Asistente con IA para una tienda PrestaShop: caso real

«¿Qué vela me recomiendas para el salón si me gustan los olores dulces pero no empalagosos?» Es una pregunta que en una tienda física se resuelve en un minuto, y que en una tienda online suele acabar en un WhatsApp o en una clienta que se marcha sin comprar. En octubre de 2026 pusimos en marcha en velasdeolor.es una asistente virtual con inteligencia artificial que responde a ese tipo de preguntas con productos reales de la tienda. Contamos cómo la planteamos y, sobre todo, cómo evitamos los problemas típicos de los chatbots con IA.

Qué queríamos (y qué no)

El encargo era claro: una asistente que ayude a elegir aroma y formato, que resuelva dudas de envíos, pagos y devoluciones, y que sea independiente del WhatsApp de la tienda (que sigue ahí para quien prefiera hablar con una persona). Y había tres líneas rojas desde el principio:

Que solo hable de la tienda. Un chat con IA abierto en una web es una invitación a que alguien lo use gratis para hacer los deberes o escribir poemas, y cada mensaje cuesta dinero.
Que no se invente nada. Ni productos, ni precios, ni cupones, ni plazos de entrega.
Que no comprometa la privacidad ni la velocidad de la tienda.

Cómo funciona por dentro

La asistente usa un modelo de lenguaje de Anthropic (Claude) a través de su API, pero el modelo no tiene acceso libre a nada. Trabaja con dos fuentes de información:

Un «mapa de la tienda»

Cada día se genera un resumen compacto de la tienda: marcas, formatos con su rango de precios, aromas (marcando los agotados), notas olfativas, categorías, títulos de los artículos del blog y páginas de información (envíos, pagos, devoluciones). Ese mapa va siempre en las instrucciones del modelo, así que sabe de qué dispone la tienda sin tener que buscarlo todo.

Herramientas de solo lectura

Cuando necesita detalle, el modelo puede usar cuatro herramientas que solo leen información pública de la tienda:

Buscar productos, usando el mismo buscador a medida que las clientas.
Ver una ficha completa (descripción, notas, características).
Ver una categoría.
Leer un artículo del blog o una página de información. Esto convierte al blog en una base de conocimiento: si una guía explica cuánto dura cada vela, la asistente responde con los datos de la tienda y no con cifras genéricas. Es un motivo más para cuidar el contenido, como contamos en por qué un blog mejora el SEO de una tienda PrestaShop.

Tarjetas de producto que no se pueden inventar

Cuando la asistente recomienda un producto, no escribe ella el nombre ni el precio: deja una marca con el identificador del producto y es la tienda la que pinta la tarjeta, con la foto, el precio, el descuento y el stock reales en ese momento. Además, el servidor solo acepta identificadores que hayan salido en el mapa o en una búsqueda de esa conversación. Si el modelo «alucinara» un producto, simplemente no aparecería. Tampoco se muestran enlaces escritos por el modelo.

Las normas de la asistente

Además de la información, el modelo recibe unas normas que reflejan cómo trabaja la tienda:

Trata a las clientas de tú, como el resto de la web.
No promete fechas de entrega: habla de «preparamos tu pedido en 24-48 h laborables», que es lo que depende de la tienda.
No hace afirmaciones de salud sobre ningún producto.
No pide ni repite datos personales.
Ante cualquier tema ajeno a la tienda responde con una frase fija que reconduce la conversación. El servidor reconoce esa respuesta y la contabiliza, así sabemos cuántos intentos de uso indebido hay.

Privacidad: no guardamos conversaciones

La tienda no guarda las conversaciones. El hilo de la conversación viaja en el propio navegador de la clienta, firmado para que no se pueda manipular, y caduca a las 24 horas. En la base de datos solo se guardan recuentos (conversaciones, mensajes, clics en productos) y el gasto, nunca los textos. La política de privacidad de la tienda se actualizó para explicar qué se envía al proveedor de IA y para qué.

Control del gasto y del abuso

Cada mensaje tiene un coste, así que el control está en el diseño:

Límites por visitante por hora y por día, sin guardar su IP (solo una huella cifrada). Las direcciones IPv6 se agrupan por bloque, para que no se pueda esquivar el límite cambiando de dirección.
Un freno global para toda la tienda: si de repente llegan demasiados mensajes a la vez, los que sobran reciben un «hay mucha gente preguntando, inténtalo en unos segundos» sin llegar a llamar a la IA. Además del dinero, protege al servidor: cada respuesta ocupa un proceso unos segundos y una avalancha podría ralentizar la tienda.
Topes de gasto diario y mensual. Si se alcanzan, la asistente se aparta y propone el WhatsApp hasta el día siguiente.
Caché de instrucciones en la API: la parte fija (normas y mapa de la tienda) se reutiliza entre mensajes, lo que abarata mucho cada respuesta.

Con todo esto, el coste real por mensaje queda muy por debajo de un céntimo. Elegimos el modelo después de comparar respuestas: el módulo tiene un comparador que lanza la misma pregunta a dos modelos y muestra las respuestas lado a lado, con su tiempo y su coste. Para una tienda como esta, el modelo más ligero da resultados más que aceptables a una fracción del precio.

Velocidad: la asistente no pesa

En todas las páginas solo se carga un script mínimo y diferido que pone los accesos a la asistente (en la cabecera, en el recuadro de dudas de la ficha de producto y en el pie, que renovamos en el rediseño de la tienda). El chat completo solo se descarga cuando alguien lo abre. Si se abre desde una ficha, la asistente ya sabe de qué producto se le pregunta. Y es compatible con la caché de página completa que usa la tienda.

Si algo falla (la API no responde, se agota el presupuesto…), la asistente lo dice con naturalidad y ofrece el WhatsApp de la tienda. La clienta nunca se queda colgada.

Cómo la pusimos en marcha

Igual que con el resto de desarrollos en la tienda, la asistente estuvo primero en modo de prueba, visible solo para la cuenta del dueño de la tienda, que la probó con calma desde su móvil con preguntas reales y con preguntas trampa: pedidos inexistentes, envíos a Canarias (a donde la tienda no envía), peticiones de ignorar las instrucciones, preguntas de salud… Cuando las respuestas fueron las esperadas, se activó para todas las clientas.

Los siguientes pasos ya están en la lista: mostrar la respuesta a medida que se escribe, añadir al carrito desde el propio chat y medir cuántas ventas se producen después de usarla.

Conclusión

Un chat con IA en una tienda online puede ser una gran ayuda o un problema (respuestas inventadas, costes descontrolados, datos personales donde no deben estar). La diferencia está en el diseño: limitar lo que el modelo puede hacer, darle información fiable de la tienda y controlar el gasto desde el primer día.

Si te interesa aplicar la inteligencia artificial en tu negocio, puedes leer más sobre agentes de IA para pymes y autónomos o contactar con nosotros para ver qué encaja en tu tienda.

Más casos reales de velasdeolor.es

Este artículo forma parte de una serie sobre las mejoras que hemos hecho en la tienda en octubre de 2026: