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Daniel, Founder & CEO9 nov 2026

Cómo construimos un agente de WhatsApp que responde como un gemólogo: el caso Vives de la Cortada, por dentro

Más de 5.000 referencias de minerales, clientes en 15 países y consultas a cualquier hora que tardaban una o dos horas en contestarse. Así montamos «Gema», el agente de IA de Vives de la Cortada: por qué dos bases de conocimiento y no una, cómo se mantiene al día el stock y cuándo pasa la conversación a una persona.

Cómo construimos un agente de WhatsApp que responde como un gemólogo: el caso Vives de la Cortada, por dentro

Experto, s. Persona que sabe la respuesta pero está atendiendo a otro cliente.

Para que un agente de WhatsApp responda bien hacen falta tres cosas: que busque en las fuentes de la empresa antes de contestar, que esas fuentes estén al día y que sepa cuándo pasar la conversación a una persona. Así construimos «Gema», el agente de Vives de la Cortada: con dos bases de conocimiento separadas, una técnica construida con su equipo y otra con el catálogo sincronizado con su tienda. En ocho semanas, el tiempo de respuesta pasó de una o dos horas a menos de un minuto, a cualquier hora.

El punto de partida

Vives de la Cortada es uno de los tres mayores distribuidores de minerales de España: medio siglo de trayectoria, tienda física en Barcelona, operación en 15 países y una comunidad de más de 50.000 seguidores que pregunta sobre todo por WhatsApp. Con más de 5.000 referencias activas, las consultas tardaban una o dos horas en contestarse y las que llegaban de noche o en fin de semana se perdían. Y no bastaba con copiar un precio: había que saber de gemología, combinar piezas y conocer el stock de ese momento.

Qué es RAG, sin jerga

Un modelo de lenguaje sabe mucho en general y nada de tu empresa. Si le preguntas por el precio de una amatista de tu catálogo, se lo inventa. RAG (generación aumentada por recuperación) es la técnica que lo evita: antes de responder, el sistema busca en las fuentes de la empresa la información relevante y se la da al modelo para que conteste con ella. Es la diferencia entre un empleado que contesta de memoria y uno que mira la ficha antes de hablar.

Por qué dos fuentes y no una

La decisión clave fue separar el conocimiento en dos. La primera fuente es un diccionario técnico de mineralogía, construido junto al equipo de Vives, para que el agente responda como lo haría un gemólogo senior: qué es cada mineral, cómo se combina, para qué se usa. Cambia poco. La segunda es el catálogo de más de 5.000 referencias, sincronizado de forma continua con su tienda PrestaShop, para que cada respuesta lleve el stock y el precio del momento. Cambia cada día.

Separarlas tiene una ventaja práctica: cada una se mantiene a su ritmo, y el agente nunca mezcla una explicación técnica con un precio de hace un mes.

Base de conocimiento, s. Documento que todo el mundo cree que existe hasta que alguien intenta cargarlo en un agente.

Lo que más tiempo lleva (y no es la tecnología)

Conectar el catálogo es trabajo técnico, pero acotado. Lo que de verdad lleva tiempo en un proyecto así es construir el conocimiento con el equipo: sacar de la cabeza de los especialistas lo que saben, escribirlo de forma que el agente lo use bien y probar muchas preguntas reales hasta que las respuestas suenan como las de la casa. En cualquier agente que funcione, esa parte es la que marca la diferencia.

Cuándo entra una persona

El agente no intenta cerrarlo todo. Cuando la conversación pide criterio comercial (una negociación, un pedido especial, un cliente importante), la pasa al equipo con el historial, la intención del cliente y el siguiente paso ya preparados. La persona no empieza de cero, y el cliente no tiene que repetir nada.

Los resultados

  • Tiempo medio de respuesta: de una o dos horas a menos de un minuto.
  • Cobertura: 24 horas al día, para clientes de 15 países.
  • Catálogo: más de 5.000 referencias sincronizadas en tiempo real.
  • Equipo: deja de repetir la misma respuesta veinte veces al día y se concentra en las conversaciones que mueven pedidos.
  • Plazo del proyecto: ocho semanas.

Cinco lecciones para cualquier agente

  • Separa el conocimiento que cambia poco de los datos que cambian cada día.
  • Construye el conocimiento con el equipo que sabe, no con tres páginas de la web.
  • Conecta el stock y los precios reales; si no, el agente inventará.
  • Define cuándo pasa a una persona y qué le entrega.
  • Avisa de que es una IA: desde el 2 de agosto de 2026 lo exige el artículo 50 del Reglamento europeo de IA, y además genera confianza.

El descargo

Es un caso nuestro, así que lo contamos con orgullo. Pero las cinco lecciones sirven para cualquier agente, lo construya quien lo construya: sin conocimiento propio, datos reales y traspaso a una persona, ningún agente funciona.

En resumen

El agente de Vives de la Cortada responde en menos de un minuto porque busca en dos fuentes antes de contestar: un diccionario técnico construido con el equipo y un catálogo sincronizado con PrestaShop. Pasa a una persona lo que pide criterio, con todo preparado. Ocho semanas, y la parte que marca la diferencia no es la tecnología, sino el conocimiento de la casa.

Ideas clave

  • Vives de la Cortada pasó de una o dos horas de respuesta en WhatsApp a menos de un minuto, 24/7, con más de 5.000 referencias y clientes en 15 países.
  • RAG significa que el agente busca en las fuentes de la empresa antes de responder, en lugar de contestar de memoria.
  • Dos fuentes separadas: un diccionario técnico construido con el equipo (lo que no cambia) y el catálogo sincronizado con PrestaShop (lo que cambia cada día).
  • El agente pasa al equipo lo que pide criterio comercial, con el historial, la intención y el siguiente paso preparados.
  • El proyecto llevó ocho semanas; en agentes así, lo que más tiempo se lleva es construir el conocimiento con el equipo, no la tecnología.

Preguntas frecuentes

Lo esencial del artículo, en respuestas cortas.

¿Qué es RAG en un agente de IA?+
RAG (Retrieval-Augmented Generation, generación aumentada por recuperación) es una forma de construir agentes en la que, antes de responder, el modelo busca la información en fuentes de la empresa (catálogo, documentos, base de conocimiento) y responde con ella. Así contesta con datos reales y actualizados en lugar de inventar a partir de lo que aprendió en su entrenamiento.
¿Por qué usar dos bases de conocimiento en lugar de una?+
Porque cambian a ritmos distintos. El conocimiento técnico (qué es cada mineral, cómo se combina, para qué sirve) cambia poco y se construye con el equipo. El catálogo (stock y precio) cambia cada día y tiene que estar sincronizado con la tienda. Separarlos permite mantener cada uno a su ritmo y que el agente no mezcle una ficha antigua con un precio actual.
¿Cuánto se tarda en construir un agente de IA para WhatsApp?+
Depende del conocimiento que haya que construir y de los sistemas que haya que conectar. El de Vives de la Cortada llevó ocho semanas. En proyectos así, lo que más tiempo se lleva es construir el conocimiento con el equipo y probar respuestas reales, más que la parte técnica. En Averis te damos el plazo y el precio por escrito tras una primera hora de consultoría gratis.
¿Cuándo pasa el agente la conversación a una persona?+
Cuando la consulta pide criterio comercial: una negociación, un pedido especial, un cliente importante o una pregunta que no está en sus fuentes. En ese momento el equipo recibe la conversación con el historial, la intención del cliente y el siguiente paso ya preparados, para no empezar de cero.

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