AI Lead Engine
Nuestro cliente, una empresa de software B2B que vende a grandes compañías reguladas, tenía un equipo comercial ahogado en prospección manual. Encontrar las cuentas adecuadas, cualificarlas, investigar cada contacto y redactar un primer correo realmente personalizado llevaba horas por lead. Herramientas de prospección y automatización genéricas cubrían cada una un fragmento, pero nada conectaba sourcing, cualificación, investigación y outreach en un único flujo fiable.
El objetivo era claro: 10 leads cualificados al día. Alcanzarlo a mano habría exigido contratar un equipo de SDR. El cliente quería lograrlo con automatización, sin sacrificar la personalización que hace que el outbound funcione de verdad.
Construimos un motor de leads de extremo a extremo en n8n: un conjunto de workflows siempre activos que detectan cuentas en intención de compra, las puntúan frente al perfil de cliente ideal, enriquecen cada contacto con señales públicas y de LinkedIn, y redactan un correo de outreach personalizado, y luego pasan los mejores a un humano para una última revisión antes del envío.
El equipo comercial se encuentra cada mañana con una cola de borradores cualificados, investigados y listos para editar, en lugar de una lista de prospección en blanco. La máquina hace el sourcing, el scoring, la investigación y la redacción; los humanos conservan el criterio y el tono.
El motor se apoya en el stack existente del cliente y conecta lo que antes eran cuatro pasos desconectados en un único flujo observable. Cada ejecución extrae cuentas nuevas de cada fuente, las deduplica, las puntúa frente al ICP y descarta todo lo que esté por debajo del umbral, para que solo avancen los leads que merecen el tiempo de una persona.
En cada ejecución programada, el motor obtiene cuentas nuevas, las puntúa frente al ICP y enriquece las cualificadas en paralelo a partir del perfil y la actividad de LinkedIn, la investigación web y fuentes directas. Un redactor multiagente identifica entonces el persona y prepara un correo a medida con varias opciones de CTA. Cada paso queda registrado, y los guardarraíles filtran cada perfil enriquecido antes de que llegue al modelo.
n8n es la capa de orquestación, programada para ejecutarse dos veces al día, con un espacio de trabajo compartido, notificaciones de equipo y envío secuenciado. Como cada paso (enriquecimiento, investigación, llamadas al modelo) está detrás de su propio nodo con registro y mecanismos de respaldo, el equipo del cliente ve exactamente en qué punto está cada lead y por qué un borrador está redactado así.
En pocas semanas el motor entregaba el objetivo diario del cliente en piloto automático (cualificado, enriquecido y redactado) mientras una persona permanecía en el bucle solo para la aprobación final. Las horas que antes se dedicaban a investigar cada lead se redujeron a minutos de revisión.
Construimos el motor para que el equipo del cliente sea su dueño. Ajustan el scoring ICP, editan los prompts de los correos y aprueban los borradores, mientras la automatización se encarga del trabajo pesado de sourcing, investigación y redacción, mientras los humanos mantienen el control del criterio y la voz. Cuando el equipo incorporó más tarde a un nuevo business developer, el onboarding consistió en señalarle la cola de revisión, no en reconstruir un proceso.
Como los prompts de redacción pertenecen a quienes conocen a los clientes, el outbound nunca deriva hacia texto genérico de IA: cada correo abre con algo real sobre el prospecto y transiciona con naturalidad hacia el valor del cliente.
Sourcing, scoring, enriquecimiento y redacción son workflows separados y observables, así que el motor sigue mejorando sin necesidad de reconstruirlo. Nuevas fuentes de señales se conectan como nuevos workflows de sourcing, el umbral de scoring se ajusta a medida que el cliente aprende qué convierte, y los prompts de los correos evolucionan campaña tras campaña.
Lo que empezó como una forma de alcanzar 10 leads cualificados al día se convirtió en una infraestructura de outbound duradera que el cliente opera por su cuenta, con guardarraíles que filtran cada perfil enriquecido, para que una entrada maliciosa o envenenada nunca llegue al modelo y el pipeline siga siendo de confianza a medida que escala.
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