Desarrollamos aplicaciones, chatbots, agentes e integraciones sobre Gemini. Elegimos el modelo y la vía de acceso según calidad, coste, privacidad y latencia, y diseñamos el sistema con una capa propia para poder cambiar de proveedor sin rehacer tu producto. Todo se evalúa con tus datos antes de salir a producción.
Por Oliver Guirado · Actualizado el 28 de octubre de 2026 · 6 min de lectura
Qué desarrollamos con Gemini
Gemini es una de las familias de modelos de lenguaje más usadas en empresas. Lo importante no es el modelo en sí, sino cómo se integra: con tus datos, tus permisos y tus procesos, y con una evaluación que demuestre que funciona. Estas son las aplicaciones más habituales:
Chatbots y asistentes
Atención al cliente y soporte interno con la información de tu empresa.
Cuándo encaja Gemini (y cuándo valorar otra opción)
Puntos fuertes habituales
Modelos multimodales: texto, imagen, audio y vídeo en el mismo flujo.
Contextos largos, útiles para analizar documentos o grabaciones extensas.
Integración natural con Google Cloud (Vertex AI) y con herramientas de Google Workspace.
Opciones de región y gobierno de datos dentro de Google Cloud.
Cuándo valorar otra opción
Si los datos no pueden salir de tu infraestructura: un modelo abierto autoalojado.
Si tu entorno es Microsoft o AWS: otros proveedores pueden encajar mejor en tus contratos.
Si el coste por uso es crítico a gran volumen: modelos más pequeños de la misma o de otra familia.
Las capacidades y los precios de los modelos cambian cada pocos meses. Por eso no decidimos por reputación: evaluamos 2 o 3 modelos con tus propios casos. Si dudas entre proveedores, lee cómo elegir el modelo de IA para tu empresa.
Cómo accedemos al modelo y dónde viven tus datos
Podemos acceder a Gemini desde Google AI Studio y su API en pruebas y proyectos pequeños, o desde Google Cloud Vertex AI en producción, con control de región, permisos y facturación.
Capa propia entre tu software y el modelo: permisos, validación de respuestas, registro y límites de gasto, y la posibilidad de cambiar de proveedor.
Datos en la UE cuando hace falta: región europea, acuerdos de tratamiento de datos y minimización de lo que se envía.
Sin entrenar con tus datos: comprobamos por contrato y plan que tus datos no se usan para entrenar modelos.
Proyectos tipo
Proyecto tipo · Servicios
Asistente de atención al cliente con tus documentos
Problema
El equipo de soporte respondía una y otra vez las mismas preguntas y la información estaba repartida entre manuales, correos y una web.
Solución
Un asistente en la web y en WhatsApp que responde con tus documentos, cita la fuente y pasa a una persona con el contexto cuando no puede resolver. Construido sobre Gemini con una capa propia de permisos y evaluación.
Pasos
Inventario de fuentes y preguntas reales.
Prototipo evaluado con casos conocidos.
Integración con web, WhatsApp y helpdesk.
Lanzamiento gradual y revisión semanal de conversaciones.
Resultado buscado
Menos preguntas repetitivas para el equipo y respuestas consistentes con su fuente.
Tecnología
Gemini, base de conocimiento con búsqueda semántica, canales de mensajería, panel de revisión.
Proyecto tipo · Administración
Extracción y validación de datos de contratos y facturas
Problema
Se introducían a mano datos de cientos de documentos al mes, con errores y retrasos.
Solución
Un flujo que lee los documentos con Gemini, extrae los campos clave, los valida con reglas y deja en revisión lo dudoso, con trazabilidad hasta el documento.
Pasos
Muestra de documentos y reglas de validación.
Extracción y medición de exactitud por campo.
Integración con el ERP o el software contable.
Panel de excepciones y mejora continua.
Resultado buscado
Menos entrada manual y datos trazables hasta su origen.
Tecnología
Gemini, OCR cuando hace falta, reglas en Python, API del ERP.
Los proyectos de esta página son ejemplos ilustrativos, anonimizados, de cómo planteamos este tipo de trabajo. Cada proyecto real se define con tu información, tus sistemas y tus objetivos.
Cómo trabajamos
Caso de uso y datos: qué proceso se mejora, con qué información y qué se medirá.
Elección de modelo y acceso: comparamos opciones con tus casos reales.
Prototipo evaluable: versión acotada con un conjunto de pruebas.
Integración y seguridad: permisos mínimos, registro y cumplimiento del RGPD.
Lanzamiento y mejora continua: métricas, revisión y ajuste de costes.
Seguridad y cumplimiento
RGPD: base legal, minimización y acuerdos de tratamiento de datos con el proveedor.
Transparencia: se informa de que se interactúa con un sistema de IA y se ofrece una persona.
Supervisión humana en acciones críticas y en decisiones que afectan a personas.
Contenido informativo, no asesoramiento jurídico. Más contexto en IA, RGPD y AI Act.
Precios de referencia del desarrollo con Gemini
Alcance
Inversión orientativa
Plazo típico
Prueba de concepto evaluada con tus datos
4.000 € – 9.000 €
2 – 4 semanas
Asistente o chatbot en producción con una integración
9.000 € – 35.000 €
6 – 12 semanas
Agente con varias herramientas y aprobación humana
20.000 € – 60.000 €
2 – 4 meses
Mantenimiento y mejora
10 – 20 % del proyecto al año
Continuo
Precios de referencia orientativos en euros, sin IVA, para proyectos en España y Europa en 2026. El importe final depende del alcance, de las integraciones y de la calidad de los datos; te lo concretamos con un presupuesto cerrado tras una primera reunión.
Depende de la tarea. Evaluamos 2 o 3 modelos con tus casos reales y elegimos por calidad, coste, privacidad y latencia. Con una capa propia puedes cambiar de modelo después.
¿Mis datos se usan para entrenar los modelos de Gemini?
Depende del contrato y del plan. En el uso empresarial de la API se puede evitar; lo comprobamos por escrito y firmamos un acuerdo de tratamiento de datos.
¿Cuánto cuesta desarrollar con Gemini?
Una prueba de concepto cuesta entre 4.000 € y 9.000 €; un asistente en producción, entre 9.000 € y 35.000 €; y un agente con varias herramientas, entre 20.000 € y 60.000 €. Son precios de referencia sin IVA, más el coste de uso del modelo.
¿Puedo cambiar de Gemini a otro proveedor más adelante?
Sí, si el sistema se diseña con una capa de abstracción y un conjunto de pruebas de calidad. Es una de las decisiones de arquitectura más importantes.
¿Se integra con mi software actual?
Sí, por API o importación, sin rehacer tu producto. Lo verificamos antes de presupuestar.
¿Hay que informar de que se usa IA?
Sí, lo recomendable y, en general, exigible es informar al usuario de que interactúa con un sistema de IA y ofrecer una persona.
¿Hablamos de tu proyecto?
Cuéntanos tu caso y te respondemos en 24-48 h con una propuesta de alcance y un presupuesto orientativo.
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