Automatiza la investigación de leads con IA

Si trabajas en B2B y quieres dejar de perseguir datos desactualizados o llenar a tu prospecto de 50 preguntas antes de una llamada, esta automatización con inteligencia artificial te va a interesar. Aquí aprenderás a enriquecer leads B2B de forma automática: obtener contexto de la persona y su empresa incluso antes de la primera conversación. Es ideal para equipos comerciales que usan herramientas de agendamiento y un CRM.

Qué necesitas para automatizar el enriquecimiento de leads

La idea central es simple: cuando alguien agenda una llamada contigo, un agente de IA investiga a esa persona y su empresa, te notifica y actualiza tu CRM. Todo sin que tú muevas un dedo.

Este flujo se arma con cuatro pasos clave [00:38]:

1. Un trigger o disparador: alguien agenda una llamada o llena un formulario.
2. Un agente de investigación que busca datos en Internet, LinkedIn y otras plataformas.
3. Una notificación en un canal, en este caso Slack.
4. La actualización del CRM con la data del nuevo deal.

La herramienta usada para orquestar todo esto es Relay, que ofrece créditos gratuitos y un asistente embebido para armar flujos [01:29]. Aun así, la recomendación es construir desde cero, porque eso es lo que te enseña qué es realmente posible.

¿Qué es un trigger en una automatización? Es el evento que dispara el flujo. Aquí es cuando alguien agenda una llamada en Cal o Calendly, aunque también puede ser el envío de un formulario en tu sitio web.

Cómo configurar el disparador con Cal y su API key

El primer paso es elegir el trigger. En este caso se usa Cal con el evento New Booking [02:24].

Para conectarlo necesitas una API key, que consigues así:

1. Entra a settings y busca API keys.
2. Crea tu llave y no la compartas con nadie más que con la herramienta, porque es privada y te la muestran una sola vez.
3. Marca la opción de que nunca expire y ponle un nombre, por ejemplo Relay Automatización [02:47].

Una vez autorizado, seleccionas el tipo de evento que quieres filtrar. Ahí aparecen reuniones previas que puedes usar para correr pruebas del flujo.

Cómo crear el agente de IA que investiga a tus prospectos

Aquí viene lo interesante. El agente no funciona solo con un prompt: necesita herramientas para actuar [03:32].

El prompt le pide crear un análisis detallado de la persona y su empresa, entregado en español, y le explica cómo usar cada herramienta [03:47]:

• Google para encontrar perfiles de LinkedIn de personas y empresas.
• Get LinkedIn profile from URL para recuperar datos de una persona.
• Lookup LinkedIn company profile para recuperar datos de la empresa por URL o por dominio.
• Extraer texto de sitio web para leer páginas clave como inicio y precios.
• Perplexity para hacer investigación general y completar la comprensión del individuo.

El agente tiene un objetivo claro y va combinando estas herramientas para cumplirlo. El nivel de detalle que le des en el prompt define qué tan bien optimiza hacia ese resultado [05:22].

¿Por qué darle herramientas a un agente de IA y no solo un prompt? Porque el prompt define el objetivo, pero las herramientas le dan las manos para buscar en Google, LinkedIn y sitios web. Sin ellas, el agente no puede acceder a información real.

Cómo seleccionar los datos correctos del invitado

Un detalle que evita confusiones: al conectar los datos de pasos previos, debes seleccionar solo los campos del invitado, no los tuyos [06:31].

Los campos que se toman son:

• Nombre o primer nombre del invitado.
• Correo electrónico.
• Notas adicionales.

Y aquí un aprendizaje comercial valioso: la calidad del enriquecimiento depende de la información que pidas. Si alguien deja un Gmail en vez de su correo corporativo, será mucho más difícil encontrar sus datos [07:10]. Por eso conviene pedir información contextualizada desde el formulario de agendamiento.

Cómo estructurar la investigación en campos usables

El agente devuelve una investigación llena de información desestructurada. Para usarla en otras herramientas, hay que organizarla con un nodo de extracción [08:47].

Los cuatro campos que se extraen son:

1. URL del perfil personal de LinkedIn.
2. Sitio web de la empresa.
3. Resumen del perfil de la empresa.
4. Resumen del perfil de la persona.

Si necesitas otro dato, solo lo escribes y, si existe, la herramienta lo agrega. En la prueba con una sesión real, el agente identificó correctamente a Candela, course director en Platzi, junto con el sitio web y un resumen de su perfil [10:18]. Hizo bien la tarea.

Cómo notificar en Slack y actualizar el CRM

El penúltimo paso es añadir un nodo de Slack para recibir el resumen cada vez que alguien agenda [10:47].

Al configurarlo puedes:

• Dejar el bot de la plataforma o hacer que el mensaje salga con tu nombre.
• Elegir el canal de destino, por ejemplo uno llamado comercial.
• Personalizar el mensaje combinando datos del nodo de llamada y del nodo de extracción, agregando texto que explique qué es cada campo [11:44].

El último nodo envía la data al CRM. En este caso se usa Pipedrive [12:47].

La lógica es la misma que verás en casi cualquier CRM:

1. Busca si la persona ya existe con update or add person.
2. Si no existe, la crea empatando cada elemento con su campo respectivo.
3. Opcionalmente, crea un deal tomando el nombre de la persona recién agregada.

Cuando revisas que todo funciona, enciendes la automatización. A partir de ahí, cada vez que alguien te agende, el flujo se repite solo y la notificación de Slack llega con el resumen listo para mover a donde quieras [14:10].

¿Ya imaginas cómo aplicarías esto a tu propio proceso comercial? Cuéntame en los comentarios qué trigger usarías y comparte la captura de pantalla de tu automatización.