Bheex: SaaS de atención al cliente con IA

Bheex es mi empresa: un SaaS de atención al cliente con inteligencia artificial. Cada empresa cliente configura sus agentes desde un panel de administración, carga sus documentos y atiende a sus clientes por WhatsApp y por llamadas de voz. Opera en producción sobre AWS EC2.

Responder en nombre de una empresa exige más que conectar un modelo de lenguaje a un chat. Las respuestas tienen que salir de los documentos de esa empresa y poder citarse, ninguna empresa puede ver datos de otra y una persona tiene que poder tomar la conversación cuando haga falta, también en medio de una llamada de voz.

Soy el fundador y el ingeniero de IA. Diseñé y construí el sistema completo y hoy lo opero: el backend, el panel de administración, el pipeline de agentes, la ingesta de documentos, los canales de WhatsApp y de voz, el despliegue y los controles de seguridad.

1. Un router de intención y un agente con tool calling sobre Gemini

   Separar la detección de la intención de la conversación permite enviar cada mensaje al flujo correcto. Esos flujos se configuran desde el panel de administración, así que cambiar el comportamiento de un agente no requiere tocar código.

2. RAG filtrado por cliente sobre Qdrant, con respuestas citadas

   Cada búsqueda en la base de datos vectorial lleva el filtro del cliente, de modo que una respuesta solo puede apoyarse en documentos de la empresa que pregunta. La cita permite comprobar de dónde sale cada dato.

3. Controles de seguridad como parte del diseño

   El agente usa herramientas con datos reales, así que limité lo que puede hacer: consultas SQL de solo lectura (solo SELECT, tablas permitidas, LIMIT forzado y tiempo máximo), protección SSRF, secretos cifrados con AES 256 GCM y aislamiento entre clientes. Un error del modelo no debería convertirse en un daño.

Había tres frentes a la vez. El aislamiento: varias empresas comparten la plataforma y ninguna debe ver datos de otra, ni siquiera a través del modelo. La voz en vivo: pasar una llamada de la IA a una persona sin cortarla obliga a coordinar voz a texto, texto a voz y el traspaso en tiempo real. Y las herramientas con datos reales: las consultas SQL y las peticiones salientes son superficies de ataque que había que cerrar de antemano.

Bheex funciona hoy en producción como plataforma multiempresa sobre AWS EC2, con despliegue automatizado mediante CI/CD con Docker. El canal de WhatsApp (webhooks de Twilio) y el de voz con IA están en producción: la voz usa voz a texto y texto a voz con ElevenLabs, y una persona puede tomar la llamada sin que se corte. Las respuestas citan los documentos de cada cliente y los controles de seguridad limitan lo que el agente puede leer y ejecutar.

• NestJS 11
• Prisma
• Next.js 15
• BullMQ
• PostgreSQL 16
• Redis
• Docker
• AWS EC2
• Gemini
• Qdrant
• Twilio
• ElevenLabs

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