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Hacé el diagnóstico (3 min)Ver todos los serviciosAgencia de IA y automatización · Argentina
No arrancamos por el modelo de moda. Arrancamos por el proceso que hoy le come horas a tu equipo, medimos cómo funciona y recién después elegimos la herramienta. Si la IA no mueve una métrica, no va.
El problema
La mayoría de los proyectos de IA arrancan por la herramienta. Los que rinden arrancan por el proceso.
Un chatbot que nadie mide, un asistente que nadie usa, una suscripción más en la tarjeta. Pasa cuando la pregunta es “¿qué hacemos con IA?” en lugar de “¿qué tarea nos cuesta horas, plata o clientes?”.
Definición
La inteligencia artificial aplicada es usar modelos de lenguaje y automatizaciones para resolver una tarea concreta de tu operación (responder, clasificar, resumir, cargar datos, calificar) con una métrica que diga si funcionó. No es comprar licencias de chat para todo el equipo ni sumar “IA” a la presentación comercial.
En la práctica, casi todo lo que hacemos entra en tres formatos:
Antes de proponerte cualquiera de los tres, lo probamos con datos de ejemplo en el IA Lab, donde documentamos qué funcionó, qué no y cuánto costó.
Nuestra regla: si no medimos el antes, no podemos prometer un después. Por eso la primera entrega de un proyecto de IA es una línea base, no un bot.
Casos de uso
Cada caso arranca con una métrica de negocio. La herramienta viene después.
Leads
Calificar los leads que llegan por formulario, anuncio o WhatsApp con las preguntas que definís vos, cargarlos en el CRM y avisarle al vendedor con un resumen y la próxima acción. Se mide en: tiempo de primera respuesta, porcentaje de leads calificados y reuniones agendadas.
WhatsApp y web
Responder lo que se repite (horarios, stock, estado de pedido, turnos) y derivar a una persona con el contexto cuando el caso lo pide. Se mide en: tasa de resolución, tasa de derivación y satisfacción (CSAT).
Contenido y datos
Variantes de textos y creatividades para testear, clasificación de comentarios y mensajes, y resúmenes de campañas que dicen qué cambió y por qué. Se mide en: horas de producción, variantes testeadas por mes y tiempo de armado de reportes.
Operaciones
Leer facturas y órdenes en PDF, pasar los datos a una planilla o al sistema, clasificar los emails entrantes y mandar recordatorios de cobranza. Se mide en: horas ahorradas, errores de carga y días de demora.
RAG
Un asistente que responde con tus procedimientos, listas de precios, fichas técnicas y políticas, y cita de dónde sacó cada dato. Se mide en: tiempo para encontrar una respuesta, consultas resueltas sin interrumpir a un referente y respuestas marcadas como incorrectas.
Riesgos
La IA se equivoca, cobra por uso y toca datos. Negarlo es humo. Esto es lo que hacemos con cada riesgo.
| Riesgo | Qué puede pasar | Cómo lo manejamos |
|---|---|---|
| Alucinaciones | Responde con seguridad algo falso: un precio viejo, una política que no existe. | Respuestas ancladas a tus fuentes (RAG), instrucción explícita de decir “no sé” y derivar, set de evaluación con preguntas reales antes de salir y revisión periódica de muestras. |
| Privacidad y datos personales | Datos de clientes en proveedores externos o procesados fuera del país sin el cuidado que pide la ley. | Mínimo de datos necesarios, anonimización cuando se puede, planes de API con condiciones de uso de datos revisadas y la información y el consentimiento que pide la Ley 25.326, revisados con tu asesor legal. |
| Costos de tokens | Un flujo mal diseñado o un bucle dispara la factura del proveedor de IA. | Modelos chicos para tareas simples, topes de gasto y de longitud, alertas y un costo por tarea calculado antes de escalar. |
| Acciones equivocadas | Un agente carga, borra o envía algo que no debía. | Permisos mínimos, confirmación humana para lo irreversible, pruebas en un entorno separado y registro de cada acción. |
| Manipulación (prompt injection) | Alguien escribe instrucciones dentro de un mensaje para sacar al bot de su rol o hacerle revelar datos. | Separación entre instrucciones y contenido, herramientas con permisos acotados y pruebas de ataque dentro de la evaluación. |
| Cambios del proveedor | Una actualización de modelo cambia respuestas que andaban bien. | Versiones fijadas cuando el proveedor lo permite, evaluaciones de regresión antes de actualizar y una arquitectura que permite cambiar de modelo. |
Humano en el loop no es un eslogan: es un punto del flujo con nombre, criterio y registro.
Método de Postas, versión IA
El mismo método que usamos en todo, adaptado a proyectos de IA. Si el piloto no mueve la métrica, la sexta posta puede ser apagarlo. Y está bien.
01
Radiografía
Quién hace qué, cuánto tarda, cuántas veces por mes, dónde se traba y qué datos existen. Medimos la línea base con una muestra real.
EntregableMapa del proceso + línea base
02
Prioridades
Ordenamos los casos por impacto, esfuerzo y riesgo. Lo que más horas ahorra con menos exposición va adelante.
EntregableBacklog de casos priorizado
03
Plano
Qué decide la IA, qué decide una persona, qué herramientas usa, qué datos ve y cómo se mide. Armamos el set de evaluación con casos reales.
EntregableDiseño del flujo + set de evaluación
04
Largada
Un canal, un equipo, un volumen controlado. Con registros y topes de gasto desde el primer día.
EntregablePiloto funcionando en tus cuentas
05
Lectura
Métricas de negocio, revisión de conversaciones y acciones, y costo real por tarea.
EntregableTablero + informe de lectura
06
Ajuste
Si rinde, ampliamos el alcance. Si no rinde, lo decimos y lo documentamos.
EntregableIteraciones documentadas
Entregables
01
Cómo funcionaba el proceso antes y cómo funciona ahora, medido con las mismas métricas.
02
Preguntas y casos reales con la respuesta esperada. Sirve para probar cada cambio antes de publicarlo.
03
APIs, workflows y números a tu nombre. Si un día dejamos de trabajar juntos, todo sigue siendo tuyo.
04
Qué hace cada paso, qué hacer si algo falla y a quién avisa el sistema.
05
Cuánto se gasta en tokens, mensajes y plataformas, por mes y por tarea.
06
Para que quienes trabajan con la IA sepan cuándo confiar, cuándo corregir y cómo reportar un error.
Tecnología
Elegimos herramientas por caso, por costo y por dónde quedan tus datos. No somos partners ni revendedores de ninguna: si eso cambia, lo vas a leer acá.
Medición
La IA rinde cuando mejora una métrica de negocio y cuesta menos que el valor que genera. Para saberlo, medimos lo mismo antes y después del piloto:
| Métrica | Qué mide | Cómo se calcula |
|---|---|---|
| Horas ahorradas | Tiempo que el equipo deja de dedicar a la tarea | (minutos por tarea antes − minutos después) × tareas por mes ÷ 60 |
| Tiempo de primera respuesta | Cuánto espera un cliente o un lead | Mediana entre el mensaje entrante y la primera respuesta útil |
| Tasa de calificación | Qué parte de los leads cumple tus criterios | Leads calificados ÷ leads totales |
| Tasa de resolución | Consultas cerradas sin intervención humana | Resueltas por el sistema ÷ total |
| Tasa de derivación | Cuándo pasa a una persona | Derivadas ÷ total (ni 0 % ni 100 % son buena señal) |
| Exactitud | Respuestas o acciones correctas | Correctas ÷ evaluadas, sobre el set de evaluación |
| Costo por tarea | Lo que cuesta cada respuesta o acción | (tokens + mensajes + plataforma) ÷ tareas |
Una aclaración que casi nadie hace: las horas ahorradas solo cuentan si se usan en otra cosa. Por eso, junto con la métrica, definimos con vos qué va a hacer tu equipo con ese tiempo. El detalle de la cuenta está en cómo calculamos el ahorro de una automatización.
Costos
Un proyecto de IA tiene un costo de implementación y un costo mensual, y el mensual depende sobre todo del volumen. No publicamos tarifas propias, porque cada caso cambia según el proceso y las integraciones; sí te mostramos de qué se compone y qué publica el mercado.
La tabla de abajo junta precios de lista publicados por proveedores argentinos en 2026. También los ordenamos, con otros servicios, en el Observatorio de precios.
| Fuente | Fecha informada | Qué publica |
|---|---|---|
| Cosys (agentes de IA) | 18/09/2026 | Chatbot básico USD 200-1.500 + USD 50-300/mes. Agente SaaS USD 500-2.500 + USD 100-500+/mes. Agente a medida USD 1.500-7.000+ + USD 200-1.500+/mes. Integrado USD 5.000-15.000+. |
| Cosys (chatbot de WhatsApp con IA) | 18/09/2026 | SaaS básico USD 24-50/mes; profesional USD 99-399/mes. A medida: USD 500-1.500, USD 1.500-3.000 y USD 3.500-6.000+. |
| DoubleTick (chatbot de WhatsApp) | 14/06/2026 | A medida: USD 1.500-3.000 (esencial), USD 3.500-6.000 (inteligente), USD 6.000+ (enterprise). Aparte: API de WhatsApp USD 30-150/mes, API de IA USD 20-100/mes, hosting desde USD 20. |
| Varka (oferta propia) | Sin fecha visible | Chatbot de WhatsApp desde USD 1.500 + USD 200/mes. Captación de leads con IA desde USD 700 + USD 300/mes. Automatización de procesos internos desde USD 2.000 + USD 400/mes. |
| Duotach (listado de proveedores) | Actualizada 28/03/2026 | Boutiques: USD 1.500-15.000 por proyecto o USD 800-2.500/mes. |
Precios de lista publicados por cada proveedor, relevados el 6/10/2026. No son precios de cierre ni una cotización de Posta. Varios proveedores publican la misma entrada típica: USD 1.500 de implementación más USD 200 por mes.
Fuente: Links en la sección Fuentes, al final de la página.
No es lo que diseñamos ni lo que prometemos. La IA saca de encima tareas repetitivas (responder lo mismo, cargar datos, resumir) para que tu equipo use ese tiempo en lo que necesita criterio: cerrar ventas, resolver casos difíciles, atender bien. En cada flujo definimos qué decide la IA y en qué punto le pasa la posta a una persona. Si el objetivo del proyecto es recortar personal a cualquier costo, probablemente no seamos la agencia indicada.
En la mayoría de los casos sí, siempre que tengan API o alguna forma de exportar e importar datos. Trabajamos con CRM como HubSpot, Pipedrive o Kommo, planillas de Google, Tiendanube, WooCommerce, email y WhatsApp Business Platform. Cuando un sistema no tiene API, algo que pasa con algunos sistemas de gestión locales, buscamos alternativas: exportaciones programadas, el email como puente o una planilla intermedia. Lo revisamos en la radiografía, antes de presupuestar.
Depende del proceso, el volumen y las integraciones, y siempre tiene dos partes: implementación y costo mensual. Como referencia, Cosys y Varka publicaron en 2026 entradas de USD 1.500 de implementación más USD 200 por mes para un agente o chatbot de WhatsApp. A eso se suman, según el caso, los mensajes que cobra Meta y los tokens del modelo. No es una cotización nuestra: es lo que publica el mercado, con fuente al pie.
Lo que más tarda no es la IA: es ordenar el proceso y los datos. Por eso trabajamos con pilotos chicos (un canal, un equipo, un volumen controlado) y ponemos fecha a cada posta en la propuesta. Si un proyecto necesita meses antes de mostrar algo medible, preferimos partirlo en etapas más cortas que se puedan evaluar por separado.
Nosotros no entrenamos ni ajustamos modelos con datos de tus clientes sin permiso explícito. Del lado de los proveedores, depende del plan: las condiciones de uso de datos cambian entre planes de API, empresariales y de consumo. Antes de conectar nada revisamos esas condiciones, evitamos planes gratuitos o de consumo para datos de clientes y enviamos solo la información que la tarea necesita.
Sí, y lo pedimos de forma explícita: voseo, el tono de tu marca y el vocabulario de tu rubro. Los modelos tienden a volver a un español neutro, así que el tono se define en las instrucciones, se prueba en el set de evaluación con preguntas reales de tus clientes y se revisa durante las primeras semanas. Si tu marca trata de usted, también se configura.
Alguna vez se va a equivocar; lo importante es que el error sea chico, visible y corregible. Por eso limitamos lo que puede hacer, pedimos confirmación humana para las acciones irreversibles, registramos cada respuesta y revisamos muestras de forma periódica. Cada error detectado se suma al set de evaluación, para que no vuelva a aparecer después de un cambio de instrucciones o de modelo.
Si tenés un proceso repetitivo, con volumen y con alguien que sabe cómo tiene que salir bien, sí. No hace falta tener los datos perfectos ni un área de sistemas. Sí hace falta acceso a las herramientas donde están los datos y una persona que valide las primeras respuestas. Si no sabés por dónde empezar, el diagnóstico express te da una primera foto en tres minutos.
Cuándo conviene un agente, cómo se conecta a tus datos con RAG y cómo se evalúa.
API oficial, handoff a una persona, CRM y lo que cobra Meta por mensaje.
n8n, Make, Zapier y la fórmula para calcular cuánto te ahorra.
Demos, experimentos y proyectos conceptuales, etiquetados como lo que son.
Un flujo de leads con un agente que califica en el medio. Qué decide la IA y qué decide una persona.
Si lo que buscás es que tu marca aparezca en respuestas de IA, eso es otro servicio.
Lo que cobra una agencia se divide en fee, pauta y producción. Dos presupuestos pueden diferir varias veces porque no incluyen lo mismo; así se leen.
Elegí agencia por el problema que querés resolver, no por el portfolio: pedí entregables y métricas por escrito, cuentas a tu nombre y propuestas comparables.
Primer paso
Contanos cuál es, cuánto volumen tiene y dónde están los datos. Te respondemos con una primera lectura y te decimos si vale la pena aplicarle IA.