Qué construimos con IA y automatización
Construimos agentes con LLM que hacen trabajo real de operación y soporte: bots de Slack y WhatsApp conectados a tus sistemas, RAG sobre tus documentos y datos propios para responder preguntas con tu información — no con la de internet — y automatización de procesos escrita en código, como Zapier pero sin sus límites de volumen, lógica ni costo por tarea. Usamos los modelos de OpenAI y Anthropic sobre nuestro stack de siempre: Laravel, TypeScript y PostgreSQL, con la misma ingeniería que le ponemos a cualquier sistema de producción.
¿Cuándo conviene automatizar con IA (y cuándo no)?
Conviene cuando el proceso combina tres cosas: volumen alto, reglas difusas y texto o documentos de por medio. Soporte de primer nivel, clasificación de correos, respuestas sobre manuales y políticas internas, extracción de datos desde PDFs — ahí la IA paga sola.
No conviene cuando el proceso es de reglas fijas (una automatización tradicional es más barata y predecible), cuando el volumen es bajo (una persona lo hace mejor) o cuando el costo del error es catastrófico y no hay forma de supervisarlo. Nuestra regla es simple: solo cuando los números cierran — sin teatro de IA. Hacemos el caso de negocio contigo antes de escribir una línea de código, y si no cierra, te lo decimos.
¿Cuánto cuesta implementar IA en una empresa?
Un agente o automatización acotada parte alrededor de US$ 5.000; sistemas con múltiples integraciones y flujos críticos pueden superar los US$ 50.000. Hay un segundo número que casi nadie te muestra antes de vender: el costo de inferencia mensual — lo que cobran OpenAI o Anthropic por cada interacción. Lo estimamos contigo en el descubrimiento, porque un agente que ahorra US$ 2 por ticket pero cuesta US$ 3 en tokens no es automatización, es caridad hacia tu proveedor de IA.
¿Cómo controlamos errores y alucinaciones?
Asumiendo desde el diseño que el modelo se va a equivocar. Eso se traduce en guardrails concretos: el agente solo puede ejecutar las acciones que le permitimos, las decisiones sensibles pasan por aprobación humana, cada respuesta queda trazada y auditable, y medimos la calidad contra una línea base definida antes de partir. Si el agente responde sobre tus datos vía RAG, el control de acceso viaja con la consulta: cada usuario ve solo lo que le corresponde.
Por qué Freshwork
Llevamos más de 10 años construyendo software de producción desde Santiago de Chile, y tratamos la IA con esa misma disciplina: métricas, mantención y cero humo. Un agente útil casi siempre vive dentro de un sistema mayor — por eso este servicio conversa directo con nuestro desarrollo de software a medida. Si trabajas en servicios financieros o logística, donde el volumen de tickets y documentos es brutal, probablemente tienes un caso que cierra. Cuéntanos tu proceso y te respondemos con números dentro de un día hábil.