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Portafolio

Lo que hemos construido

Sistemas construidos para negocios reales. Las identidades de clientes y las métricas de producción son confidenciales — las arquitecturas no.

Cuando no podemos divulgar cifras exactas de clientes, utilizamos métricas representativas basadas en casos de estudio y benchmarks públicos de la industria, señaladas como tales.

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Caso de estudio

Agente de WhatsApp bilingüe para negocios de servicios

Construido con n8n, Python, Meta Business y la API oficial de WhatsApp Business, impulsado por Claude. Una sola arquitectura multi-industria sirviendo negocios de limpieza, seguros y viajes — en inglés y español.

  • Responde FAQs al instante
  • Califica leads
  • Captura información estructurada
  • Consulta disponibilidad y agenda
  • Confirmaciones y recordatorios
  • Escala a una persona

El handoff está diseñado, no es accidental: ante baja confianza, una solicitud explícita de hablar con una persona o una conversación sensible, el agente se detiene y entrega un resumen — contacto, intención, historial, siguiente acción sugerida — para que el cliente nunca repita su historia.

La arquitectura

  1. WhatsAppAPI oficial Business
  2. n8norquestación
  3. Claudeintención + idioma
  4. Acciónresponder · calificar · agendar
  5. CRM + calendariosiempre en sincronía
  6. Humanohandoff con contexto

1,000+

conversaciones al mes

Carga representativa de despliegues publicados de sistemas WhatsApp comparables.

~65–70%

de interacciones rutinarias automatizadas

Rango representativo de despliegues publicados de agentes de IA comparables.

~3 semanas

hasta producción

Plazo representativo para un despliegue de WhatsApp bien acotado.

Lo que reporta la industria

Caso de estudio

Un sistema de contenido autónomo, en producción

Un daemon en Python ejecutándose 24/7 en un VPS. Nada se publica sin aprobación humana — cada pieza pasa primero por una revisión en Telegram. Actualmente es la infraestructura de contenido detrás de dos propiedades web, incluido el blog de este sitio.

38agentes de IA

  • Investigación
  • Detección de tendencias
  • Redacción
  • SEO / GEO
  • Visuales
  • Distribución
  • Engagement
  • Analytics

8 departamentos especializados, un orquestador.

El pipeline

  1. Tendencias
  2. Investigación
  3. Borrador
  4. SEO / GEO
  5. Adaptaciónpor plataforma
  6. OK humanovía Telegram
  7. Publicaciónredes + blog
  8. Aprendizajeciclo semanal

Control de costos

Routing de modelos por costo y dificultad, presupuesto diario con kill-switch. Costo técnico interno: ~$0.10/post — solo uso de modelos, sin revisión humana, infraestructura ni distribución.

Bilingüe por diseño

Salida EN/ES con un perfil de voz por idioma, sitemap e índice del blog auto-mantenidos, y una regla dura de "nunca inventar estadísticas".

Vivo y verificable

7+ artículos publicados en el blog de este sitio, en ambos idiomas. ai-gentlab.com es la demo viva.

Marketing OS

La versión productizada (en desarrollo): motor modular de skills con QA fail-closed, auto-revisión, facturación por créditos y skills SEO/GEO para citabilidad en motores de IA.

Lo que reporta la industria

Benchmarks de terceros — no mediciones de este sistema.

Caso de estudio

Un CRM de seguros a medida, con IA donde importa

Construido alrededor del proceso comercial real de una agencia de seguros — la metodología de HubSpot como inspiración, sin su rigidez. Reemplazó hojas de cálculo y correos por una única fuente de verdad: leads, pipeline, tareas, seguimientos, scoring e historial en un solo lugar.

  • Scoring automático de leads

    Fuente, intención, interacción, etapa y actividad reciente — el equipo empieza el día sabiendo quién necesita atención.

  • Contexto antes de cada contacto

    Todo el historial de conversación, resumido antes de cada punto de contacto. Sin desplazarse por meses de notas.

  • Follow-ups redactados

    Borradores con IA y recomendaciones de siguiente mejor acción. Donde hace falta criterio comercial, propone — nunca ejecuta solo.

  • Ningún lead olvidado

    Los leads sin seguimiento reciente salen a la superficie antes de enfriarse, no después.

~10

integrantes del equipo soportados

Tamaño de despliegue representativo.

500+

registros activos de leads

Carga de trabajo representativa de CRM.

Lo que reporta la industria

El caso FairBuild es el despliegue publicado detrás de las cifras representativas de arriba.

Más allá de los casos de estudio

Todo lo que construimos

Organizado por los cuatro servicios que hay detrás.

Agentes de IA →

Agentes de Telegram

En producción hoy: el bot de aprobación de nuestro propio sistema de contenido. Human-in-the-loop desde un chat, sin tocar servidor ni CMS.

Servicio al cliente multicanal

WhatsApp, chat web, correo, voz y Telegram — EN/ES, con derivación a una persona según intención, riesgo o confianza.

Centros de control de agentes

Flotas de agentes especializados: un modelo por tarea, control de presupuesto, QA automático, checkpoints humanos, logging. El nuestro corre 38 agentes en 8 departamentos.

Workflows n8n →

No vendemos "automatizaciones". Eliminamos los pasos manuales entre las herramientas que tu negocio ya usa — los Portland Trail Blazers redujeron un proceso manual de 50h/semana a 3h ↗.

Integraciones con tu stack

Patrón HubSpot: lead desde formulario/WhatsApp/llamada → contacto actualizado → clasificación + score con IA → resumen adjunto → tarea + responsable → seguimiento automático, escalado al superar un umbral.

Operaciones de contenido

El pipeline completo del caso de estudio de arriba — investigación, redacción, QA, aprobación humana, publicación, repurposing, analytics — como servicio.

Sistemas RAG →

Tu equipo no debería tener que recordar dónde vive la respuesta. En el extremo de la escala, las herramientas internas de conocimiento de Nubank alcanzan 5,000+ empleados al mes ↗.

Qué entra

PDFs, SOPs, documentación y FAQs → búsqueda vectorial, recuperación híbrida, reranking, acceso consciente de permisos — con respuestas citadas, sets de evaluación y guardrails.

Dónde se usa

Asistentes de conocimiento, copilots de soporte, consulta de políticas, SOPs, sales enablement, onboarding — independientes o conectados a agentes y CRMs.

Estrategia de IA →

Websites + audits SEO/GEO

Este sitio es la demo viva: arquitectura bilingüe, datos estructurados, enlazado interno, sitemap automatizado y GEO para citabilidad en motores de IA.

Dashboards operacionales

Ventas, atribución, funnel, valor de pipeline, tiempos de respuesta, salud de automatizaciones — una sola vista operacional en lugar de hojas de cálculo dispersas.

Control de horarios para equipos de campo

Clock-in/out, asignación de trabajos, timesheets, aprobación de supervisor, export a nómina. Para equipos cansados de recibir las horas por WhatsApp. GPS opcional, siempre con consentimiento.

Operación de marketing AI-first

Nuestro venture interno: investigación, contenido, SEO/GEO, distribución, captura de leads, CRM y reporting — con aprobación humana en los puntos críticos.

Sobre los números de esta página

Las identidades de clientes y las métricas de producción son confidenciales. Las cifras señaladas como "representativas" se basan en casos de estudio y benchmarks públicos de despliegues comparables — describen lo que logran arquitecturas de este tipo, no resultados auditados de un cliente confidencial específico. Las estadísticas de terceros enlazan a su fuente original. Los mockups de interfaz son recreaciones ilustrativas, no datos reales de clientes.

¿Quieres algo así para tu negocio?

Cuéntanos qué le come las horas a tu equipo. Te diremos cuál de estas arquitecturas encaja — incluso cuando ninguna lo hace.

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