Pipeline de leads con clasificación por IA
Enviar proyectoPipeline 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.
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Problema mapeado
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.
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Solución diseñada
Del formulario a la respuesta lista, en tres etapas:
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Método de ejecución
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.
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 una sola pantalla con 4 campos obligatorios y validación: 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
- 01Formuláriotela única, 4 campos
- 02APIZod + rate limit
- 03Classificador IAscore + sinais + idioma
- 04Draft + discoveryno idioma do lead
founder revisa e envia: nada sai automático
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.”
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