Cómo las empresas están creando productos SaaS de IA

Generación de resultados estructurados en interfaces de usuario reales

Algunas de las funciones de IA más impactantes no generan contenidos, sino estructuras sobre las que se puede construir.

Excalidraw AI es un ejemplo perfecto. Usted describe el flujo que desea - "un usuario se registra, verifica su correo electrónico y accede al panel de control"- y la IA escribe el código Mermaid.js correspondiente. El diagrama aparece al instante, totalmente editable dentro de la aplicación. No empiezas de cero: obtienes una base inteligente y estructurada que se ajusta al caso de uso.

No es un gráfico estático. Es código que piensa, convertido en un flujo de trabajo visual que puedes manipular.

Otras herramientas también están explorando esta vía, como Uizard, que convierte los avisos en diseños de interfaz de usuario, y Retool, donde la IA configura las consultas frontales y backend en función de los objetivos del usuario.

En todos estos casos, el LLM no sólo ayuda al usuario a moverse más rápido, sino que produce resultados en el idioma nativo del producto.

Agentes de ayuda a la toma de decisiones integrados en el flujo de trabajo

La mayoría de las herramientas SaaS asumen que el usuario sabe qué hacer a continuación. La IA está cambiando esta situación.

Ahora vemos agentes integrados que pueden leer el estado actual de un proyecto, problema o documento y proponer la siguiente acción.

En Linearla IA resume los errores y los problemas, y luego sugiere una priorización basada en la gravedad, la frecuencia o el estado de bloqueo. No se limita a resumir los tickets, sino que interpreta la urgencia y empuja al equipo hacia la acción, asumiendo el papel de un agente vertical de IA que actúa esencialmente como puente entre departamentos.

Asana AI está haciendo algo similar con los datos de los proyectos. Detecta tareas atascadas, propietarios desalineados o desviaciones del calendario, y propone discretamente actualizaciones para reequilibrar el trabajo.

Este tipo de agente no genera contenidos. Lee las señales del sistema -progreso de las tareas, asignaciones, entradas- y realiza pequeños movimientos útiles que cambian la dirección del trabajo.

Onboarding nativo de IA que se adapta al usuario

La mayoría de los flujos de incorporación son estáticos: unos pocos clics guiados, tal vez una lista de comprobación. Pero LLMs permiten empezar por lo que quiere el usuario y construir a partir de ahí.

En Coda, la incorporación se parece más a una conversación. Describes lo que estás intentando hacer (planificar una salida de equipo, gestionar los entregables de un cliente, realizar un seguimiento de los hábitos) y la IA crea un andamiaje de espacio de trabajo para ponerte en marcha. Tablas, botones, fórmulas... todo listo.

Guidde adopta un enfoque diferente: utiliza los metadatos del producto y la IA para generar automáticamente guías dentro de la aplicación basadas en tus datos. Tú dices qué tipo de guía necesitas y Guidde crea el flujo, sin necesidad de captura manual.

Lo que antes era un recorrido ahora es una ventaja.

Te presentas con intención. El producto responde a la estructura.

Desde la salida estructurada hasta la incorporación adaptativa, todos los casos de uso que hemos tratado dependen de una infraestructura capaz de gestionar el lenguaje natural, el contexto, la memoria y las salidas dinámicas. Algunas de estas herramientas funcionan entre bastidores. Otras están integradas directamente en la stack del producto.

Echemos un vistazo a las plataformas más importantes que impulsan el SaaS nativo de IA en este momento: las que le ayudan a crear agentes, gestionar canalizaciones RAG, estructurar entradas y conectar LLMs a flujos de trabajo reales.

1. Botpress

Botpress es lo que necesitas cuando estás creando agentes que necesitan hacer algo más que responder preguntas. Está pensado para equipos que quieren tener un control real sobre el comportamiento de la IA, combinando lógica, memoria, flujos de acción y despliegue multicanal en un solo lugar.

Puede conectarlo a cualquier backend, pasar contexto entre turnos, gestionar llamadas a la API y desencadenar resultados reales, todo ello desde dentro de la misma conversación. Es especialmente eficaz en situaciones en las que el chat debe impulsar el comportamiento, no sólo ofrecer respuestas. Tanto si se trata de la incorporación de usuarios, la programación de visitas, la gestión de operaciones internas o el enrutamiento de la asistencia, Botpress hace que todo funcione a la perfección.

La plataforma también es compatible con web, plataformas como WhatsApp y Telegramy SDK personalizados, para que su agente esté donde ya están sus usuarios.

Características principales:

• Control total de la lógica, la memoria y las acciones de la API
• Herramientas integradas para pruebas, análisis y versiones
• Soporte multicanal (web, WhatsApp, Slack, personalizado)
• Fácil transferencia a agentes en directo, flujos alternativos y widgets de interfaz de usuario personalizados.

Precios:

• Plan gratuito: 0 $/mes con 5 $ de crédito AI incluido
• Plus: 89 $/mes - incluye transferencia de agentes en directo y análisis
• Equipo: $495/mes - añade gestión de roles, SSO, colaboración
• Para empresas: Precios personalizados para equipos a gran escala o con un alto grado de cumplimiento de normativas.

2. Cadena LangChain

LangChain es la columna vertebral de muchas funciones de IA que no parecen chat en absoluto: agentes de planificación, copilotos internos, explicadores de análisis, lo que se te ocurra. Es flexible, modular y ofrece a los desarrolladores una forma clara de conectar LLMs a herramientas, API y memoria.

Esta flexibilidad conlleva algunos inconvenientes. LangChain está muy centrado en el SDK: la mayor parte de la orquestación y depuración se realiza en Python o JavaScript. Han introducido un constructor sin código llamado LangFlow, pero aún es pronto y carece del pulido o la estabilidad de la experiencia del SDK central.

Aun así, si necesita un control total sobre cómo piensa, planifica y actúa su agente, ésta es la herramienta a la que recurre la mayoría de la gente.

Características principales:

• Marco de agentes con soporte para el uso de herramientas, planificación y memoria.
• Compatibilidad nativa con funciones OpenAI , canalizaciones RAG y búsqueda vectorial
• Diseño modular para encadenar flujos de trabajo y pasos de razonamiento
• Funciona con la mayoría de las API, bases de datos vectoriales y cargadores de documentos.

Precios:

• LangChain OSS: gratuito y de código abierto
• LangSmith (depuración + monitorización): Actualmente gratuito; próximamente, precios basados en el uso

3. Piña

Pinecone es la base de datos vectorial que aparece en casi todos los sistemas RAG de producción, y con razón. Es rápida, escalable y le permite almacenar y recuperar datos de alta dimensión con una configuración mínima. Ya sea que esté indexando tickets de soporte, documentos internos o conocimiento estructurado, Pinecone facilita la obtención de contexto relevante en sus flujos de trabajo LLM .

El nuevo asistente Pinecone facilita aún más esta tarea. Se encarga de la fragmentación, la incrustación y la recuperación entre bastidores para que los equipos puedan crear agentes y funciones de búsqueda conscientes de los datos sin necesidad de gestionar la infraestructura.

Rara vez es el único elemento de su stack , pero cuando la recuperación rápida y filtrada es importante, Pinecone es el elemento al que recurren la mayoría de los equipos. Conéctalo a LangChain o Cohere y tendrás una base fiable para cualquier asistente basado en RAG.

Características principales:

• Búsqueda vectorial rápida y lista para producción
• El Asistente Pinecone (2025) resume la complejidad de la recuperación
• Filtros de metadatos, indexación multiusuario, puntuación híbrida
• Infraestructura gestionada: no requiere alojamiento ni ajuste

Precios:

• Starter: gratis hasta 5 millones de vectores
• Estándar: Escalado elástico basado en el uso
• Empresa: Capacidad y asistencia dedicadas

4. Cohere

Cohere comenzó como el proveedor de incrustaciones rápidas y de alta calidad, y sigue dominando ese espacio. Pero en el último año, ha evolucionado hacia una plataforma más amplia que potencia la generación aumentada por recuperación (RAG) gracias a herramientas como su Rerank API y los modelos Command R alojados.

La API Rerank es donde Cohere destaca. Le permite reordenar los resultados de búsqueda en función de lo bien que coinciden con una consulta, de modo que en lugar de pasar 20 trozos sin procesar a su LLM, envía 3 que importan. El resultado: respuestas más rápidas, menor uso de tokens y respuestas más nítidas que parecen intencionadas.

También dispone de compatibilidad multilingüe, conocimiento del contexto largo y una stack alojada opcional que gestiona las incrustaciones, la búsqueda y el rerank en un solo lugar, sin necesidad de ajustes.

Cohere brilla cuando necesitas mejorar lo que tu modelo ve, no cambiar cómo razona. Combina su API Rerank con un buen almacén vectorial como Pinecone y un orquestador inteligente como LangChain, y obtendrás respuestas más cortas, más precisas y más explicables.

Características principales:

• Rerank v3.5 para una selección de respuestas más nítida y adaptada al contexto
• stack RAG alojada con API de baja latencia
• Funciona bien con Pinecone, LangChain y LlamaIndex

Precios:

• Incrustaciones: Gratis hasta 100.000 consultas/mes
• Rerank: Basado en el uso (consultar precios)

5. LlamaIndex

LlamaIndex se basa en una idea específica: su IA es tan buena como los datos que le proporciona. Y si extraes esos datos de PDF, wikis, bases de datos u hojas de cálculo, LlamaIndex es la forma de prepararlos para la recuperación: con estructura, metadatos y enrutamiento inteligente.

A diferencia de Pinecone, que se encarga de la búsqueda vectorial, o Cohere, que reordena la relevancia, LlamaIndex se centra en la cadena que alimenta el modelo. Agrupa e indexa las fuentes, realiza un seguimiento de los metadatos de los documentos y dirige las consultas en función de la estructura y la intención, no solo de las palabras clave o las incrustaciones.

Resulta especialmente útil para los equipos que crean productos de inteligencia artificial basados en contenidos específicos (manuales de productos, datos de clientes, registros de ingeniería) en los que el contexto es importante y la recuperación genérica no funciona.

LlamaIndex se solapa con LangChain en algunas áreas, pero se centra más en la preparación e indexación de datos, no en la planificación de agentes o el uso de herramientas.

Características principales:

• Procesos de indexación de datos estructurados y no estructurados
• Enrutamiento inteligente de consultas y rastreo de fuentes
• Funciona con Pinecone, Chroma o almacenes de memoria locales
• Se adapta mejor a los agentes que necesitan un acceso a datos internos de alta confianza.

Precios:

• Código abierto: Libre (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK es para equipos que quieren que la IA se sienta como parte del producto, no sólo como un chatbot colocado en una esquina. Te ayuda a crear interfaces receptivas y similares a las de un chat dentro de tu aplicación mediante React, Svelte o Next.js, con compatibilidad total para respuestas en streaming, memoria y llamadas a herramientas externas.

Lo ha creado el mismo equipo que Next.js, lo que se nota en lo bien que gestiona el estado del frontend y la UX. La última versión también es compatible con MCP(Model Context Protocol), un futuro estándar para estructurar las entradas del modelo, el uso de herramientas y las fuentes de conexión a tierra. Esto significa unas API más limpias, una personalización más sencilla y un mejor control sobre lo que hace tu asistente.

Aquí no se crean agentes, pero si ya tienes uno, así es como puedes convertirlo en una experiencia de producto pulida. El SDK encaja perfectamente en cualquier stack front-end, y su compatibilidad con MCP, uso de herramientas y streaming lo hace ideal para interfaces de IA que necesitan sentirse nativas.

Características principales:

• Añada interfaces de IA directamente en aplicaciones React o Svelte
• Streaming, historial de chat, soporte de herramientas y conexión a tierra
• Admite MCP para un comportamiento del modelo estructurado y controlable
• Creado por los creadores de Next.js - optimizado para frontend UX

Precios:

• SDK de código abierto: Gratis
• Alojamiento Vercel: Basado en el uso (computación + ancho de banda)

7. Hacer

Make es como cinta adhesiva para productos SaaS, especialmente en los primeros días de integración de la IA. Se trata de una plataforma de automatización visual que permite unir aplicaciones, activar flujos de trabajo e incluso conectar modelos de IA sin necesidad de escribir mucho código.

Realmente sobresale al proporcionar a los equipos de producto la capacidad de crear prototipos de comportamiento de IA sin necesidad de un backend completo o una capa de orquestación. ¿Necesita activar un seguimiento de soporte cuando un usuario proporciona comentarios negativos en un chat? Utilice Make. ¿Quieres resumir ese mensaje con OpenAI y registrarlo en tu CRM Hubspot? Utiliza también Make.

No está diseñado para agentes de planificación complejos ni para el uso de herramientas en profundidad, pero para tareas en las que sólo necesitas conectar A con B con C, es rápido, flexible y fácil de usar. Esto es especialmente útil cuando tu producto no está orientado a la IA, pero quieres incorporar algo de inteligencia entre bastidores.

Características principales:

• Constructor visual con cientos de integraciones de aplicaciones predefinidas
• Facilidad para desencadenar acciones a partir de entradas de IA (por ejemplo, resúmenes de GPT → correo electrónico/envío/CRM).
• Módulo OpenAI integrado y compatibilidad con HTTP y webhook
• Ideal para operaciones en equipo, bucles de retroalimentación y automatización ligera.
  
  

Precios:

• Gratis: 1.000 operaciones/mes, 2 escenarios activos
• Core: 9 $/mes - para equipos pequeños y uso ligero
• Pro: 16 $/mes - añade más operaciones, programación y gestión de errores
• Empresa: Personalizado: para equipos que ejecutan flujos de misión crítica.

1. Hacer que la IA forme parte del producto, no sólo un complemento

La IA debe apoyar la experiencia principal, no quedarse al margen. Si parece una función desconectada, como una ventana de chat flotando en una esquina, no se utilizará.

En su lugar, integre la IA en los flujos de trabajo en los que ya confía la gente. En Linear, la IA facilita el seguimiento y la priorización de problemas. En Coda, construye tablas y lógica en torno a los objetivos del usuario. Estas funciones no parecen separadas, sino que forman parte del funcionamiento del producto.

Empiece por identificar dónde se atascan los usuarios o dónde se ralentiza el trabajo. Utiliza la IA para suavizar esos momentos, no solo para impresionar.

2. Crea en torno a la intención, no sólo a la aportación

LLMs funcionan mejor cuando entienden por qué alguien está haciendo algo, no sólo lo que ha escrito. Eso significa que tu producto debe captar la intención del usuario desde el principio y diseñar los flujos en torno a ella.

Esto es lo que hace que herramientas como Notion AI o Duolingo Max resulten útiles. No se limitan a responder, sino que dan forma a sus respuestas en función del contexto y los objetivos. Eso solo funciona si estructuras tu UX para guiar y aprender de la intención del usuario, no solo de sus palabras.

Pregunte: ¿Qué intenta conseguir el usuario? A partir de ahí, construye.

3. Dar visibilidad y control a los usuarios

La IA debe apoyar las decisiones, no tomarlas en una caja negra. Los usuarios deben saber qué hace el modelo, de dónde ha sacado la información y cómo ajustar su comportamiento.

Las buenas interfaces de IA explican por qué han sugerido algo. Permiten a los usuarios reintentar, editar o explorar alternativas. Esto ayuda a los usuarios a ganar confianza y evita la dependencia excesiva de la automatización.

Exponga las fuentes de datos, muestre la lógica inmediata cuando tenga sentido y deje siempre espacio para las anulaciones manuales.

4. Prepararse para casos extremos y fallos

LLMs no siempre se comportan como usted espera. Pueden pasar por alto el contexto, producir resultados imprecisos o malinterpretar instrucciones. Su producto debe estar preparado para ello.

Añada barandillas. Utilizar puntuaciones de confianza para encaminar respuestas inciertas. Permita que se recurra a otros grandes modelos lingüísticos o a la ayuda humana. Y, lo que es más importante, haga un seguimiento de cómo interactúan los usuarios con la IA para saber en qué les ayuda y en qué necesitan mejorar.

La IA debe mejorar su producto, no hacerlo impredecible.

5. Comience con un caso de uso sólido y amplíelo gradualmente

No es necesario que todo el producto esté basado en IA desde el primer día. Los equipos con más éxito empiezan poco a poco (una función, un flujo de trabajo) y lo mejoran hasta que los usuarios confían en él a diario.

Puede ser la incorporación, la búsqueda de documentos, los resúmenes analíticos o la automatización de tareas. Céntrate en un área en la que la IA pueda reducir la fricción o aumentar la velocidad, y haz que funcione bien antes de ampliarla.

Las funciones sólidas y fiables generan confianza. Una vez que los usuarios confían en ellas, resulta mucho más fácil ampliarlas a otros casos de uso.