Las empresas de SaaS están adaptando sus productos para integrarlos con herramientas de IA que automatizan sus procesos y orquestan la lógica, mejorando las experiencias de los usuarios.

Establecer objetivos claros, crear un equipo multidisciplinar y definir los indicadores clave de rendimiento (KPI) es importante para garantizar el éxito de la implantación del chatbot.

Los flujos de trabajo de ERP pueden integrarse en interfaces de chatbot para automatizar aprobaciones, solicitudes e informes en un flujo conversacional fluido.

Una base de datos vectorial almacena la representación semántica de textos, documentos y medios, lo que permite a LLMs realizar búsquedas semánticas.

Los agentes verticales de IA combinan las capacidades conversacionales de LLMs con la llamada a herramientas y el acceso a API, lo que se traduce en flujos de trabajo fluidos pero potentes.

Los agentes de IA independientes se organizan con un agente principal, de enrutamiento, para permitir a los usuarios acceder a muchos flujos de trabajo diferentes, complejos y especializados a través de un único bot.

Poner en marcha una agencia de IA requiere consideraciones como encontrar un nicho, elegir un sistema de entrega, reunir un equipo y utilizar un CRM, entre otras.

Las API de chatbot son formas multiplataforma de acceder a los chatbots a través de solicitudes HTTP, compatibles con todos los lenguajes de programación y scripting habituales.

Los chatbots de Hubspot permiten a los representantes de ventas automatizar los procesos de generación de clientes potenciales, organizar la información y obtener actualizaciones en tiempo real en un potente CRM.

Model Context Protocol (MCP) es un protocolo que optimiza el acceso a los datos en tiempo real normalizando la interfaz entre las aplicaciones y los agentes de IA.

Los chatbots de WordPress ayudan a los usuarios a navegar por los sitios web con interfaces conversacionales. Hay varias opciones disponibles en función de las necesidades de personalización o escalado.

Los agentes de IA en Discord automatizan respuestas, filtran mensajes y activan flujos de trabajo con un sofisticado acceso al contexto de la conversación y del canal.