El problema: prospección manual que no escala
Buscar clientes potenciales como consultora tecnológica pequeña es un trabajo ingrato. Buscar webs de empresas, analizar qué les falta, escribir un email personalizado, y repetir. Es importante, pero consume horas de trabajo cualificado.
Lo que necesitábamos: un sistema que hiciera la prospección por nosotros, pero que no enviara nada sin nuestra supervisión. El humano decide, la máquina ejecuta.
Arquitectura: dos agentes, un pipeline
En lugar de un solo agente que haga todo, dividimos el trabajo en dos especializados:
Agente Prospector
- Misión: encontrar empresas en nuestra zona (País Vasco, Navarra, Burgos) que necesiten servicios digitales
- Frecuencia: cada martes y jueves a las 9:00
- Output: prospects.json con nombre, sector, web, problemas detectados, scoring
- Herramientas: navegador para auditar webs, búsqueda web para encontrar empresas
Agente Designer
- Misión: verificar que los datos del prospector son correctos y componer emails de venta
- Frecuencia: miércoles y viernes a las 10:00
- Output: emails comerciales listos para enviar, basados en datos verificados
- Herramientas: navegador (verificación + benchmark de competidores)
El ciclo de vida de un prospecto
prospects.json — Estados del pipeline
new → audit → verified → approved → designed
│ │ │ │ │
│ Prospector Designer Roberto Designer
│ encuentra navega la revisa y compone
│ el lead web real aprueba el emailCada prospecto pasa por 5 estados. Roberto interviene solo una vez: para aprobar los datos verificados antes de que se genere el email.
Por qué la verificación lo cambia todo
Este es el punto más importante del pipeline, y lo aprendimos de la peor manera posible.
Cuando el prospector analizó Bodegas Ochoa (bodega navarra con más de 40 años de historia), reportó tres problemas: web desactualizada, sin tienda online propia, y sin sistema de reservas. Los tres parecían razonables.
Pero al verificar con el navegador descubrimos que dos de tres eran incorrectos:
- La web había sido renovada en 2025 con diseño moderno y responsive
- Sí tienen tienda online propia con WooCommerce en un subdominio
- Sí tienen reservas de enoturismo (aunque vía un tercero, Rezdy)
Si hubiéramos enviado un email basado en datos falsos, habríamos quedado como aficionados. La verificación con navegador real no es un lujo — es obligatoria.
El archivo prospects.json
Los dos agentes comparten datos a través de un simple archivo JSON. Cada prospecto tiene campos como: nombre, sector, web, problemas, score, status, y datos de verificación.
El SOUL.md del Designer: dos fases
FASE 1 (verificación): para prospectos en status audit. El agente DEBE usar el browser tool para navegar la web, tomar snapshots, y verificar cada claim. Si el browser no está disponible, debe abortar — nunca inventar.
FASE 2 (email comercial): para prospectos en status approved. Navega competidores del sector para obtener datos de benchmark reales, y compone un email de máximo 250 palabras aplicando los principios de persuasión de Cialdini.
Clasificación inteligente del problema
No todos los prospectos necesitan lo mismo. Después de verificar, el designer clasifica el tipo de problema:
- VISUAL — diseño obsoleto, no responsive, branding desactualizado
- FUNCIONAL — falta portal de cliente, sistema de citas, e-commerce, app
- INTEGRACIÓN — las piezas existen pero están fragmentadas en dominios y servicios separados
- MIXTO — combinación de problemas
Esta clasificación determina el ángulo de venta del email. No tiene sentido proponer un rediseño visual cuando el problema real es que no tienen sistema de citas online.
Próximo post
En el último post de la serie profundizaremos en los 6 principios de persuasión de Cialdini y cómo los aplicamos en los emails de venta generados por IA. Porque enviar un email no es difícil — lo difícil es que lo lean.
