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Pipeline de leads con clasificación por IA

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:

  1. Formulario en 4 pasos con validación por etapa: el lead describe problema, presupuesto y plazo sin fricción.
  2. 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.
  3. 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

Formulário4 passos, validadoAPIZod + rate limitClassificador IAscore + sinais + idiomaDraft + discoveryno idioma do leadfounder revisa e envia: nada sai automático

Clasificación en acción

Panel de clasificación con score 8 de 10, desglose en cinco criterios y señales verde y amarilla
Score, desglose y señales generados por el clasificador (datos de demostración)

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

Next.jsClaude (Anthropic)Neon PostgresResendZodVercel

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.

Leonardo Chiarelli, Founder & CEO

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