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Agente de IA para prospección B2B

Contexto

La prospección B2B bien hecha consume horas: investigar la empresa, entender su momento, encontrar al decisor y escribir un acercamiento que no parezca spam. Hecha por el founder, esa rutina compite con la entrega y la atención a clientes. Construimos un agente de IA para hacer ese trabajo y lo apuntamos a nuestro propio embudo.

Qué hace el agente

Un pipeline autónomo de tres etapas, con supervisión humana en el punto que importa:

  1. Descubrimiento: encuentra de 10 a 15 empresas por ejecución, priorizando señales de timing (expansión, contratación, cambio operativo) en registros públicos de empresas y redes profesionales.
  2. Calificación: investiga cada empresa aprobada (tamaño, presencia digital, decisor), la clasifica en el track de servicio correcto y arma un dossier en PDF.
  3. Abordaje: redacta un mensaje personalizado con un gancho específico de la investigación, lo envía y mantiene follow-ups automáticos en cadencia.

Cada decisión queda registrada en un embudo trazable: toda empresa descubierta tiene historial de por qué avanzó o no.

Gates de calidad

El diferencial no es volumen: es el agente negándose a enviar un mensaje malo. Tres gates bloquean el pipeline:

  • Revalidación de señal: si el gancho que justificó el descubrimiento murió, el lead no avanza.
  • Gate anti-genérico: sin un gancho específico surgido de la investigación, el mensaje no sale. Queda en espera para revisión humana.
  • Pre-flight: antes de cada ejecución el agente verifica el entorno. Si algo está caído, aborta y avisa, nunca envía a medias.

El mensaje solo sale con aprobación: el humano queda en el loop exactamente donde el costo de errar es la reputación.

Arquitectura

Descoberta10-15 empresas/runQualificaçãopesquisa + dossiêGate de qualidaderevisão humanaAbordagem+ follow-up automáticofunil rastreado: cada decisão registrada

Dossier generado por el agente

Dossier de calificación con contexto de la empresa y recomendación de abordaje
Dossier de calificación generado por lead (datos de demostración)

Decisiones técnicas

¿Por qué humano en el loop?

Un mensaje genérico o equivocado cuesta reputación, y la reputación no vuelve con un retry. El agente hace investigación, escritura y cadencia solo, pero un mensaje sin gancho fuerte se detiene en un estado de espera hasta la revisión. Revisar toma minutos; recuperar a un decisor quemado toma meses.

¿Por qué un agente propio y no un SaaS de sales engagement?

Una herramienta de cadencia dispara secuencias, pero no investiga ni escribe con contexto. El trabajo caro de la prospección es entender la empresa y formular un motivo real de contacto. El agente hace el trabajo entero; el envío es la parte fácil.

¿Por qué un embudo en archivos trazables?

Cada lead tiene historial auditable: cuándo fue descubierto, por qué fue aprobado o rechazado, qué touches recibió. Ningún lead desaparece en una base de datos opaca, y el comportamiento del agente puede inspeccionarse y corregirse leyendo el propio registro.

Resultado hasta ahora

  • ~12 horas semanales de prospección recuperadas: investigación, dossier y borrador que tomaban ~2 horas por lead se vuelven minutos de revisión.
  • ~100 empresas investigadas, cada una con registro en el embudo; las calificadas reciben un dossier propio.
  • Follow-up nunca olvidado: cadencia automática con cada touch registrado.

Stack

Claude (Anthropic)MCPBrowser automationGmailMarkdown/CSV

Cómo ejecutamos

El mismo método que vendemos en el Track 2: alcance fijo, entrega incremental, agente en producción desde la primera semana. La diferencia es que el cliente éramos nosotros, y el agente corre en nuestro equipo comercial todos los días.

Despierto con leads investigados, calificados y con mensaje listo para revisar. Mi trabajo pasó a ser decidir, no teclear.

Rafael Polazzo, Co-Founder & CMO

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