Construimos una capa de datos unificada sobre 6 herramientas fragmentadas, y luego desplegamos 3 agentes de IA en producción (lead scoring, drafting de correos y prep de reuniones) directamente en el producto de CRM del cliente en 8 semanas.
Los casos de estudio presentados son ejemplos representativos. Nombres de clientes, cifras y detalles específicos pueden haber sido modificados o anonimizados hasta que contemos con las autorizaciones firmadas de cada cliente.
El cliente tenía un CRM sólido y una base de clientes en crecimiento, pero el mercado se movía rápido. Competidores más grandes lanzaban features de IA cada trimestre (lead scoring inteligente, correos auto-redactados, briefings previos a llamadas) y el equipo de producto del cliente sabía que se estaban quedando atrás. El problema no eran las ideas. Tenían un backlog lleno de pedidos de features con IA. El problema eran los datos. La información de clientes vivía en 6 herramientas distintas sin un pipeline unificado que las conectara. Todos los prototipos de IA que el equipo construía funcionaban con datos de demo y se rompían con datos reales.
Empezamos por los datos. La práctica de Data levantó un warehouse en BigQuery, configuró conectores de Fivetran para los 6 sistemas origen y construyó una capa de transformación con dbt que generó perfiles de cliente limpios y unificados. Mientras se construía la infraestructura de datos, la práctica de AI diseñó en paralelo 3 arquitecturas de agente: un modelo de lead scoring, un agente de drafting de correos y un agente de prep de reuniones. Build embebió los tres agentes en el frontend existente del cliente en Next.js y en su backend en Supabase. Los agentes pasaron de diseño a producción en 8 semanas: la capa de datos entregó en la semana 4 y los agentes fueron entregando de forma incremental entre las semanas 5 y 8.
El cliente lanzó 3 features de IA que a sus competidores les habían tomado más de 6 meses construir. Los usuarios las adoptaron de inmediato: la entrada manual de datos bajó 60% porque los agentes pre-llenaban campos que los reps antes tipeaban a mano. El engagement con las features impulsadas por IA fue 2x el promedio del producto, y la capa de datos unificada abrió la puerta a una docena de features más en el roadmap.
“Llevábamos un año intentando construir features de IA y chocábamos siempre con la misma pared: nuestros datos eran un desastre. DGTL arregló la base en 4 semanas y tenía 3 agentes en nuestro producto para la semana 8. Los usuarios lo notaron de inmediato.”
VP of Product, B2B Sales Tech
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