Pregunta en lenguaje natural.
Escribe la pregunta como la dirías — sin SQL, sin generador de consultas, sin cola de informes. DataTalk clasifica la petición, decide si es analítica o una acción, y elige la mejor ruta antes de tocar tus datos.
Soy indigitall Omni IA, ¿cómo puedo ayudarte hoy?
Recursos
eBooks Blog indigitall MCP NewConecta tus estadísticas a cualquier agente de IA
IntegracionesHubspot, Salesforce y más
DocumentaciónGuía completa de indigitall
Descubre más
Sobre Nosotros Casos de Éxito Partners Carreras Glossary CDP ExploradorMás de 50 casos de uso para nuestro CDP
El asistente de IA sobre tu CDP. Gráficos, tablas y tarjetas de KPI a partir de preguntas en lenguaje natural — y acciones agénticas como crear un segmento con una sola frase. Datos en vivo, dentro de la plataforma. Sin SQL, sin esperar a un analista.
Escribe la pregunta como la dirías — sin SQL, sin generador de consultas, sin cola de informes. DataTalk clasifica la petición, decide si es analítica o una acción, y elige la mejor ruta antes de tocar tus datos.
Antes de ejecutar nada, DataTalk verifica el coste y la seguridad de la consulta — tú mantienes el control. Después consulta tu CDP y los datos de campañas en vivo vía MCP: números reales de la plataforma, nunca un export desfasado.
Obtienes un gráfico, una tabla o una KPI card con datos en vivo en segundos — y DataTalk también ejecuta el siguiente paso, como crear el segmento o la audiencia, listos para el journey. Respuestas, no dashboards.
Funciona sobre datos en vivo del CDP, dentro de la plataforma, con control de coste y seguridad en cada consulta. Pregunta, obtén la respuesta, ejecuta — sin SQL, sin export, sin esperar a un analista.
No son funciones añadidas sobre un chatbot. Son la arquitectura que permite al agente completar una tarea, no solo responder una pregunta. Todo empieza en WhatsApp, donde indigitall es Meta Business Partner sobre la WhatsApp Business Platform.
Un Router Bot analiza la intención del usuario en lenguaje natural y dirige la consulta al agente especializado, agente humano o sistema externo adecuado. Los flujos complejos que abarcan varios departamentos se resuelven sin que el cliente lo note.
El Model Context Protocol conecta al agente con cualquier sistema externo en tiempo real —CRM, ERP, inventario, pagos, historia clínica o API propia—. El agente obtiene datos, invoca funciones y escribe los resultados de vuelta. Acciones reales, no simulaciones.
El CDP mantiene activo el estado de la conversación en todos los canales. Un cliente que empieza en WhatsApp, continúa en la web y llama al contact center nunca tiene que repetirse. Contexto completo, cero fricción.
Cada respuesta pasa por un filtro de seguridad antes de entregarse —listas negras, salvaguardas de brand safety y moderación de contenido—. El entrenamiento RAG solo con datos del cliente hace que el agente nunca alucine con contenido de internet.
Cada interacción resuelta, cada escalado y cada abandono retroalimentan al modelo. La precisión de resolución mejora con el tiempo sin escribir reglas manualmente.
Cuando una interacción requiere criterio humano, el agente la transfiere a un agente en vivo del Contact Center —con el historial completo de la conversación, el perfil del cliente y los pasos de resolución ya intentados cargados—. Sin transferencias en frío.
Escenarios reales donde una pregunta en lenguaje natural se convierte en un gráfico, un segmento o un informe — en segundos, sobre datos en vivo y sin SQL.
Describe la audiencia en lenguaje natural y DataTalk crea el segmento en el sistema, con los filtros correctos — listo para el journey.
Pregunta por el rendimiento y DataTalk responde con el gráfico o la KPI card — datos en vivo del CDP, sin analista y sin buscar en dashboards.
Convierte una pregunta en una tabla o un informe en segundos — cuando lo necesitas, no cuando se libera la cola del analista.
La mayoría de los despliegues de IA tienen un coste oculto que no aparece en el contrato: cada consulta de cliente enviada a un gran modelo de lenguaje público es una transferencia de datos a la infraestructura de ese proveedor. Los Agentes de IA de indigitall usan Retrieval-Augmented Generation entrenado exclusivamente con contenido aportado por el cliente. El agente conoce tus productos, políticas y procedimientos. No sabe nada que no se le haya enseñado. Y todo lo que aprendió se queda dentro de tu entorno.
Entrenado con tu contenido: catálogos de producto, FAQs, documentos de políticas y datos de servicio. Nada de internet pública. Sin alucinaciones a partir de Wikipedia ni de noticias.
Las consultas de los clientes no salen de tu entorno para que las procese un proveedor de LLM externo. La capa de razonamiento se ejecuta en la infraestructura de indigitall con tus datos.
Cada respuesta se filtra por brand safety, cumplimiento legal y moderación de contenido antes de entregarse. Las listas negras impiden que aparezcan términos concretos, competidores o temas vetados en cualquier respuesta.
G2 es la mayor plataforma de reseñas de software B2B del mundo: 90 millones de reseñas verificadas. Estas 76 insignias las han conseguido clientes que usan indigitall cada día, validando la fiabilidad de la plataforma y las capacidades de IA que hay detrás de los Agentes OmnIA.
Más de 430 reseñas verificadas en 8 categorías, que miden el rendimiento de entrega, la capacidad de IA y la fiabilidad de la plataforma en producción.
Reconocido por su capacidad conversacional de IA en los mercados global, EMEA y europeo.
La plataforma de más rápido crecimiento de la categoría, por encima de todos los competidores en tracción y trayectoria de crecimiento.
La puntuación de usabilidad más alta de la categoría: los equipos configuran y operan los Agentes OmnIA sin una gran carga de TI.
La plataforma mejor valorada en Europa y Latinoamérica, por valoración verificada de clientes, en dos G2 Regional Grids distintos.