Automatización de procesos con IA para el trabajo que tu equipo repite cada día
Hacemos asistentes de WhatsApp con IA, pero WhatsApp es solo un canal. El mismo enfoque sirve para el correo que llega a varios buzones, para los documentos que alguien revisa uno por uno y para las herramientas internas que tu equipo suple con hojas de cálculo.
El sistema lee, ordena y prepara el trabajo. La decisión se queda con una persona de tu equipo, y tus reglas y tus documentos siguen siendo tuyos.
¿Solo hacéis WhatsApp? No.
Empezamos por WhatsApp porque es donde ya están la mayoría de los clientes, y porque ahí el problema se ve enseguida: las mismas preguntas, a cualquier hora, contestadas entre una tarea y otra. Nuestro chatbot de WhatsApp con IA para atención al cliente está en producción en Fixlab desde junio de 2026.
Pero lo que hace funcionar ese asistente no es WhatsApp. Es haber escrito las reglas del negocio, haberlo probado contra casos reales antes de lanzarlo y haber decidido qué se queda siempre con una persona. Eso mismo sirve para el correo, los documentos y el trabajo interno que tu equipo repite cada semana.
Qué procesos automatizamos con IA
Cuatro tipos de trabajo, con lo que hace el sistema y lo que sigue en manos de tu equipo.
Correo de varios buzones: clasificar y preparar la respuesta
- El problema
- Alguien revisa cada mañana las comunicaciones recibidas en varios buzones y decide qué es una petición nueva, qué es una pregunta sobre un expediente en curso y qué puede esperar.
- Qué hace el sistema
- Lee cada correo, lo clasifica según tus reglas, lo asigna a quien corresponde y redacta un borrador de respuesta con los datos del caso.
- Qué decide una persona
- Aprueba o corrige el borrador antes de que salga, y se queda con todo lo que no encaja en ninguna regla.
Revisión de documentos y expedientes
- El problema
- Tu técnico comprueba los mismos puntos en cada expediente y pide lo que falta en varias tandas.
- Qué hace el sistema
- Revisa cada documento y foto contra tu lista de comprobación y reúne en una sola petición todo lo que falta. Lo explicamos en revisión de documentos con IA.
- Qué decide una persona
- El criterio técnico, las excepciones y la firma.
Asistentes internos para tu equipo
- El problema
- Los procedimientos y las normas internas están en documentos que nadie encuentra, y las dudas acaban siempre en la misma persona.
- Qué hace el sistema
- Responde a tu equipo desde vuestros procedimientos escritos, dentro de las herramientas que ya usáis.
- Qué decide una persona
- Quien mantiene los procedimientos decide qué entra en la base de conocimiento y la actualiza cuando cambian.
Herramientas internas a medida
- El problema
- Una hoja de cálculo o un proceso a mano que ya no da más de sí.
- Lo que hemos construido
- Una herramienta de precalificación hipotecaria hecha con los criterios de una asesoría hipotecaria: el interesado se autoevalúa y llega al asesor como un lead ya puntuado. Y nuestro propio sistema de prospección saliente, que pasó de cero a descubrir más de 600 empresas y enviar 135 correos personalizados en menos de dos semanas.
- Qué decide una persona
- En la prospección, una persona revisa y aprueba las empresas propuestas antes de escribir a nadie. En la hipoteca, la decisión sigue siendo del asesor.
El asistente de Fixlab lleva en producción desde junio de 2026.
Fixlab es un laboratorio de certificación de vehículos en España. Su asistente responde desde una base de conocimiento real, reúne la documentación, abre la solicitud en su plataforma y pasa el caso a una persona cuando hace falta criterio. Entre el 26 de junio y el 24 de septiembre de 2026 atendió 279 conversaciones de 218 personas.
¿Agentes de IA o automatización? Lo que de verdad necesitas
Si buscas agentes de IA para empresas, verás propuestas de equipos de agentes autónomos que hablan entre sí y se reparten el trabajo. Suena bien en una demo. En una empresa pequeña casi nunca es lo que hace falta.
La mayoría de los procesos que merece la pena automatizar son unos pocos pasos bien definidos: leer lo que llega, compararlo con una regla escrita, preparar el resultado y dejar que una persona lo apruebe. Eso es software con un modelo de IA en los pasos donde hay que entender texto, fotos o voz, no una red de agentes que decide por su cuenta. Es más fácil de probar, más barato de mantener y, sobre todo, sabes qué ha hecho y por qué.
Un agente de IA útil es eso: un programa que usa un modelo para decidir el siguiente paso dentro de los límites que tú fijas. Lo contamos en qué es un agente de IA y por qué conviene pensar en software.
Qué merece la pena automatizar (y qué no)
Buena parte de lo que es posible con IA no merece la pena. Antes de construir nada miramos cuatro cosas:
- Volumen. Pasa muchas veces a la semana, no dos veces al año.
- Una regla escrita, o que se pueda escribir. Si dos personas de tu equipo lo harían de forma distinta, primero hay que acordar cómo se hace.
- Un responsable. Una persona que decide qué es correcto y que revisará lo que prepare el sistema.
- Un coste de error que puedas medir. Saber qué pasa si se equivoca te dice cuánta revisión humana necesita.
Lo que no automatizamos: la decisión final de un experto, los casos raros que salen una vez al año y cualquier cosa en la que un error no se pueda deshacer. Si quieres comprobarlo con tu proyecto, la evaluación de proyectos de IA lo puntúa en dos minutos, y cómo saber si un proyecto de IA merece la pena explica las cinco preguntas que hay detrás. Para ponerle números, mira cómo medir el ROI de la IA.
Cómo trabajamos
Tus reglas, por escrito
Nos sentamos con quien hace hoy el trabajo y ponemos por escrito cómo lo hace: qué mira, qué decide y cuándo lo pasa a otra persona.
Una prueba con casos reales
Reunimos casos reales de tu día a día y acordamos contigo, por escrito, qué resultado cuenta como correcto.
Un piloto acotado
El sistema trabaja con casos reales y una persona revisa y aprueba cada resultado antes de que tenga efecto.
Producción y medida
Cuando supera la prueba, pasa a producción. Medimos cuánto trabajo quita y dónde falla, y lo ajustamos.
Es la diferencia entre una demo y un sistema del que tu equipo puede depender; la contamos en prueba de concepto frente a producción. En Fixlab, el asistente superó antes de lanzarse una prueba de 50 escenarios reales con cero fallos críticos.
Se conecta con lo que ya usáis
No te pedimos que cambies de herramientas. Lo primero que preguntamos es qué programa usas y qué permite: una API, acceso a la base de datos o, como mínimo, exportaciones. Empezamos leyendo, y solo escribimos en tu sistema cuando lo hemos probado.
Si tu programa se puede conectar, el sistema deja allí el resultado; si no, te llega por correo o por el canal que ya uses, con los datos y los documentos ordenados. En Fixlab, el asistente abre las solicitudes directamente en su plataforma a través de su API: 20 solicitudes de reforma creadas de principio a fin entre el 26 de junio y el 24 de septiembre de 2026.
Lo que es tuyo al terminar
El sistema se construye sobre tus criterios y tus documentos, que son tuyos. No compartimos tus reglas ni tus datos con otros clientes: lo que reutilizamos entre proyectos es la plataforma de base, y por eso un segundo proyecto cuesta menos que el primero.
Al entregar, formamos a tu equipo y lo documentamos todo. La documentación es tuya por completo, para que tu equipo pueda cambiar las reglas sin depender de nosotros.