Integración LLMs: -50% tickets L1 sin alucinaciones 

LLMs conectados a tu documentación real. Arquitectura RAG que cita fuentes, chatbots que escalan cuando no saben, y cero "alucinaciones" en producción. Servidores en Europa, cumplimiento RGPD y EU AI Act.

-50% Tickets L1
90%+ Precisión RAG
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RAG enterprise, chatbots, APIs de IA

LLMs que no inventan respuestas

No somos un wrapper de ChatGPT. Implementamos arquitectura RAG que fundamenta respuestas en tu documentación real. Multi-modelo (GPT-4, Claude, Llama) sin dependencia de proveedor. Servidores en Europa para cumplimiento RGPD y EU AI Act.

rag/pipeline.py
# Pipeline RAG - Sin alucinaciones
async def query(question: str):
docs = await vector_store.search(
embed(question), top_k=5
)
if docs.confidence < 0.8:
return "No tengo información"
return llm.generate(docs, question)
90%+ Precisión
0 Alucinaciones
EU Data

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 ejecutivo

Para la dirección.

La integración de LLMs reduce costes operativos de atención al cliente un 40-60% automatizando tickets L1. La arquitectura RAG garantiza respuestas basadas en tu documentación real, eliminando el riesgo de "alucinaciones" que dañan la marca.

Inversión típica: €15.000-50.000 según complejidad. ROI demostrable en 4-8 meses. Cumplimiento total de RGPD y EU AI Act con servidores en Europa.

Resumen técnico

Para el CTO.

Arquitectura RAG con vector stores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB), chunks optimizados, y embeddings semánticos. Soporte multi-modelo (GPT-4o, Claude, Llama 3, Mistral) 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.

¿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.
  • Presupuestos inferiores a €12K para un MVP funcional.

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.

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. Prevención de alucinaciones.

04

Producción e iteración

Despliegue, monitorización, mejora continua basada en uso real.

Riesgos y mitigación

Anticipamos los problemas antes de que ocurran.

Alucinaciones del modelo

Mitigación:

Arquitectura RAG con umbral de confianza y escalado a humano cuando no sabe.

Datos sensibles a terceros

Mitigación:

Opción de modelos self-hosted (Llama, Mistral) sin datos saliendo de tu perímetro.

Dependencia de proveedor

Mitigación:

Abstracción multi-modelo que permite cambiar entre proveedores con cambios mínimos.

Incumplimiento normativo

Mitigación:

Servidores en Europa, documentación RGPD, clasificación EU AI Act incluida.

Por qué Kiwop para LLMs

No somos vendedores de "wrappers de ChatGPT". Llevamos 15+ años implementando tecnología que genera resultados de negocio. IA responsable, sin alucinaciones, con ROI demostrable.

15+ Años de experiencia
90+ Precisión RAG
0 Alucinaciones en producción

Precio de chatbot RAG e integración LLMs

Precios actualizados enero 2026.

Chatbot RAG interno: €20.000-35.000
Sistema cliente con integraciones: €40.000-75.000
Incluye desarrollo, despliegue, 3 meses de ajuste
ROI típico: 4-8 meses

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 prevenís las alucinaciones?

Arquitectura RAG que fundamenta respuestas en documentos reales. Salvaguardas que detectan baja confianza y escalan a humano.

¿GPT-4, Claude, o Llama?

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.

¿Modelo mejor para datos sensibles?

Llama 3 o Mistral self-hosted. Datos nunca salen de tu perímetro. Rendimiento comparable a GPT-4.

¿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 threshold antes de producción.

¿Necesitas un chatbot o un agente?

Evaluación de Arquitectura RAG. Diseñamos la integración segura con tus datos. Sin alucinaciones, cumplimiento RGPD y EU AI Act.

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Última actualización: febrero de 2026

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técnica inicial.

IA, seguridad y rendimiento. Diagnóstico y propuesta cerrada por fases.

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