y escalan según el alcance. El factor que más impacta en el coste es la complejidad de las integraciones con tus sistemas existentes, no la parte de IA en sí.
¿Cuánto tiempo lleva poner en marcha un proyecto de IA?
Una automatización sencilla puede estar en producción en 2-4 semanas. Un sistema con varios agentes y RAG sobre datos propios suele requerir 6-12 semanas. Siempre trabajamos por fases entregando valor desde la primera semana, con validación continua y visibilidad del progreso.
¿Mis datos son seguros si usáis modelos como GPT o Claude?
Sí, siempre que se haga bien. Trabajamos con las APIs empresariales de OpenAI y Anthropic, que no entrenan sus modelos con tus datos. Para datos especialmente sensibles podemos usar modelos open source (Llama, Mistral) desplegados en tu propia infraestructura. La decisión depende del nivel de criticidad y cumplimiento normativo que tu empresa necesite.
¿Qué pasa si la IA se equivoca?
Diseñamos los sistemas con controles humanos en los puntos críticos. En decisiones reversibles y de bajo riesgo (como categorizar emails) la IA actúa autónomamente. En decisiones críticas (como aprobar una factura o responder a un cliente importante) la IA propone y un humano valida. Lo importante no es evitar errores —ningún sistema es perfecto— sino que los errores sean detectables y corregibles.