IA para empresas · Auditoría gratuita
Asistentes con RAG, agentes que ejecutan y automatización de contenido, desplegados en tu cloud o on-premise. Tus datos no salen de tu perímetro y no entrenan ningún modelo.
Empresas que ya confían en Dribba
Respuesta directa
Dribba integra IA en producción para empresas: asistentes con RAG sobre datos internos, agentes que ejecutan tareas y automatización de contenido. Desplegamos en tu cloud o on-premise, así que tus datos no salen de tu perímetro y no se usan para entrenar modelos. Un primer caso acotado parte de 15.000 € y entra en producción en 4-8 semanas. Sistemas vivos hoy en CityXerpa (soporte: de 4 h a 8 s por ticket) e ISDIN (publicar una ficha de producto en todos los mercados y 4 idiomas pasó de 2 semanas a 30 minutos).
+100
Apps en producción
15+
Años en producto
4-8 sem
A producción
24 h
Respuesta a propuestas
Qué te llevas
Cualquiera puede enseñar un chat que responde bien tres veces. Esta es la carpeta que recibes, con un fichero por decisión tomada.
Está pensada para que sepáis exactamente qué hace el sistema, con qué permisos y qué pasa cuando no está seguro. Es la diferencia entre un proveedor y una caja negra.
01-auditoria/
procesos-y-datos.mdCTOQué procesos consumen horas y dónde viven los datos que harían falta para automatizarlos.caso-de-uso-roi.mdNegocioEl caso con más retorno de los que hay sobre la mesa, y por qué va antes que los demás.plan-y-estimacion.mdNegocioAlcance, plazo y precio fijo. Es el documento que sale de la primera semana.02-sistema/
conectores/CTOUn fichero por sistema con el que habla: qué lee, qué escribe y con qué permisos.guardrails.mdCTOQué puede hacer solo, qué pasa por aprobación humana y qué no toca nunca.trazas-y-fuentes.mdCTOCómo se responde citando la fuente exacta, y qué se registra de cada respuesta.03-seguridad/
despliegue-perimetro.mdCTOVPC propia u on-premise, cifrado en tránsito y en reposo, y fijación de región en la UE.auditoria-de-acciones.mdCTORegistro de lo que el sistema ha hecho, conectado a vuestro SIEM.04-operacion/
mantenimiento.mdNegocioCómo se monitoriza, qué se revisa cada mes y a quién se avisa cuando algo se degrada.legal/
dpa.pdfLegalAcuerdo de tratamiento de datos, firmado antes de conectar nada.no-entrenamiento.pdfLegalVuestra información no se usa para entrenar modelos. Por escrito, no en una FAQ.Por qué un caso acotado
Cada pieza dice a quién le habla. Un CTO y un responsable de negocio no compran lo mismo.
Se elige el proceso con más retorno, se construye sobre vuestro stack y vuestros datos, y se pone a funcionar. Lo siguiente se decide con el primero ya en marcha.
15.000 €
Precio fijo cerrado en la propuesta. La auditoría que lo acota es gratuita.
4-8 sem
Sprints de dos semanas con demo sobre datos reales, no diapositivas.
VPC propia u on-premise, con fijación de región en la UE. Los datos no salen y no entrenan nada.
El mantenimiento, la monitorización y la iteración los llevamos nosotros. No hace falta equipo interno de IA.
Por dónde empezar
Casi nadie llega sabiendo qué necesita. Esta tabla incluye la columna que nadie publica: cuándo no tiene sentido cada opción.
| Opción | Qué resuelve | Cuándo sí | Cuándo NO | Desde |
|---|---|---|---|---|
| Asistente con RAG | Responder preguntas sobre documentación, tickets o datos internos, citando la fuente. | Tienes conocimiento disperso y gente perdiendo tiempo buscándolo. | La respuesta cambia cada hora o exige ejecutar una acción, no informar. | 15.000 € |
| Agente que ejecuta | Leer, decidir y actuar: clasificar, redactar, llamar APIs, abrir tareas. | El proceso es repetitivo, tiene reglas claras y volumen suficiente. | Cada caso es una excepción o el error no admite reintento. | 25.000 € |
| Automatización de contenido | Generar fichas de producto, copy y estructuras a partir de datos que ya tienes. | Produces mucho contenido con plantilla y guías de marca estables. | El valor está justo en que cada pieza sea única y de autor. | 15.000 € |
| Despliegue privado | Lo anterior, pero dentro de tu perímetro: VPC propia u on-premise. | Manejas datos regulados: salud, banca, legal o personal sensible. | No hay dato sensible: pagarías infraestructura sin necesitarla. | A medida |
Integración
Lo que hunde un proyecto de IA no es el modelo: es de dónde saca el dato y con qué permisos actúa. Se ataca en el primer sprint, no en el último.
BigQuery, Salesforce, HubSpot, SAP, Notion, Slack o el ERP propio: construimos los conectores y no re-plataformáis nada. El despliegue va en vuestra VPC u on-premise, con fijación de región en la UE. Y el modelo se elige por caso: Claude, GPT-4o, Gemini, o Llama 3 y Mistral cuando el dato no puede salir.
Lo que preguntan antes de firmar
Y qué hacemos para que ninguna se cumpla. Cuatro son del CTO y dos de negocio.
«El modelo se va a inventar la respuesta delante de un cliente.»
Por eso no responde de memoria: recupera de vuestras fuentes y cita cuál ha usado, de modo que la respuesta se puede comprobar. Y cuando no hay certeza, escala a una persona en vez de rellenar el hueco. Es cómo funciona el agente de soporte de CityXerpa.
«Mis datos van a acabar entrenando el modelo de otro.»
El despliegue va en vuestra VPC o on-premise, con fijación de región en la UE y cifrado en tránsito y en reposo. El DPA y el acuerdo de no entrenamiento se firman antes de conectar nada.
«Esto va a ser otro piloto que nunca sale de la demo.»
El primer caso entra en producción entre 4 y 8 semanas desde el kick-off, con sprints de dos semanas y demo sobre datos reales. Si a las ocho semanas no lo usa nadie, no ha salido.
«Habría que re-plataformar medio stack para que esto funcione.»
Los conectores los construimos nosotros contra lo que ya tenéis: BigQuery, Salesforce, HubSpot, SAP, Notion, Slack o el ERP propio. No se migra nada para empezar.
«No tengo equipo para mantener un sistema de IA.»
El mantenimiento, la monitorización y la iteración entran en contrato. Por vuestra parte hace falta un responsable funcional, no un equipo de IA.
«No sé si mi proceso da para automatizar.»
Es justo lo que resuelve la auditoría de 30 minutos, y es gratuita. El criterio no es el tamaño de la empresa: es si hay un proceso repetitivo con volumen y reglas claras.
Proceso
Sin discovery interminable y sin diapositivas. Cada fase cierra con algo que se puede abrir: dos dejan documento, una deja una demo sobre vuestros datos.
01
Repasamos procesos y datos y salimos con el caso de uso de mayor retorno identificado. Antes de tocar una línea de código, y gratis.
Caso de uso con su retorno
02
Propuesta con alcance, plazo y precio fijo. Sin horas extra y sin sorpresas a mitad de proyecto.
Alcance, plazo y precio fijo
03
Dos semanas por sprint, cada uno con demo sobre vuestros datos reales. La iteración pasa antes de producción, no después.
Demo sobre datos reales
04
El caso entra en producción y se queda monitorizado. Las actualizaciones y la iteración continua van en contrato.
Monitorización y mantenimiento
Casos en producción
No son pilotos ni pruebas de concepto: están en producción, los usa gente todos los días y alguien responde de ellos cuando fallan.
Superapp nacional de Andorra
El equipo de soporte resolvía a mano consultas que exigían cruzar datos de pedidos, repartos y pagos en varias fuentes.
Agente conectado al almacén de datos que consulta, razona y responde con la fuente exacta, con escalado a humano cuando no hay certeza.
Claude (Anthropic) · BigQuery · servicio Go sobre Cloud Run
De 4 h a 8 s
tiempo de resolución de un ticket de soporte
~70% de tickets cerrados sin escalado humano
Ver el caso técnicoLaboratorio dermatológico, mCommerce en 8 mercados
Publicar una ficha de producto en todos los mercados llevaba dos semanas de trabajo manual del equipo de marketing. La localización del material gráfico era peor: traducir un lote de imágenes ocupaba a un equipo unos tres meses.
Agentes de automatización sobre el flujo de contenido: generación de fichas de producto (PDP) a partir de los datos de catálogo en los cuatro idiomas y todos los mercados, redacción de contenido de marketing con las guías de marca, traducción del material gráfico, y conversión de debriefs de campaña en estructuras listas para diseño en Figma.
Agentes LLM · datos de catálogo (PIM) · API de Figma
2 semanas → 30 min
publicar una PDP en todos los mercados y 4 idiomas
Traducción de imágenes: ~400 piezas en 12 minutos, frente a unos 3 meses de equipo
Resultados
Cifras agregadas de proyectos en producción. La auditoría inicial proyecta tu caso con datos reales.
−40%
Tiempo en gestión documental
−60%
Tickets de soporte resueltos a mano
+3×
Velocidad en redacción y análisis
−50%
Tiempo en onboarding de personas nuevas
Te lo decimos en la auditoría, no en el tercer sprint. Perder un proyecto que no encaja sale más barato que entregarlo mal.
Si no hay reglas que se repitan, el sistema acierta a veces y falla el resto. Ahí la automatización cuesta más de lo que ahorra, y os lo diremos en la primera llamada.
Generar contenido con plantilla funciona cuando la plantilla es el objetivo. Si lo que se vende es la voz de quien escribe, automatizarla la destruye.
El criterio no es el tamaño de la empresa: es si el proceso se repite lo bastante para que el retorno pague el proyecto. Sin volumen, la respuesta honesta es esperar.
“Llevamos más de 6 años trabajando con Dribba. Son parte del equipo y entienden el negocio. Cuando llegamos a IA, sabíamos quién podía hacerlo bien.”
Sonia Pascual
COO · CityXerpa
Dribba diseña e implementa automatizaciones inteligentes y agentes IA a medida para empresas, integrando modelos de lenguaje (LLMs) en flujos operativos, atención al cliente, procesos internos y productos digitales.
Agentes custom adaptados a cada negocio: agentes de soporte técnico, agentes comerciales, agentes internos para equipos operativos, agentes integrados en apps móviles o web, y agentes conectados a herramientas como Notion, Slack, Gmail o sistemas propios del cliente.
Dribba combina n8n para orquestación de flujos, modelos de lenguaje como Claude y GPT para razonamiento y generación, e integraciones nativas con Notion, Slack, Gmail y sistemas internos de cliente para automatizar procesos end-to-end.
Sí. Dribba integra capacidades de IA (búsqueda semántica, asistentes conversacionales, automatización de tareas, análisis de documentos) en aplicaciones móviles y web ya en producción, sin necesidad de reescribir el producto.
Sí. Dribba diseña y despliega automatizaciones para procesos internos como onboarding de empleados, gestión documental, atención a leads, reporting comercial y reconciliación operativa, combinando n8n, IA y APIs de las herramientas del cliente.
Un primer caso bien acotado parte de 15.000-30.000 €. Proyectos con múltiples integraciones y agentes autónomos pueden llegar a 80.000 €+. La auditoría gratuita aclara el rango exacto en 30 minutos.
Sí. Desplegamos en tu VPC privada o on-premise. Tu información nunca sale de tu infraestructura y no se usa para entrenar modelos. GDPR-compliant por diseño.
El primer caso de uso entra en producción entre 4 y 8 semanas desde el kick-off. Los primeros resultados medibles aparecen las primeras semanas de uso real.
No. Ofrecemos contratos de mantenimiento donde nos encargamos de las actualizaciones, el monitoreo de rendimiento y la iteración continua. Sólo necesitas un responsable funcional.
Trabajamos principalmente con la familia Claude de Anthropic, GPT-4o de OpenAI y Gemini de Google según el caso de uso. Para datos sensibles usamos modelos open-source (Llama 3, Mistral) en tu VPC. La elección depende de latencia, coste, capacidad de razonamiento y privacidad.
Funciona para cualquier empresa con un proceso de volumen suficiente para justificar la automatización. Hemos implementado soluciones para startups de 10 personas y para corporaciones de miles de empleados. El criterio no es el tamaño, sino si existe un proceso con ROI claro.
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La primera llamada
Son 30 minutos y no hay presentación comercial. Si te las has contestado mientras leías, sale algo accionable de la llamada. Y si tu proceso no da para automatizar, te lo decimos ahí.
¿Qué proceso os está costando más horas ahora mismo?
Distingue un proyecto con retorno de una lista de cosas que estaría bien automatizar.
¿Dónde viven los datos que tendría que leer, y quién los mantiene?
Es lo que decide el plazo. Un dato que nadie mantiene es el riesgo real del proyecto.
¿Quién tiene que aprobar que un sistema actúe solo?
Marca dónde va la aprobación humana, y con cuánta antelación hay que prepararla.
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