Copilotos in-app que activan y retienen
Asistentes integrados en tu producto que ayudan al usuario a hacer más en menos pasos, impactando directamente en activación, retención y expansión de cuentas.
IA aplicada · SaaS y Startups
Inteligencia artificial aplicada para SaaS y Startups
Convertimos la IA en features reales de tu SaaS: copilotos in-app, RAG sobre la data de cada cliente y automatización de flujos que aumentan la retención y diferencian tu producto.
EL RETO
Los retos de SaaS y Startups
Las startups SaaS necesitan salir al mercado rápido sin hipotecar el futuro con deuda técnica. El software debe iterar deprisa, escalar en multi-tenant y sostener una historia técnica sólida de cara a inversores.
- Velocidad al mercado sin deuda técnica
- Escalar la arquitectura (multi-tenant)
- Controlar costes cloud
- Iterar rápido con datos
- Base sólida para levantar inversión
Cómo te ayudamos
Para un SaaS, la IA no es una casilla de marketing: es una feature que tiene que retener, activar y diferenciar. Lo importante no es meter un chatbot, sino integrar copilotos y RAG donde el usuario ya trabaja, sobre su propia data, con control de costes y latencia para que el margen no se evapore. Aplicamos inteligencia artificial a los flujos que mueven tus métricas de producto —activación, retención, expansión— y la llevamos del prototipo a producción con criterio de negocio, evaluación y guardarraíles.
RAG sobre la data de cada cliente
Respuestas y contenido fundamentados en los datos de cada tenant, con aislamiento por cliente y guardarraíles para no filtrar información entre cuentas.
Automatización de flujos internos y de producto
Agentes que encadenan tareas repetitivas —clasificar, enriquecer, redactar, enrutar— dentro de tu producto y de tu operación, liberando tiempo y reduciendo errores.
Del prototipo a producción con control de coste
Elegimos modelos por caso, controlamos coste y latencia y añadimos evaluación, para que la feature de IA sea sostenible en margen y fiable a escala multi-tenant.
QUÉ GANAS
IA aplicada, orientado a resultados
- Casos de uso priorizados por impacto en negocio
- Integración con tus datos y tu producto, no un chatbot aislado
- Control de costes y latencia de los modelos
- Evaluación y guardarraíles para respuestas fiables
- Del prototipo a producción con criterio
DUDAS
Preguntas frecuentes
¿Cómo aísláis la data de cada cliente en un RAG multi-tenant?
Diseñamos el RAG con aislamiento por tenant en el almacenamiento y en la recuperación, más guardarraíles que impiden que una cuenta acceda a datos de otra. La separación de datos es un requisito de arquitectura, no un extra.
¿Las features de IA aumentan de verdad la retención?
Ese es el criterio para construirlas. Priorizamos casos de uso por impacto en tus métricas de producto —activación, retención, expansión— y medimos el efecto real. Si una feature no mueve la aguja, no la llevamos a producción.
¿Cómo controláis el coste de los modelos a escala?
Elegimos el modelo adecuado por caso, cacheamos, acotamos contexto y monitorizamos coste y latencia por feature y por cliente. Así el margen se mantiene sano a medida que creces en usuarios y uso.
¿Podéis integrar la IA en un producto que ya está en marcha?
Sí. Entramos sobre tu producto existente, identificamos dónde la IA aporta valor y la integramos de forma incremental, con evaluación y guardarraíles, sin reescribir tu plataforma ni frenar tu roadmap.
¿La IA sirve de verdad para mi caso o es una demo?
Empezamos por el problema de negocio, no por la tecnología. Si un caso de uso no aporta valor medible, te lo decimos. Solo llevamos a producción lo que lo justifica.
¿Usáis modelos propios o de terceros?
Ambos según convenga: modelos comerciales vía API para ir rápido, y modelos abiertos o afinados cuando el coste, la privacidad o la latencia lo exigen.
¿Construimos algo que escale, juntos?
Cuéntanos tu proyecto. Te respondemos con un plan concreto y un equipo senior — no con un presupuesto genérico.