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Caso de estudio · Tecnología de ventas

Un experto en coaching de ventas tenía el método.
Construimos el producto que lo vende.

El punto de partida: un prototipo navegable, un método de puntuación probado a mano y un plan para una primera versión de 8 semanas. Ocho semanas después era un producto de IA funcionando en las propias cuentas del cliente.

Producto funcionando

8 semanas

De un prototipo navegable sin datos detrás a un producto de IA funcionando: puntuación de llamadas, alertas del pipeline y un resumen semanal.

En el propio plan de 8 semanas del cliente, en las propias cuentas del cliente.

Agentes de IA

6

Seis agentes de IA lanzados en el producto en vivo: puntuación de llamadas, inspección del pipeline, preparación, coaching, reuniones uno a uno y diagnóstico.

Se pasan trabajo entre sí: una alerta del pipeline lleva a un diagnóstico, que prepara la siguiente reunión uno a uno.

En vivo en tus cuentas

Semana 5

La primera versión corría en las propias cuentas de nube e IA del cliente desde el 1 de mayo.

Nada que migrar después.

Velocidad de puntuación

1,6 s

Una llamada de venta puntuada según el método del propio cliente en 1,6 segundos, 75 veces más rápido que la primera versión.

Con el puntuador rápido basado en reglas; la puntuación con IA agrega citas de la llamada como evidencia.

Incorporación de clientes

1 clic

Los clientes conectan su propio CRM con un clic, y el cliente conectó el suyo en el sistema en vivo.

Solo lectura, con cada clave de acceso cifrada y cada permiso registrado.

Alertas del pipeline

23 de 23

Cada alerta del pipeline coincidió con la respuesta conocida en una prueba de punta a punta, antes de que un gerente dependiera de ella.

Probado en una cuenta de prueba construida para ello, con respuestas sembradas.

Cliente, personas, producto, herramientas y proveedores reservados. Cada cifra está respaldada por los registros del propio proyecto: historial de código, reportes semanales y bitácoras de trabajo. Cuando un resultado se probó con datos de prueba y no con los del cliente, se dice.

Cómo lo logramos

Siete resultados,
cada uno con su causa.

8 semanas

El producto central, en el plan de 8 semanas del cliente

Qué lo frenaba

El cliente tenía un prototipo que se veía bien pero no funcionaba sobre nada. No había puntuación, ni datos, ni configuración en la nube.

Qué hicimos

Lo reconstruimos como un producto funcional sobre las propias cuentas del cliente. Tenía puntuación de llamadas con IA, 16 reglas de alerta del pipeline en 3 agentes y un resumen semanal para el gerente. Le avisamos al cliente de un retraso de una semana en la semana 5 y lo recuperamos para la semana 6. El núcleo quedó completo en ocho semanas, según lo planificado.

Cómo escribimos: cada semana el cliente recibió un reporte en lenguaje claro de qué se entregó, qué se retrasó y qué necesitábamos de su parte.

6

Seis agentes, un sistema

Qué lo frenaba

  • Cada agente existía solo como una pantalla de prototipo con datos de muestra

Qué hicimos

  • Puntuación de llamadas: cada punto del método del cliente recibe una puntuación, una razón y una cita de la llamada, y cada sección se marca como ACIERTO o CORREGIR
  • Inspección del pipeline: 16 revisiones en 3 agentes sobre negocios, prospectos y actividad, más agentes personalizados creados sin código
  • Preparación: 5 resúmenes, de la preparación de la mañana al plan semanal
  • Coaching: un área de enfoque por vendedor, y ejercicios de práctica calificados automáticamente
  • Reuniones uno a uno: una reunión guiada de 8 secciones que retoma los compromisos de la semana anterior
  • Diagnóstico: nombra la causa probable de una caída en 10 medidas, con la evidencia y los puntos a conversar en la reunión uno a uno

Cómo construimos: los agentes se pasan trabajo a través de 6 conexiones, así un hallazgo se convierte en el siguiente paso y no en otro reporte más.

Tu método

Llamadas reales, puntuadas con el método del propio cliente

Qué lo frenaba

El cliente había probado su método de evaluación puntuando llamadas a mano, y el producto tenía que aplicar exactamente ese método, no uno genérico.

Qué hicimos

Cargamos las llamadas de venta reales del cliente y las puntuamos con ese método, con un sistema rápido basado en reglas y con IA. Cada puntuación viene con citas de la llamada como evidencia, para que un gerente vea el porqué, no solo el qué.

1 clic

Los clientes conectan su propio CRM

Qué lo frenaba

Conectar un CRM significaba copiar una clave de acceso y hacer la configuración con el administrador del cliente. Eso no funciona para un registro autoservicio.

Qué hicimos

Construimos una conexión de un clic que solo lee, y nunca escribe en el CRM del cliente. La clave de acceso de cada cliente se guarda cifrada, y cada permiso que concede queda registrado. El cliente la aprobó con su propia cuenta en el sistema en vivo, y la primera sincronización corrió ese mismo día, junto con otras 35 actualizaciones.

23 de 23

Un pipeline que señala sus propios riesgos

Qué lo frenaba

Las reglas de alerta del pipeline nunca se habían visto activarse con datos realistas, y una alerta con la que actúa un gerente tiene que ser correcta.

Qué hicimos

Construimos una cuenta de prueba donde cada problema se sembró a propósito, y la sincronizamos de punta a punta. Las 23 de 23 alertas coincidieron con las respuestas sembradas, de negocios vencidos a negocios grandes que se quedaron en silencio. Un negocio sale de la lista el día que recibe una llamada. En el camino arreglamos 15 defectos, y las llamadas se puntuaron con su propio negocio a la vista.

Cómo leemos los datos: verificamos una alerta contra una respuesta conocida antes de que la vea un gerente.

31 / 31

Cobros que cobran lo que el cliente pagó

Qué lo frenaba

El sistema de cobros deducía qué plan había comprado un cliente a partir de un código de precio, y caía en silencio al plan más pequeño cuando no reconocía el código. Hasta que el cliente defina sus precios reales, ningún código se reconocería, así que cada suscriptor quedaría en el plan equivocado. Un cliente del plan más alto habría recibido una quinta parte del uso que pagó.

Qué hicimos

Recorrimos cada paso del cobro como lo haría un cliente, en funciones que nadie podía probar todavía porque la cuenta de pagos no está activada. Esa ronda encontró y arregló 31 de 31 problemas, incluido este, antes de que saliera una sola factura.

Cómo entregamos: probamos los caminos que nunca se han recorrido, no solo los que parecen terminados.

7

Reportes en los que un gerente puede confiar

Qué lo frenaba

Cuando el CRM de un cliente tenía más de un pipeline de ventas, los negocios fuera del principal desaparecían de la tasa de cierre. Un negocio ganado visible y uno perdido oculto se leen como 100%, cuando la verdad es 50%. Siete funciones leían esa cifra.

Qué hicimos

Rastreamos el error hasta un solo lugar y lo arreglamos ahí, así que los siete reportes se corrigieron juntos. Esa misma semana arreglamos otros 17 problemas mientras conectábamos los negocios del CRM con la puntuación de llamadas.

Cómo leemos los datos: una cifra equivocada y segura de sí misma es peor que una cifra que falta.

Mes a mes

Del prototipo
al lanzamiento.

Abril de 2026

Los cimientos.

ÁreaQué hicimosLa cifra
CimientosReconstruimos el prototipo del cliente como un producto real9 actualizaciones
GrabacionesLeímos, limpiamos y quitamos duplicados de las transcripciones del clienteListas para puntuar
CRMConstruimos una conexión que solo lee0 escrituras en el CRM del cliente

La base para la puntuación quedó lista.

Mayo de 2026

En vivo, y puntuando.

ÁreaQué hicimosLa cifra
Lanzamiento en la nubeEn vivo sobre las propias cuentas del cliente desde el 1 de mayo157 actualizaciones en el mes
PuntuaciónPuntuación con IA y con reglas en vivo1,6 segundos por llamada
Alertas del pipeline3 agentes vigilando el CRM16 reglas

El núcleo de 8 semanas quedó completo, según lo planificado.

Junio de 2026

Herramientas para gerentes.

ÁreaQué hicimosLa cifra
Herramientas de gerenteUn asistente guiado de coaching uno a uno8 secciones
Resúmenes diariosMañana, antes de la llamada, después de la llamada, cierre del día y plan semanal5 resúmenes
Exactitud de datosAtribuimos cada llamada al vendedor correctoCada llamada revisada

Los gerentes tenían herramientas de preparación y coaching sobre llamadas reales.

Julio de 2026

La capa comercial.

ÁreaQué hicimosLa cifra
DiagnósticoUn motor de diagnóstico del desempeño de ventas10 medidas, 4 con datos reales
Funciones comercialesRegistro autoservicio, cobros, invitaciones, descarga completa de datosDesplegadas el 29 de julio
CalidadPruebas automáticas, desde cero0 → 287
TrazabilidadUn registro de quién cambió qué37 acciones registradas

Las funciones comerciales quedaron construidas; los cobros esperan las claves de pago y los precios del cliente.

Agosto de 2026

Seguro, y autoservicio.

ÁreaQué hicimosLa cifra
SeguridadAjustamos cada regla de acceso a datos70 de 70
SeparaciónVerificación en vivo de acceso sin sesión101 de 101 rechazados
Revisión prácticaUsamos el producto como lo haría un cliente31 de 31 problemas arreglados
CRMConexión de un clic, usada por el cliente1 clic

El cliente conectó su propio CRM en el sistema en vivo.

Septiembre de 2026

Cifras en las que confiar.

ÁreaQué hicimosLa cifra
Puntuación más inteligenteLlamadas puntuadas con su negocio del CRM a la vista18 problemas arreglados
Cifras confiablesError de la tasa de cierre arreglado en su origen7 reportes corregidos
TrazabilidadAcciones que no dejaban registro ahora lo dejan13 más
Versión estableBatería completa de calidad antes de lanzar40 arreglos

Una versión estable el 25 de septiembre.

1–4 de octubre de 2026

Lanzado.

ÁreaQué hicimosLa cifra
PipelinePrueba de punta a punta con respuestas sembradas23 de 23 alertas correctas
CalidadPruebas automáticas943 de 943 pasan
ArreglosDefectos encontrados durante la prueba del CRM15 arreglados

Lanzado al sistema en vivo el 4 de octubre.

Más resultados

Rápido,
porque está verificado.

Ritmo de entrega

648

Actualizaciones entregadas, un promedio de 24 por semana.

La semana más intensa tuvo 71.

Pruebas automáticas

943

Cada lanzamiento pasa 943 pruebas automáticas antes de salir.

Construidas desde cero en 10 semanas.

Control de lanzamiento

10

Recorridos completos de cliente que se vuelven a correr en cada cambio; cualquier prueba que falle bloquea el lanzamiento.

La velocidad nunca rompe lo que usan los clientes.

Revisión práctica

125

Problemas encontrados y arreglados usando el producto como lo haría un cliente, antes de que los clientes pudieran encontrarlos.

En 6 rondas de revisión.

Capa comercial

Lista

Registro autoservicio, invitaciones de equipo, cobros y descarga completa de datos, desplegados y listos para vender.

Los cobros se activan con las claves de pago del cliente.

Exactitud de datos

Cada llamada

Revisada por un clasificador de IA para atribuirla al vendedor correcto, y las grabaciones de capacitación quedan fuera de las cifras de ventas.

Con las llamadas reales del cliente.

Seguridad

16

Problemas de seguridad encontrados por revisiones integradas a la entrega, y reportados en privado al cliente.

De 6 revisiones de seguridad.

Reportes

27

Reportes de avance en lenguaje claro para el cliente, uno por semana planificada.

Respaldados por 58 bitácoras de trabajo detalladas.

Accesibilidad

100 / 100

Puntaje de accesibilidad en las páginas principales para clientes, antes 96.

Usable por más personas, en más dispositivos.

Cómo trabajamos

  1. Entender la operación

    Aprendimos el método de coaching del cliente, su forma de evaluar y sus llamadas de venta antes de escribir código.

  2. Elegir el problema correcto

    Construimos primero el ciclo central de coaching, y las semanas siguientes solo cuando el núcleo funcionaba.

  3. Construir junto al equipo

    Trabajamos a partir de los documentos y comentarios del propio cliente, y le reportamos cada semana.

  4. Probarlo antes de entregarlo

    Pruebas automáticas, revisión práctica y un control de lanzamiento, para que los problemas se encuentren antes que los clientes.

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