La agencia ChatGPT.ChatGPT, puesto a trabajar.
ChatGPT promete cambiar cómo trabaja tu equipo, luego te deja ante un chat vacío que adivina tu negocio. Montamos los Workspace Agents, GPTs a medida y automatizaciones con la API de OpenAI para tus flujos reales, los anclamos en tus datos con RAG, y desplegamos con permisos.
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Freepik SpacesUna agencia ChatGPT te monta sistemas, no un login.
Cualquiera puede comprar las licencias. Montar agentes en torno a tus flujos reales, anclarlos en tus datos, y desplegar con permisos, es otro oficio. Estas son las cuatro cosas de las que nos encargamos.
- Construccion
Agentes y GPTs montados para tus flujos reales
Una pestana de chat que todos olvidan no vale las licencias. Montamos Workspace Agents y GPTs a medida en torno a las tareas que tu equipo repite de verdad: investigacion de cuentas, borradores de informes, triaje de mensajes, resumenes de tickets. OpenAI ahora empuja los Workspace Agents (con Codex, corren en la nube y se comparten en la organizacion) en lugar de los antiguos GPTs a medida, asi que construimos para donde va la cosa, no para una funcion que esta por desaparecer.
Ver un build tipo - API y automatizacion
La API de OpenAI conectada al resto de tu stack
Un GPT que vive en una pestana del navegador es medio herramienta. Conectamos la API de OpenAI a tus apps y automatizamos lo aburrido con n8n o Make: llega un lead, el modelo redacta la respuesta, un humano valida, el CRM se actualiza. Dejas de copiar y pegar entre ChatGPT y tus herramientas, y el modelo trabaja donde el trabajo ya ocurre.
Ver el metodo - Conocimiento y RAG
Anclado en tus datos, respuestas con fuente
Por defecto ChatGPT adivina, y una respuesta falsa pero segura te cuesta mas que ninguna respuesta. Lo anclamos en tus propios docs, tu wiki y tus tickets con RAG para que las respuestas citen una fuente en lugar de alucinar. Tu equipo hace una pregunta real y obtiene una respuesta con la pagina de donde viene, no un parrafo plausible que nadie puede verificar.
Ver conocimiento y RAG - Despliegue y gobernanza
Despliegue en equipo con permisos, no el caos
Comprar ChatGPT Business o Enterprise es lo facil. Nosotros gestionamos el resto: permisos de organizacion y controles de datos, una biblioteca de prompts que tu equipo reutiliza de verdad, formacion para que la gente deje de pelearse con la herramienta, y AI ops para ver que esta corriendo. Somos primero una agencia de automatizacion e IA, asi que el despliegue esta gobernado, no es un descontrol donde los datos privados se filtran a un chat publico.
Ver el despliegue en equipo
Construimos con ChatGPT como un sistema, no un gadget.
La mayoria de los despliegues de ChatGPT mueren igual: una demo que deslumbro a la sala, luego una pestana que nadie abre porque adivinaba el negocio y no habia un flujo real detras. Asi que lo tratamos como infra: agentes montados para tareas reales, anclados en tus datos, conectados al stack, entregados a un equipo que sabe correrlo sin riesgo.
- Auditoria · mapeamos tus flujos reales, tus datos, y donde ChatGPT ayuda o no
- Build · los agentes, GPTs y automatizaciones API para las tareas que repites de verdad
- Anclaje · RAG sobre tus datos para respuestas con fuente, no alucinadas
- Despliegue · permisos, biblioteca de prompts, formacion y AI ops que tu equipo corre sin nosotros
Una agencia de automatizacion, no un revendedor de licencias.
No vendemos un nivel de partner de OpenAI. Venimos de la automatizacion y la IA, asi que vemos ChatGPT por lo que es: un motor potente que tiene que conectarse al resto de tu stack y mantenerse gobernado. Eso es exactamente lo que falta cuando un despliegue acaba en una pestana de chat sin flujo, sin anclaje y sin permisos.
- Venimos de la automatizacion y la IA, no de revender licencias. ChatGPT es un nodo de tu stack, no el fin en si mismo.
- Agnosticos al modelo: construimos sobre ChatGPT/OpenAI cuando encaja, y decimos con honestidad cuando Claude o un modelo open encaja mejor en una tarea.
- Nos importa la gobernanza (datos, permisos), no solo una demo que deslumbra. Una fuga o una alucinacion cuesta mas que un screencast bonito.
- Ningun badge que mostrar. Nos juzgan por si los agentes salen y se usan, no por un nivel de partner.
ChatGPT en el centro, tus flujos reales alrededor.
Construimos las partes que hacen un trabajo real, luego las conectamos a las herramientas que tu equipo ya usa. Esto es lo que cubre un build de verdad.
- Build
Workspace Agents
Montamos los agentes con Codex que OpenAI despliega para reemplazar los GPTs a medida: ejecucion en la nube, compartibles en la organizacion, conectados a herramientas como Slack y Salesforce, acotados a un flujo repetible que tu equipo corre cada semana.
- Build
GPTs a medida
Donde un GPT enfocado todavia encaja, lo montamos: un system prompt ajustado, tus docs de referencia adjuntos, los limites puestos, para que una tarea concreta sea un clic en lugar de un prompt nuevo cada vez que alguien la reinventa.
- Build
Automatizaciones con la API de OpenAI
Conectamos la API de OpenAI a tu stack y la orquestamos con n8n o Make: redaccion, clasificacion, extraccion y resumenes corren con un trigger, con un paso de validacion humana donde importa, no una caja negra.
- Build
Asistentes RAG sobre tus datos
Anclamos ChatGPT en tus docs, tu wiki y tus tickets para que las respuestas citen una fuente en lugar de adivinar. La recuperacion, el chunking y el prompt se configuran para que el asistente siga siendo preciso a medida que crece tu base de conocimiento.
- Build
Despliegue en equipo y permisos
ChatGPT Business o Enterprise configurado con permisos de organizacion, controles de datos y el plan adecuado por equipo. La gente accede a lo que necesita, los datos sensibles se quedan fuera de los chats publicos.
- Build
Bibliotecas de prompts y limites
Una biblioteca compartida de prompts que de verdad funcionan para tu equipo, mas los limites: que es seguro pegar, que no, donde las salidas necesitan revision humana. La herramienta se usa bien en lugar de mal y rapido.
Mapeamos tus flujos, sales con un plan.
Antes de presupuestar nada, tomamos 60 minutos para mirar tus flujos reales, tus datos y donde ChatGPT moveria de verdad la aguja. Sales con una lectura honesta de que construir primero, que anclar en tus datos, y que no vale la pena automatizar todavia. Cero pitch, solo la vision de un operador sobre tu stack de IA.
- Una lectura honesta de si ChatGPT encaja en el flujo
- Los agentes y automatizaciones a construir primero
- Como anclar las respuestas en tus propios datos
- Una vision franca de cuando Claude o un modelo open encaja mejor
Como llevamos un build ChatGPT.
Cinco pasos, en orden. No escalamos antes de que las respuestas tengan fuente, no entregamos un agente que nadie sabe correr, y tu equipo lo posee al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoria de flujos y datos
Mapear donde ChatGPT ayuda de verdad
Nos sentamos con la gente que lo usaria a diario, ops, soporte, ventas, marketing, y miramos que es lo bastante repetitivo para automatizar: el informe que nadie quiere escribir, la investigacion que se come una tarde, el triaje que se acumula. Revisamos que datos necesitaria el modelo y como de sensibles son. Sales con una lectura clara de donde ChatGPT ayuda, donde no, y donde Claude o un modelo open encajaria mejor.
- Paso 2 · Montar los agentes
Montar los Workspace Agents y los GPTs
Montamos los Workspace Agents y los GPTs a medida en torno a los flujos de la auditoria, acotados para que cada uno haga un trabajo real bien. Como OpenAI esta retirando los GPTs a medida a favor de los Workspace Agents con Codex, construimos para la direccion que toma la plataforma. Un operador de tu lado valida la salida antes de que conectemos nada a tus herramientas.
- Paso 3 · Anclar en tus datos
Conectar RAG para respuestas con fuente
Conectamos el asistente a tus docs, tu wiki y tus tickets con RAG para que las respuestas citen una fuente en lugar de adivinar. Configuramos la recuperacion, el chunking y el prompt para que siga siendo preciso a medida que la base crece. El objetivo es un asistente en el que tu equipo confia porque cada respuesta apunta a su origen, no un parrafo seguro que nadie puede comprobar.
- Paso 4 · Integrar y automatizar
Conectar OpenAI al resto de tu stack
Conectamos la API de OpenAI a tus apps y automatizamos lo repetitivo con n8n, Make o en directo: redaccion, clasificacion y resumenes corren con un trigger, con un paso de validacion humana donde importa. El modelo trabaja dentro de las herramientas que tu equipo ya usa. Cada flujo sale con su gestion de errores y un fallback, no anadidos despues.
- Paso 5 · Desplegar y transferir
Tu equipo lo corre, no nos necesitas
Configuramos ChatGPT Business o Enterprise con los permisos y controles de datos adecuados, transferimos una biblioteca de prompts, y formamos a la gente que lo poseera: que es seguro pegar, cuando confiar en una salida, cuando revisarla. El build sale con un playbook corto y AI ops basico para ver que esta corriendo. Si quieres que sigamos disponibles para lo que escala despues, lo hablamos aparte.
Nos juzgan por los agentes que se usan.
Ningun badge de partner que mostrar, asi que ponemos por delante lo que importa: el feedback de los equipos cuya stack ChatGPT montamos, y si siguio usandose despues de que nos fuimos. Nuestras resenas de Trustpilot vienen de esos operadores, no de un deck de marketing.
- El build sale con una biblioteca de prompts que tu equipo corre
- Respuestas ancladas en tus datos, con fuente antes de escalar
- Agentes conectados al stack, no atascados en una pestana de chat
- Las resenas de Trustpilot vienen de los equipos para los que construimos
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Que hace en concreto una agencia ChatGPT?
Una agencia ChatGPT construye con ChatGPT y la API de OpenAI para tu negocio, en lugar de dejarte ante un chat vacio y una promesa vaga. Montamos Workspace Agents y GPTs a medida para tus flujos reales, conectamos la API de OpenAI a tu stack con n8n o Make, anclamos las respuestas en tus propios datos con RAG, y desplegamos ChatGPT Business o Enterprise con permisos de verdad. El objetivo es trabajo repetible que el modelo gestiona de forma fiable, no una pestana que abres dos veces y olvidas.¿Cuanto cuesta un build con vosotros?
Depende del alcance: cuantos agentes o GPTs, si necesitas RAG sobre tus datos, hasta donde llega la automatizacion API, si es un despliegue Business o Enterprise completo con gobernanza. Un solo GPT a medida no tiene nada que ver con una flota de Workspace Agents conectados a tu CRM con una base de conocimiento detras. No soltamos un paquete plano. Empezamos con una auditoria gratis de 60 minutos para enmarcar la necesidad, luego presupuestamos un alcance fijo. La suscripcion de ChatGPT u OpenAI la compras directamente con ellos.¿Workspace Agents o GPTs a medida: que necesitamos?
Cada vez mas, Workspace Agents. Son la evolucion de los GPTs a medida, con Codex, corren en la nube, se comparten en tu organizacion, y se conectan a herramientas como Slack y Salesforce. OpenAI esta retirando los GPTs a medida a su favor, asi que para todo lo nuevo y compartido montamos agentes. Un GPT a medida todavia encaja para una tarea simple y aislada en el escritorio de una persona. Te diremos cual necesita tu flujo de verdad durante la auditoria.¿ChatGPT puede responder desde nuestros datos sin inventar?
Si, para eso sirve el RAG. Por defecto el modelo adivina, y una respuesta falsa pero segura es peor que ninguna respuesta. Lo anclamos en tus docs, tu wiki y tus tickets para que cada respuesta cite una fuente. Configuramos la recuperacion y el chunking para que siga siendo preciso a medida que tu base crece. No sera perfecto en todos los casos limite, y seremos honestos sobre donde todavia necesita revision humana, pero para respuestas con fuente a escala aguanta bien.¿Podeis integrar la API de OpenAI con el resto de nuestras herramientas?
Si, ahi es donde aportamos mas valor. Conectamos la API de OpenAI a tus apps y la orquestamos con n8n, Make o en directo, para que redaccion, clasificacion, extraccion y resumenes corran con un trigger dentro de las herramientas que ya usas. Llega un lead, el modelo redacta una respuesta, un humano valida, el CRM se actualiza. El modelo trabaja donde ocurre el trabajo en lugar de que copies y pegues entre una pestana de chat y todo lo demas.¿ChatGPT o Claude: sobre cual construir?
Depende de la tarea, y somos agnosticos al modelo a proposito. ChatGPT y la API de OpenAI son fuertes para flujos amplios, los Workspace Agents, y un enorme ecosistema de integraciones. Para algunas tareas Claude o un modelo open encaja mejor, y lo decimos en lugar de forzar un stack. La mayoria de los equipos que funcionan acaban con una mezcla. El punto no es lealtad a un proveedor, es el modelo adecuado para cada trabajo, y por eso justamente no mostramos ningun badge de partner.¿ChatGPT Business o Enterprise vale la pena para nosotros?
Si mas de un punado de personas lo usa para trabajar, normalmente si. Business y Enterprise te dan permisos de organizacion, controles de datos, y la garantia de que tus prompts no entrenan un modelo publico, lo que importa en cuanto hay datos sensibles. Para un solo founder un plan normal suele bastar. Te diremos con honestidad que plan encaja con tu equipo durante la auditoria en lugar de empujarte al nivel mas caro por defecto.¿Formais a nuestro equipo o solo entregais el build?
Las dos cosas, y la formacion es lo clave. Un agente que nadie sabe usar muere despues de la demo. Formamos a la gente que lo poseera: como hacer prompts, que es seguro pegar, cuando confiar en una salida y cuando revisarla. El build sale con una biblioteca de prompts y un playbook corto, mas AI ops basico para ver que esta corriendo. Si quieres profundizar, nuestro curso ChatGPT cubre el build y el lado del despliegue seguro de principio a fin.
Deja de adivinar en un chat vacio. Toma un sistema.
Una auditoria de 60 minutos, tus flujos mapeados, un plan de build que encaja con tus datos y tu equipo. Si tu equipo puede correrlo en interno despues del build, te pasamos el playbook. Si somos la opcion adecuada, nos encargamos.