Kademar diseña e implementa soluciones de IA aplicada para empresas: asistentes internos, chatbots inteligentes, agentes IA, automatizaciones de procesos, atención al cliente, soporte técnico interno, automatizaciones por WhatsApp y Telegram, integración con CRM, web, formularios, email, documentación interna y bases de conocimiento.
No implantamos IA como una herramienta aislada. La integramos con tus procesos, tus datos y tu forma real de trabajar.
No. Un chatbot web puede formar parte del proyecto, pero no es el centro de la solución.
El verdadero valor está en construir una base de conocimiento útil, conectar la IA con procesos reales y hacer que el asistente pueda ayudar en tareas concretas: responder clientes, guiar técnicos, encontrar documentación, clasificar solicitudes, crear tareas, preparar respuestas o activar automatizaciones.
Es el conjunto de información que el asistente utiliza para responder o guiar procesos: documentación interna, preguntas frecuentes, manuales, procedimientos, catálogos, referencias, PDFs, políticas, formularios, datos técnicos o cualquier contenido relevante para la empresa.
Antes de conectar la IA, hay que ordenar esa información, eliminar duplicidades, detectar contradicciones y estructurarla para que sea realmente útil.
RAG significa que el asistente no responde únicamente con lo que “sabe” el modelo, sino que consulta una base de conocimiento preparada con información de tu empresa.
Esto permite que la IA pueda responder usando documentación propia, procedimientos internos o referencias específicas, reduciendo respuestas genéricas y mejorando la utilidad en procesos reales.
Porque conectar un chatbot a una web, CRM, WhatsApp, Telegram o n8n puede ser relativamente rápido cuando el proyecto está claro.
La parte crítica es preparar bien el conocimiento: recopilar documentos, depurarlos, estructurarlos, probar preguntas reales, ajustar respuestas, definir límites y validar que el asistente ayuda de forma fiable.
Una IA conectada a información desordenada puede responder de forma imprecisa. Por eso damos tanta importancia al RAG y a la base de conocimiento.
Los proyectos de implantación de IA aplicada parten desde 4.000 €, siempre que el proyecto ya esté definido y el alcance esté claro.
El precio final depende del volumen de documentación, la complejidad de la base de conocimiento, los canales a integrar, las automatizaciones necesarias y el nivel de fiabilidad requerido.
Un MVP funcional suele estar en unas 2 semanas.
Pero una solución preparada para producción, con base de conocimiento bien depurada, RAG estructurado, pruebas, validación y ajustes, puede requerir hasta 3 meses, especialmente si hay documentación amplia, procedimientos técnicos, catálogos, referencias o información crítica.
El diagnóstico revisa tus procesos, herramientas, documentación, canales y oportunidades reales de automatización.
Puede incluir:
Sí. El diagnóstico de IA es un servicio independiente desde 450 €.
Si después decides implantar la solución con Kademar, el importe del diagnóstico se descuenta del presupuesto final de implantación. Este descuento se aplica sobre la implantación inicial, no sobre la cuota mensual de mantenimiento.
El diagnóstico inicial sirve para detectar oportunidades y definir una primera hoja de ruta.
La consultoría estratégica, desde 900 €, está pensada para empresas con varios procesos, departamentos, documentación amplia o necesidad de definir una arquitectura más completa antes de implantar: fases, herramientas, integraciones, riesgos, canales y prioridades.
El mantenimiento gestionado parte desde 450 €/mes e incluye:
No dejamos la IA instalada y abandonada. La mantenemos, revisamos y mejoramos de forma continua.
Sí. Podemos implementar automatizaciones por WhatsApp para atención, ventas, soporte, seguimiento, reservas, cualificación de solicitudes, apertura de incidencias, envío de enlaces, derivación a humano o conexión con CRM y otros sistemas.
Siempre se define el flujo según el caso real de la empresa y las posibilidades técnicas del canal.
Sí. Telegram puede ser muy útil para comunidades, soporte técnico, grupos privados, alertas internas, notificaciones, acceso a documentación o flujos automatizados.
Podemos crear bots conectados a procesos internos, bases de conocimiento o herramientas de la empresa.
Sí. Este es uno de los casos más interesantes.
Podemos crear asistentes internos para que técnicos, operarios o empleados encuentren documentación, procedimientos, manuales, referencias o pasos de trabajo sin depender de búsquedas manuales en carpetas, PDFs o sistemas dispersos.
Por ejemplo, en un taller mecánico, un asistente puede guiar al técnico hasta encontrar la referencia correcta de una pieza según modelo, año, motorización, versión y proveedor, ayudándole a preparar la información necesaria para pedir el recambio.
No planteamos la IA como sustitución total del equipo humano.
La planteamos como apoyo: reducir tareas repetitivas, ordenar información, acelerar respuestas, guiar procesos y ayudar a que las personas trabajen con más contexto y menos fricción.
En procesos sensibles, recomendamos mantener supervisión humana.
Sí. Podemos integrar la solución con web, CRM, formularios, email, WhatsApp, Telegram, n8n, bases de datos, sistemas internos, herramientas de soporte o APIs, según el caso.
La arquitectura se define después del diagnóstico para evitar construir integraciones innecesarias.
Sí. Las academias, comunidades y membresías suelen tener muchas dudas repetidas, procesos de alta, soporte a alumnos, contenidos, documentación y comunicaciones recurrentes.
Podemos crear asistentes para alumnos, automatizar altas, responder dudas frecuentes, conectar con plataformas formativas, mejorar el soporte y reducir carga operativa.
Sí. En ecommerce puede ayudar en atención al cliente, preguntas sobre productos, seguimiento post-compra, recuperación de carritos, clasificación de consultas, generación de fichas de producto, segmentación y automatizaciones comerciales.
También puede conectarse con email marketing, CRM o herramientas de soporte.
Sí. Según el caso, podemos diseñar soluciones privadas, híbridas o conectadas a APIs externas.
La decisión depende del nivel de privacidad necesario, el tipo de datos, el presupuesto, el rendimiento requerido y el volumen de uso.
No todas las empresas necesitan una IA completamente privada, pero algunas sí necesitan más control sobre datos, permisos e infraestructura.
Depende de la arquitectura elegida y del proveedor utilizado.
En Kademar definimos la solución teniendo en cuenta privacidad, control de datos y uso responsable de la información.
Cuando el proyecto requiere más control, podemos plantear arquitecturas privadas o híbridas para reducir exposición innecesaria
No hace falta tenerlo todo perfecto.
Para empezar ayuda tener:
Si la documentación está desordenada, precisamente parte del trabajo será convertirla en una base de conocimiento útil.