Agentes de IA personalizados y aplicaciones listas para usar que se conectan a sus herramientas de negocio y automatizan flujos de trabajo complejos.
Antes: los leads entrantes llegaban a un formulario de contacto y esperaban horas para una respuesta manual. Después: un agente de IA califica a cada visitante en tiempo real — pregunta sobre presupuesto y plazos, crea un registro en el CRM, envía un seguimiento personalizado y agenda una llamada, todo sin un humano en el proceso.
Antes: los tickets de soporte sobre estado de pedidos, devoluciones y preguntas de producto se acumulaban y requerían búsqueda manual en WooCommerce. Después: un agente de IA responde al instante — conectado en vivo a pedidos, catálogo de productos y FAQ — y escala solo los casos que realmente necesitan un humano.
Antes: las descripciones de productos eran escasas, inconsistentes y se escribían manualmente, una por una. Después: un agente de IA genera y mejora a gran escala descripciones de productos, textos de categorías, metadatos SEO y sugerencias de enlazado interno, usando los datos en vivo de la tienda como fuente.
Antes: los leads nuevos permanecían en el CRM hasta que un representante de ventas encontraba tiempo para dar seguimiento — a menudo días después. Después: un agente de IA monitoriza los leads entrantes, redacta correos de seguimiento personalizados, actualiza las etapas de las negociaciones, crea tareas y alerta al equipo cuando un lead muestra señales de compra.
Antes: las revisiones diarias del negocio exigían extraer manualmente los números de GA4, WooCommerce, el CRM y hojas de cálculo — una tarea de 30 minutos que rara vez se realizaba. Después: un agente de IA entrega un único resumen diario con cifras de ventas, número de leads, anomalías, carritos abandonados y acciones recomendadas.
Antes: los miembros del equipo pasaban horas buscando en Google Drive, Notion e hilos de correo políticas, procedimientos y decisiones pasadas. Después: un asistente de IA interno responde preguntas al instante buscando en los documentos de la empresa, resumiendo políticas y redactando respuestas listas para soporte.
Aplicación · De pago — Antes: los usuarios pasaban horas redactando currículums, dándoles formato y adaptando cada versión a cada vacante. Después: rellenar un formulario de admisión de 10 minutos y recibir un currículum en PDF pulido y optimizado para ATS en minutos. Toda la canalización — admisión, reescritura con GPT, ensamblaje de PDF, entrega — se ejecuta automáticamente mediante n8n.
Aplicación · De pago — Antes: los gestores de SMM pasaban de 6 a 8 horas diarias escribiendo publicaciones, seleccionando visuales y publicando manualmente en las plataformas. Después: se define un brief una vez por semana; la canalización de IA genera el texto, selecciona o crea imágenes, programa y publica — automáticamente, en todos los canales.
Aplicación · De pago — Antes: los usuarios tenían que escribir consultas y leer respuestas en texto — lento, poco accesible y poco natural en móvil. Después: hablar una pregunta y obtener una respuesta hablada al instante. Ciclo de voz completo: reconocimiento de voz → razonamiento del LLM → síntesis de voz, todo en menos de dos segundos.
Aplicación · Gratis — Antes: las noticias de videojuegos había que escribirlas y publicarlas manualmente — lento, inconsistente e imposible de escalar junto con el marketplace. Después: un flujo de trabajo de n8n monitoriza fuentes de noticias de videojuegos, reescribe los artículos con GPT y los publica automáticamente en WordPress — sin un solo paso manual.
Aplicación · Gratis — Antes: generar imágenes durante una sesión de IA significaba salir de la conversación, abrir un navegador y pegar los resultados de vuelta manualmente. Después: Claude y otros agentes compatibles con MCP generan, consultan el estado y guardan imágenes directamente en la sesión — de un solo prompt a un archivo terminado, sin cambiar de contexto.
Aplicación · Gratis — Antes: redimensionar imágenes a dimensiones exactas dentro de un flujo de trabajo de agente significaba invocar un comando por shell, gestionar manualmente los cálculos de relación de aspecto y tratar a mano los casos límite de relleno. Después: una sola llamada a herramienta — el agente especifica dimensiones y modo, obtiene un archivo terminado.
Estoy disponible para colaborar por contrato. Si tiene una idea de proyecto interesante, reserve una llamada por Calendly.
Agenda una llamada de 30 min