Los sistemas de IA que he construido para NexaVision AI

Cuando hablo de NexaVision AI, no pienso solo en una web o en una coleccion de automatizaciones sueltas. Para mi es un laboratorio real de producto: un sitio donde estoy convirtiendo problemas repetitivos de empresas en sistemas de IA que pueden ejecutarse, medirse y mantenerse.

En el repositorio interno de workflows tengo actualmente mas de 30 exports de n8n, varios frontends ligeros en HTML y un sistema de llamadas IA documentado con VAPI. Algunos son productos listos para adaptar a clientes, otros son plantillas funcionales o prototipos avanzados. Lo importante es que todos comparten una misma idea: la IA solo aporta valor cuando esta conectada a herramientas reales, datos reales y decisiones de negocio reales.

Ya explique la vision general de la empresa en NexaVision AI: que estoy construyendo y por que es uno de mis proyectos mas importantes. En este post quiero bajar un nivel y ordenar los sistemas concretos que he construido.

La arquitectura comun

Aunque cada workflow resuelve un caso distinto, casi todos siguen una arquitectura parecida:

1. Entrada: webhook, formulario, Gmail, Telegram, WhatsApp, Google Sheets, RSS, llamada o evento.
2. Contexto: datos del cliente, historial, configuracion, documentos, calendario o base de leads.
3. Modelo de IA: Gemini, OpenAI u otro LLM para clasificar, redactar, decidir o resumir.
4. Accion: enviar emails, publicar contenido, crear eventos, actualizar hojas, avisar por Telegram o escalar a una persona.
5. Trazabilidad: guardar el resultado, registrar errores y dejar una salida revisable.

Ese patron es mas importante que el nodo concreto. Un buen sistema de IA no es "un prompt": es una cadena de decisiones con limites, fallback y salida verificable.

Agentes de atencion al cliente

Una de las familias mas importantes son los agentes conversacionales. He trabajado en varios canales:

• Chatbot web para WordPress y Hostinger, con respuestas automaticas y posibilidad de escalar a un equipo humano.
• Agente de Gmail, pensado para responder o clasificar consultas entrantes con contexto.
• Agente de WhatsApp, tanto para texto como para notas de voz.
• Recepcionista telefonica con IA, conectada con VAPI y webhooks de n8n para consultar, crear, modificar o cancelar citas.

La parte dificil aqui no es responder con lenguaje natural. La parte dificil es saber cuando no responder automaticamente, cuando pedir mas informacion y cuando pasar la conversacion a una persona. Por eso estos sistemas estan pensados con escalado, contexto y registro de interacciones.

Captacion y seguimiento de leads

Tambien he construido varios sistemas para automatizar la captacion comercial:

• Captacion de leads automatica, usando Google Places/Maps y enriquecimiento con IA.
• Buscador de leads semanal con SerpApi, para encontrar oportunidades de forma recurrente.
• Lead scraper webhook, para lanzar busquedas bajo demanda desde un frontend o sistema externo.
• Lead tracker, para hacer seguimiento del estado comercial.
• Scraper de emails de Google Maps, orientado a construir bases de datos comerciales.
• Resumen de leads SQL, para convertir datos en una vista ejecutiva.

En estos workflows la IA no sustituye al comercial. Lo que hace es limpiar ruido: puntuar leads, resumir informacion, generar mensajes iniciales y priorizar a quien merece atencion primero. Para una empresa pequena, eso puede marcar la diferencia entre tener una lista infinita de contactos y tener una cola accionable de oportunidades.

Contenido, marketing y redes sociales

Otra linea de trabajo ha sido convertir ideas o fuentes externas en contenido publicable:

• YouTube a WordPress, que transforma videos en articulos mediante transcripcion y redaccion.
• Sistema de blogs automaticos, dividido en ingesta RSS, rewrite SEO con imagenes y publicacion en WordPress.
• Campana marketing multi-canal, para planificar contenido semanal en distintos formatos.
• Social media manager desde Telegram, donde un usuario envia una foto o descripcion y el sistema genera copys para redes.
• Social manager para concesionario, adaptado a un caso vertical.
• Videos publicitarios con Vertex AI, orientado a crear piezas visuales a partir de prompts y datos de producto.

Este bloque me interesa especialmente porque mezcla automatizacion con criterio editorial. No quiero sistemas que publiquen contenido sin control. Prefiero flujos donde la IA acelera borradores, estructuras y adaptaciones, pero queda espacio para revision humana.

Operaciones internas y automatizacion empresarial

NexaVision AI tambien me ha servido para crear sistemas que no se ven tanto desde fuera, pero que pueden ahorrar muchas horas dentro de una empresa:

• Gestion de reservas con Google Calendar, con widget web, comprobacion de disponibilidad, confirmaciones y un caso especifico para restaurante con WhatsApp, IA y n8n.
• Facturas por Telegram, con procesamiento de documentos y guardado en Google Drive/Sheets.
• Despliegue automatizado ecommerce, pensado para preparar entregables o configuraciones cuando un cliente compra un producto.
• Formulario inteligente, planteado como entrada estructurada para cualificar solicitudes.
• Email masivo con IA, para generar y enviar campanas personalizadas con revision.

Aqui la clave esta en conectar piezas que ya existen: calendarios, hojas de calculo, email, formularios, carpetas de Drive y paneles. Muchas empresas no necesitan una plataforma enorme desde cero; necesitan que sus herramientas hablen entre ellas.

RRHH, verificacion y analitica

Tambien he desarrollado workflows mas especializados:

• Filtrador de CV con IA, para analizar candidatos contra requisitos concretos.
• Detector de texto generado por IA, combinando heuristicas y evaluacion de modelo.
• Insights KPI, para resumir indicadores y convertirlos en lectura ejecutiva.
• Ideas y puntuacion por Telegram, para registrar ideas y priorizarlas con criterios.
• Crypto influencer scraper, usando busqueda web y agente IA para investigar perfiles del sector.

Estos sistemas son interesantes porque muestran otro uso de la IA: no solo generar texto, sino ayudar a decidir. Clasificar, comparar, detectar patrones y reducir el coste de revisar informacion.

Lo que he aprendido construyendo estos sistemas

Despues de construir tantos workflows, hay varias lecciones que se repiten:

• El prompt no es el producto. El producto es la experiencia completa: entrada, datos, modelo, salida, revision y mantenimiento.
• n8n es muy potente cuando se combina con codigo propio. Los nodos visuales aceleran mucho, pero los casos reales suelen necesitar JavaScript, APIs, validaciones y control de errores.
• La IA necesita contexto limpio. Si los datos entran mal, el modelo improvisa.
• El escalado humano es parte del sistema. Automatizar no significa eliminar a las personas, sino reservarlas para lo importante.
• La trazabilidad da confianza. Si un workflow falla o toma una decision, tiene que poder revisarse.

Hacia donde lo estoy llevando

Mi objetivo no es tener una carpeta con muchos JSON. Mi objetivo es convertir estos sistemas en paquetes claros: atencion al cliente, captacion de leads, contenido, reservas, RRHH, analitica y operaciones internas.

Cada paquete deberia poder adaptarse a un cliente con sus credenciales, su tono, sus datos y sus reglas. Esa es la diferencia entre una demo llamativa y una automatizacion que puede vivir dentro de una empresa.

Puedes ver mas sobre el proyecto en nexavisionai.net, revisar la ficha de NexaVision AI en mi portfolio o escribirme desde la pagina de contacto si quieres hablar sobre agentes, n8n o sistemas de IA aplicados a negocio.