Investigación agéntica de cuentas
Contexto de cuenta recuperado, resumido y convertido en next actions con aprobación.
Nota del caso
La implementación se trató como un sistema operativo pequeño: primero visibilidad, después ownership y solo entonces automatización.
El punto de partida
Los reps preparaban follow-ups estratégicos leyendo CRM, emails antiguos, summaries e información pública. Era trabajo valioso, pero lento e inconsistente.
La señal importante no era que el equipo trabajara mal. Era que el trabajo dependía de memoria, copiar datos, revisar sistemas en paralelo y decidir prioridades sin una fuente de verdad compartida. El primer valor fue convertir trabajo invisible en un workflow visible.
La implementación
Ductio definió un workflow agéntico que recupera contexto aprobado, resume estado de cuenta, propone next actions, redacta follow-up y manda acciones externas a aprobación.
El scope se mantuvo deliberadamente pequeño. Las reglas cubren lo repetible, la IA se usa para resumir o clasificar cuando el texto libre aporta contexto, y las decisiones sensibles quedan en revisión humana. IA como apoyo dentro del proceso, no como piloto automático.
Qué se usó
La selección de herramientas se hizo desde el proceso, no desde una preferencia técnica previa. El criterio fue que cada pieza tuviera un owner claro, integración estable y una forma sencilla de revisar errores.
En la práctica se combinó CRM API, Orquestación tipo LangGraph, Trazas tipo LangSmith, OpenAI/Anthropic, Supabase, Slack. Las herramientas visibles para el equipo quedaron cerca de su trabajo diario, mientras la lógica de integración quedó documentada y separada de decisiones comerciales sensibles.
La mejora se vio en el trabajo diario.
En lugar de presentar el resultado como un dashboard, el equipo lo notó en tres escenas concretas: menos preparación manual, menos búsqueda de contexto y menos dudas sobre quién tenía que actuar.
Prep cuenta: Preparación de follow-up pasó de 70 min a 20 min.
Contexto: Fuentes aprobadas incluidas pasó de Variable a Consistente.
Control: Acciones externas revisadas pasó de Manual a Approval gate.
Qué cambió después
Los reps reciben un brief consistente y el sistema sigue acotado: el agente prepara y recomienda; las personas aprueban las acciones externas.
El cambio más valioso fue la calma operativa. El equipo dejó de perseguir datos sueltos y empezó a trabajar desde una secuencia común: entrada, contexto, decisión, acción y evidencia. 70% menos preparación
El workflow en una línea
Cómo se construyó
Un trigger CRM inicia retrieval de contexto. El agente planifica, revisa permisos de tools, redacta outputs, envía a aprobación y registra trazas.
El stack fue pragmático: CRM API, Orquestación tipo LangGraph, Trazas tipo LangSmith, OpenAI/Anthropic, Supabase, Slack. No se eligieron herramientas para impresionar, sino por ownership, integración y mantenimiento. El resultado es un sistema que el equipo puede entender y operar.
Lo que quedó entregado
- Context retrieval
- Plan agente
- Permisos tools
- Approval queue
- Trace logs
- La preparación de cuentas estratégicas bajó alrededor de 70%.
- Los reps reciben un brief consistente antes del outreach.
- Cada acción externa queda revisable antes de enviarse o escribirse.
