Pipeline de leads con clasificación por IA
Pipeline que clasifica leads inbound con IA en nuestro propio sitio: cada formulario recibe score de fit, señales y una respuesta redactada en el idioma del lead en minutos, en portugués, inglés o español. La clasificación manual que tomaba horas se volvió revisión, con un flujo manual de respaldo para cuando la clasificación automática falla.
Contexto
Cada lead que entraba por el sitio necesitaba triaje manual: leer el formulario, evaluar el fit, decidir la respuesta y redactar el email. Esa rutina tomaba horas del founder, y un lead caliente se enfría rápido. Automatizamos nuestro propio comercial inbound con el mismo método que vendemos.
Qué hace el pipeline
Del formulario a la respuesta lista, en tres etapas:
- Formulario en 4 pasos con validación por etapa: el lead describe problema, presupuesto y plazo sin fricción.
- Clasificación automática: la IA detecta el idioma, calcula un score de fit de 0 a 10 con desglose en 5 criterios y marca señales verde, amarilla y roja con justificación.
- Respuesta lista: borrador en el idioma del lead y carta de discovery preparados para revisión del founder, en minutos.
Nada se envía automáticamente: la IA clasifica y redacta, el founder revisa y envía.
Criterios de fit
Cómo la IA evalúa cada lead:
- Presupuesto dentro del rango de los tracks y dolor concreto, articulado con claridad.
- Plazo realista y acceso directo al decisor.
- Claridad sobre el resultado de éxito esperado.
Criterios ajustables por prompt, sin redeploy. Y un campo vacío nunca penaliza: poca información se convierte en invitación a una call, no en rechazo.
Arquitectura
Clasificación en acción
Decisiones técnicas
¿Por qué la IA no envía nada sola?
El costo de una respuesta equivocada a un lead caliente es mayor que el costo de revisar. La IA entrega el borrador listo en el idioma del lead; el founder decide y envía. Revisar toma minutos. Recuperar un lead mal respondido, a veces, es imposible.
¿Cómo se defiende el pipeline del prompt injection?
Defensa en capas. Todo el contenido del formulario llega al clasificador aislado en tags de datos externos y se trata como dato, nunca como instrucción. A la salida, la respuesta del modelo pasa por un schema Zod antes de tocar la base de datos.
¿Por qué fire-and-forget?
El lead recibe confirmación al instante: la clasificación y las integraciones corren después de la respuesta HTTP. Una falla de IA, planilla o webhook nunca tumba el formulario. El peor escenario degrada al flujo manual, nunca a un lead perdido.
Resultados hasta ahora
- Respuesta clasificada y redactada en minutos: el triaje manual que tomaba horas se volvió revisión.
- Cero leads sin triaje: todo formulario recibe score, señales y recomendación.
- Atiende portugués, inglés y español con el mismo pipeline: el borrador sale en el idioma del lead.
Stack
Cómo lo ejecutamos
El mismo método que vendemos en el Track 1: alcance cerrado, entrega incremental, automatización en producción desde la primera semana. La diferencia es que el cliente éramos nosotros, y el pipeline corre en nuestro sitio todos los días.
“Abro el email y el lead ya llegó clasificado, con la respuesta lista en su idioma. Yo solo reviso y envío.”