La agencia Gemini.Gemini, vivo en tu stack.
Lanzado en una pestaña aparte sin anclaje, Gemini da respuestas equivocadas pero seguras y se abandona en silencio. Construimos con él, lo conectamos a tu stack vía la API o Vertex AI, lo anclamos en tus datos, y lo desplegamos en Google Workspace.
★★★★★Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
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Freepik SpacesUna agencia Gemini construye y lo conecta, no solo lo enciende.
Cualquiera puede encender Gemini en Workspace. Construir el asistente que resuelve tu problema, conectarlo a tu stack, y anclarlo en tus datos es otro trabajo. Estas son las cuatro cosas que asumimos.
- Build con Gemini
Asistentes y copilotos anclados en tu caso de uso real
Gemini es la familia de modelos multimodales de Google, buena en texto, imagen, audio y video, con ventanas de contexto muy largas. Construimos lo que de verdad resuelve tu problema: un asistente interno que lee tus docs, un copiloto de cliente, una app multimodal que parsea capturas, llamadas o PDF. Acotado a tu caso, con prompts sobre tus datos, probado contra tus casos límite, en vez de un chatbot genérico que impresiona en demo y frustra en producción.
Ver un build tipo - API & Vertex AI
Gemini conectado a tu producto y tu stack
El valor aparece cuando Gemini vive dentro de tu software, no en una pestaña aparte. Lo conectamos a tu producto y tu stack vía la API de Gemini (Google AI Studio) para un camino rápido, o Vertex AI en Google Cloud cuando necesitas gobernanza empresarial, IAM, residencia de datos y auditoría. Gestionamos los prompts, el output estructurado, los reintentos y los controles de coste, para que las llamadas sigan fiables y la factura legible.
Ver el método - Google Workspace
Gemini desplegado en Gmail, Docs y Sheets
La mayoría de los equipos ya viven en Google Workspace, así que ahí es donde Gemini gana adopción más rápido. Lo desplegamos en Gmail, Docs, Sheets y Meet para tus equipos, con el anclaje correcto para que responda desde tu contexto real en vez de adivinar. Ajustamos los prompts, los gems y los guardarraíles que encajan con cómo tu gente trabaja de verdad, y los formamos, para que cuaje más allá de la primera semana en vez de ser un botón que nadie pulsa.
Ver el despliegue - RAG, agentes y ops
Anclado en tus datos, integrado en agentes, monitorizado
Un modelo que no conoce tus datos alucina con aplomo. Anclamos Gemini en tu base de conocimiento con RAG para que responda desde tu contenido real, construimos agentes que llevan una tarea de principio a fin, y ponemos monitorización y evals para que detectes la deriva antes que tus usuarios. Somos una agencia de automatización e IA primero, model-agnostic, así que esto encaja en cómo ya entregas, con Claude u otro modelo donde cuadra mejor.
Ver la capacitación IA
Construimos con Gemini como software de producción, no una demo.
La mayoría de los proyectos Gemini mueren igual: un prototipo que brilla sin anclaje, sin controles de coste, sin evals, así que alucina sobre datos reales y nadie se fía. Así que lo tratamos como infraestructura: conectado vía la API o Vertex AI, anclado en tus datos, entregado con monitorización, y desplegado a un equipo que de verdad sabe usarlo.
- Auditoría · mapeamos tu stack, tu huella Google, y dónde Gemini de verdad ayuda
- Conexión · API de Gemini o Vertex AI, prompts, anclaje y controles de coste, fiable por defecto
- Build · el asistente, agente o flujo multimodal que resuelve tu caso de uso real
- Capacitación · despliegue en Workspace, formación del equipo, monitorización e iteración de calidad
Somos model-agnostic, así que te decimos la verdad.
No vendemos un nivel de partner. Construimos con Gemini donde es la decisión correcta, multimodal, contexto largo, equipos ya en Google Cloud o Workspace, y te diremos con honestidad cuándo Claude u otro modelo hace mejor una tarea. Es justo lo que no tienes con una agencia atada al logo de un solo proveedor.
- Model-agnostic: Gemini brilla para lo multimodal, el contexto largo y equipos ya en Google Cloud o Workspace, y lo configuramos para jugar a esas fuerzas.
- Honestos con el encaje: cuando Claude u otro modelo hace mejor una tarea, lo decimos y la enrutamos allí, en vez de forzar todo por un solo proveedor.
- Anclado, no adivinando: cableamos RAG, evals y monitorización para que Gemini responda desde tus datos y detectes la deriva antes que tus usuarios.
- Ningún badge que vender. Nos juzgan por si el build se entrega y aguanta en producción, no por un nivel de partner ni un logo en una slide.
Gemini en el centro, tu stack Google alrededor.
Configuramos las partes que convierten un modelo en output fiable, y luego las conectamos a cómo tu equipo ya trabaja. Esto es lo que cubre un build real de Gemini.
- Setup
Integración API Gemini
Conectamos Gemini a tu producto vía la API de Gemini y Google AI Studio: prompts, output estructurado, function calling, streaming, reintentos y controles de coste, para que las llamadas sigan fiables en producción y no solo en un notebook.
- Setup
Vertex AI (empresa / Cloud)
Para equipos en Google Cloud que necesitan gobernanza, desplegamos Gemini en Vertex AI con IAM, residencia de datos, auditoría y anclaje, para que el modelo corra dentro de los controles que tu seguridad ya usa.
- Setup
Despliegue Google Workspace
Desplegamos Gemini en Gmail, Docs, Sheets y Meet para tus equipos, ajustamos los gems y prompts que encajan con los flujos reales, lo anclamos en tu contexto, y formamos a la gente para que la adopción dure más allá del día 1.
- Setup
RAG sobre tus datos
Anclamos Gemini en tu base de conocimiento, tus docs, tickets y bases con recuperación, para que responda desde tu contenido real con fuentes, no desde una conjetura genérica, usando su contexto largo donde de verdad rinde.
- Setup
Flujos multimodales
Gemini lee imagen, audio y video, no solo texto. Construimos los flujos que explotan eso: parsear facturas y capturas, transcribir y resumir llamadas, extraer datos estructurados de documentos que tu equipo trata a mano hoy.
- Setup
Automatización (n8n / Make + Gemini)
Conectamos Gemini a tus automatizaciones vía n8n o Make para que clasifique, redacte, extraiga y enrute dentro de los flujos que tus operaciones ya corren, con un punto de control humano donde el output necesita un segundo par de ojos.
Mapeamos tu caso de uso, te llevas un plan.
Antes de cotizar nada, dedicamos 60 minutos a mirar tu stack, tu huella Google y dónde Gemini de verdad ayuda. Te llevas una lectura honesta de qué construir, si la API o Vertex AI encaja, y dónde otro modelo lo haría mejor. Cero pitch, solo la mirada de un ingeniero sobre tu caso de uso.
- Una lectura honesta de dónde ayuda Gemini a tu equipo
- El camino API o Vertex AI que encaja con tu gobernanza
- El asistente, agente o flujo que vale la pena construir
- Una opinión franca de cuándo otro modelo lo hace mejor
Cómo llevamos un build de Gemini.
Cinco pasos, en orden. No entregamos un build antes de que esté anclado y monitorizado, no forzamos un modelo que no encaja, y tu equipo lo posee al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoría de caso de uso
Mapear dónde Gemini de verdad gana su sitio
Nos sentamos con tu equipo y miramos el trabajo real: los docs que nadie tiene tiempo de leer, las llamadas sin transcribir, los datos metidos a mano, las preguntas de soporte respondidas igual cada día. Revisamos tu stack y tu huella Google. La mitad del valor es decirte dónde ayuda Gemini, dónde otro modelo encaja mejor, y dónde la automatización sola lo resuelve, para que no construyas IA contra un problema que no va a arreglar.
- Paso 2 · Conectarlo
Conectar Gemini vía la API o Vertex AI
Conectamos Gemini a tu stack de la forma correcta para tu caso: la API de Gemini y Google AI Studio para un camino rápido, o Vertex AI en Google Cloud cuando necesitas IAM, residencia de datos, auditoría y gobernanza. Ajustamos los prompts, el output estructurado, el function calling, los reintentos y los controles de coste, para que las llamadas sean fiables y la factura predecible. Un ingeniero de tu lado valida el flujo de datos antes de salir a producción.
- Paso 3 · Construir la cosa
Asistente, agente o flujo multimodal
Construimos lo que de verdad resuelve el problema: un asistente interno anclado en tus docs, un copiloto de cliente, un agente que lleva una tarea de principio a fin, o un flujo multimodal que parsea imagen, audio o video que tu equipo trata a mano hoy. Lo anclamos en tus datos con RAG para que responda desde tu contenido real con fuentes, y lo entregamos con los evals que te dicen que funciona antes de que tus usuarios descubran que no.
- Paso 4 · Desplegar
Desplegar en Workspace y tus herramientas
Desplegamos Gemini donde tu equipo trabaja: en Gmail, Docs, Sheets y Meet, y en tus automatizaciones vía n8n o Make para que clasifique, redacte y enrute dentro de flujos que ya corres. Ajustamos gems, prompts y guardarraíles que encajan con los flujos reales, con un punto de control humano donde el output necesita revisión. Todo sale con su anclaje, sus permisos y su logging desde el día 1, no añadido después.
- Paso 5 · Formar y monitorizar
Formar al equipo, y luego vigilar la calidad
Formamos a tu gente en los prompts y flujos que de verdad funcionan, y ponemos monitorización y evals para que detectes la deriva antes que tus usuarios. El setup vive en tu cuenta, propiedad de tu equipo. Si quieres ir más a fondo, nuestro curso de IA cubre el prompting, el anclaje y los agentes de principio a fin. Si quieres tenernos disponibles para lo que escala después, lo hablamos aparte, sin lock-in por defecto.
Nos juzgan por lo que se entrega y aguanta.
Ningún badge de partner que exhibir, así que lideramos con lo que importa: los comentarios de los equipos cuyo build de Gemini entregamos, y si aguantó en producción tras irnos. Nuestras reseñas de Trustpilot vienen de esos equipos, no de un deck de marketing.
- El setup vive en tu cuenta, propiedad de tu equipo
- Anclado en tus datos con fuentes, no una conjetura genérica
- El modelo correcto para el trabajo, aunque no sea Gemini
- Las reseñas de Trustpilot vienen de los equipos para los que construimos
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Qué hace exactamente una agencia Gemini?
Una agencia Gemini construye con Gemini y lo conecta a tu stack para que resuelva un problema real, en vez de dejarte una demo que nunca se entrega. Construimos asistentes, copilotos y apps multimodales anclados en tus datos, integramos Gemini vía la API de Gemini o Vertex AI en Google Cloud, lo desplegamos en Google Workspace para tus equipos, y añadimos RAG, agentes y monitorización. Somos model-agnostic, así que te diremos con honestidad cuándo Claude u otro modelo hace mejor una tarea.¿Cuánto cuesta un build de Gemini?
Depende del alcance: un despliegue de Workspace y prompts no tiene nada que ver con construir un agente multimodal anclado en tus datos y conectado a Vertex AI. No soltamos un paquete cerrado. Empezamos con una auditoría gratuita de 60 minutos para encontrar dónde ayuda Gemini de verdad, y luego cotizamos un alcance fijo. El uso de la API de Gemini o Vertex AI lo pagas a Google; nosotros configuramos las llamadas y los controles de coste para que la factura sea predecible y no se dispare por un bucle descontrolado.¿API de Gemini o Vertex AI, cuál necesitamos?
Depende de tus necesidades de gobernanza. La API de Gemini vía Google AI Studio es el camino rápido: rápida de conectar, ideal para prototipos y la mayoría de productos. Vertex AI en Google Cloud es la ruta empresarial cuando necesitas IAM, residencia de datos, auditoría y una gobernanza más estricta, y se sienta de forma natural junto a tus otros servicios Cloud. Para equipos ya en Google Cloud, Vertex AI suele ganar. Montamos la que encaja con tu seguridad y escala, no la que suena más impresionante.¿Puede Gemini trabajar con imagen, audio y video?
Sí, es una de sus fuerzas reales. Gemini es multimodal, así que lee imagen, audio y video, no solo texto, y tiene ventanas de contexto muy largas para documentos grandes. Construimos los flujos que explotan eso: parsear facturas y capturas, transcribir y resumir llamadas, extraer datos estructurados de PDF, responder preguntas sobre un video. Si tu trabajo va más allá del texto plano, lo multimodal suele ser donde Gemini saca ventaja frente a un setup de solo texto.¿Podéis desplegar Gemini en nuestro Google Workspace?
Sí, y para equipos ya en Workspace suele ser la victoria de adopción más rápida. Desplegamos Gemini en Gmail, Docs, Sheets y Meet, ajustamos los gems y prompts que encajan con cómo tu gente trabaja de verdad, y lo anclamos en tu contexto real para que responda desde tus datos en vez de adivinar. Luego formamos al equipo para que cuaje más allá de la primera semana. El objetivo es gente usándolo a diario, no una función que se enciende y se ignora en silencio.¿Cómo evitáis que Gemini alucine sobre nuestros datos?
Anclándolo, y eso es gran parte del trabajo. Cableamos RAG para que Gemini responda desde tu base de conocimiento, tus docs y bases con fuentes, en vez de desde una conjetura genérica, y usamos su contexto largo donde ayuda. Añadimos evals y monitorización para que detectes la deriva antes que tus usuarios, y un punto de control humano donde el output necesita revisión. Ningún modelo es perfecto, así que cableamos los guardarraíles que evitan que una respuesta segura pero equivocada llegue a producción.¿Por qué Gemini y no Claude u otro modelo?
Porque el modelo correcto depende de la tarea, y somos model-agnostic. Gemini brilla para lo multimodal, el contexto largo, y equipos ya en Google Cloud o Workspace, donde se conecta de forma natural y la gobernanza ya está. Para algunas tareas de razonamiento o código, Claude u otro modelo hace mejor, y lo diremos y enrutaremos allí en vez de forzar todo por un solo proveedor. Elegimos el modelo que encaja con el trabajo, y luego lo construimos bien, ningún badge que defender.¿Formáis a nuestro equipo o solo hacéis el build?
Ambos, y la formación es donde la adopción se gana o se pierde. Una herramienta que nadie sabe cómo promptear se abandona. Formamos a tu equipo en los prompts y flujos que de verdad funcionan, ponemos monitorización para que veas la calidad en el tiempo, y dejamos el setup en tu cuenta para que tu equipo lo posea. Si quieres ir más a fondo, tenemos un curso de IA que cubre el prompting, el anclaje y los agentes de principio a fin para que tu equipo construya el siguiente flujo sin nosotros.
Deja las demos. Lleva Gemini a tu stack.
Una auditoría de 60 minutos, tu caso de uso mapeado, un plan de build con el anclaje y los controles de coste incorporados. Si tu equipo puede correrlo en casa tras el setup, te damos el playbook. Si encajamos, lo hacemos nosotros.