Caso de Estudio

Sistemas de Automatización con IA

Cuatro sistemas reales que he construido para empresas. Cada uno se encarga de una tarea que tu equipo ya no vuelve a hacer a mano.

+100
Leads calificados y redactados / día
20
Horas ahorradas / semana
10
Minutos para una investigación que antes tardaba días
Caso de estudio de automatización con IA

Cualquiera puede pedirle a una IA que le escriba un post o le genere una imagen. No es eso lo que separa a las empresas que van por delante.

Las que le están sacando partido de verdad no empezaron por una herramienta. Empezaron por un problema concreto: ese proceso que repites cada semana y que te come el tiempo, dibujado paso a paso.

  • Alguien de tu equipo copiando datos a mano entre dos pestañas, o sacando números de capturas de pantalla.
  • Una petición que lleva siete días en tu bandeja porque te llegan demasiados correos.
  • Un informe de resultados a medias porque sigues persiguiendo tú la respuesta que falta.

Hasta que construimos un sistema hecho a la medida de ese problema. Solo de ese.

Un flujo que funciona solo y que únicamente te necesita en el punto exacto donde tu criterio cambia el resultado.

Un prompt genérico nunca fue la solución. Un sistema de IA a medida sí lo es.

Prospección y calificación de leads

Cada nuevo lead calificado, investigado y contactado antes de que nadie abra la hoja de cálculo

Está construido en Make. Vigila tu lista de leads (o tu hoja de cálculo) y, en cuanto aparece una fila nueva, califica el lead, investiga el contexto y te deja redactado un correo personalizado en Gmail. Después lo registra todo solo. Tú no tocas nada. Saca adelante 100 leads al día y le quita a tu equipo 20 horas a la semana de segmentar, calificar e investigar.

Llega un nuevo lead a la lista: solo tienes el nombre de la empresa
La IA califica e investiga el lead

Encaje, contexto y señales, sin que tú busques nada.

minutos después
Encuentra al contacto y escribe el correo

Claude lo escribe según el contexto de ese lead. Nada de plantillas.

misma ejecución
El borrador te llega a Gmail, listo para enviar

Ni copiar y pegar de un chat, ni escribir desde cero. Tú lo revisas y lo envías.

Lead registrado y tu base de datos o CRM al día
Automatización de prospección y calificación de leads, construida en Make.com

Automatización real, construida en Make.com.

De bandeja de entrada a tarea

Un asistente que convierte los correos entrantes en tareas documentadas y asignadas

Este también está en Make. Cada día repasa tu bandeja de entrada buscando mensajes de clientes o de gente clave, y la IA decide si en ese hilo hay una tarea real; si no la hay, lo deja pasar. Si la hay, la crea en Notion y se la asigna a la persona o al equipo que toca. Da igual si es una petición de ventas o un brief de marketing. Esa clasificación que antes te comía toda la mañana ya no la tiene que hacer nadie.

Llega un nuevo correo de tu cliente o proveedor
El asistente lo lee cada día

Repasa tu bandeja a su hora. Nada se queda esperando a que alguien lo mire.

al instante
Decide si realmente es una tarea

¿No hay tarea en el hilo? Lo deja pasar. Tu tablero no se llena de ruido.

Tarea creada y asignada en Notion, sea de ventas o de marketing
Automatización de bandeja de entrada a tarea, construida en Make.com

Automatización real, construida en Make.com.

Enriquecimiento de base de datos/CRM

Una cadena de respaldo que completa los correos que le faltan a tu lista

Este lo construí en n8n. Coge tu lista de prospectos, marca cada fila a la que le falta el correo profesional y va probando tres proveedores de búsqueda de correos, uno detrás de otro: si el primero no encuentra nada, prueba con el siguiente, y lo que encuentra lo escribe directamente en tu hoja. Ninguno de los tres lo cubre todo por su cuenta. Por eso van en cadena.

Tu lista de prospectos, con los correos que faltan ya marcados
Prueba con el primer buscador de correos

El primer proveedor busca la coincidencia.

¿sin coincidencia? siguiente
Te deja el pipeline de salida completo

Otros dos proveedores lo intentan en cadena, para que cada contacto te llegue completo y listo para usar.

Tu lista de prospectos enriquecida al completo, lista para salir a campaña
Automatización de enriquecimiento de leads en cascada, construida en n8n

Automatización real, construida en n8n.

Investigación multi-agente

50 empresas investigadas, evaluadas y reportadas en 10 minutos

Este lo construí con Claude Code para un cliente: lanza 22 agentes de investigación a la vez sobre un lote de empresas de su ICP (su perfil de cliente ideal) y analiza sus publicaciones, su actividad en prensa y su presencia digital. Revisa LinkedIn e Instagram y puntúa cada empresa por encaje y por relevancia. Luego junta todo en un único informe en hoja de cálculo y lo sube a Drive, que a su vez dispara la automatización de salida. A mano, eso son días o semanas enteras de trabajo. Aquí terminó en lo que dura un café.

5 agentes de investigación recorriendo las webs objetivo, revisando LinkedIn/Instagram y puntuando encaje y autenticidad.

✳ Esperando a que terminen 22 agentes en segundo plano…

Agente «Investigación + borrador: lote C (6 empresas)» finalizado

Agente «Investigación + borrador: lote D (6 empresas)» finalizado

Agente «Investigación + borrador: lote E (4 empresas)» finalizado

→ Combinando lotes, generando el informe final, subiendo a Drive

50 empresas · 10 min · lo que antes te llevaba días
Claude Code ejecutando 22 agentes de investigación en paralelo

Ejecución real, en Claude Code.

Cuéntame qué tarea no quieres volver a hacer a mano

Esa es la que merece la pena convertir en un sistema.

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