Extracción de entidades
Convierte notas y llamadas en propiedades estructuradas: presupuesto, decisor, urgencia y competidor.
Agente de Higiene & Operaciones Data
Agente de Datos
Administración silenciosa y continua de su CRM. Extraiga entidades, actualice etapas de negocio y limpie su base de datos sin fricción ni trabajo manual.
Motor de Inteligencia
Stack Tecnológico
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Google Gemini
ClaudeHigiene de datos ejecutándose en segundo plano
Diagnóstico
De un CRM desactualizado a datos confiables
Resolvemos la causa estructural del dato sucio antes de construir reportes o scoring predictivo.
Situación actual / Problema
- CRM desactualizado por falta de llenado de campos manuales por parte de los vendedores.
- Proyecciones de ventas (Forecast) imprecisas y datos duplicados.
- Tareas administrativas que restan tiempo de venta.
Solución Awtana
- Extracción automática de datos estructurados a partir de notas o llamadas.
- Corrección automática de montos, fechas y enriquecimiento de fichas de cliente.
- Agente en segundo plano ejecutando actualizaciones en tiempo real.
Hoja de ruta
Fases de trabajo del despliegue
Un despliegue gradual y auditable, con criterios verificables al cierre de cada fase.
- Fase 00
Auditoría de Datos & Reglas de Negocio
Diagnóstico de calidad de la base, propiedades críticas, duplicados y definición de reglas de validación.
Diccionario de datos y reglas aprobadas.
- Fase 01
Configuración de Algoritmos de Extracción
Modelado de la extracción de entidades desde notas, correos y transcripciones de llamadas.
Precisión de extracción validada en muestra.
- Fase 02
Conexión Bidireccional con el CRM
Sincronización segura con tu CRM para leer contexto y escribir propiedades, etapas y montos.
Agente escribiendo en producción con trazabilidad.
- Fase 03
Monitoreo de Higiene de Base de Datos
Tablero de completitud, duplicados detectados y correcciones aplicadas, con revisión periódica.
Completitud de campos críticos en aumento sostenido.
Funcionalidades
Qué ejecuta el agente sobre su CRM
Operaciones continuas de higiene y enriquecimiento, con registro de cada cambio aplicado.
Actualización de etapas
Mueve negocios de etapa según señales reales de la conversación y las reglas del pipeline.
Deduplicación y enriquecimiento
Detecta registros repetidos, normaliza formatos y completa fichas de empresa y contacto.
Forecast confiable
Montos y fechas de cierre corregidos para que la proyección refleje el pipeline real.
Modelo de Inversión: Setup Fee (Despliegue) + Retainer Mensual (Mantenimiento, tokens y monitoreo).
RESULTADOS Y CLIENTES
- 10+
- Años de experiencia
- 300+
- Proyectos realizados
- 98%
- Satisfacción del cliente
Bien acompañado
“Grata asertiva y con gran disposición y flexibilidad para lograr objetivos.”
Reseña Verificada de HubSpot Partner
FAQ
Preguntas frecuentes
Respuestas directas a las consultas más habituales de equipos comerciales y de tecnología.
¿Qué ejecuta el Agente de Optimización de Datos sobre el CRM?
Extrae información estructurada desde notas, correos y llamadas, actualiza etapas y montos, y depura registros duplicados de forma continua.
- Extracción: presupuesto, decisor, urgencia y competidor.
- Actualización: etapa del negocio, fecha de cierre y monto.
- Higiene: deduplicación, normalización de formatos y enriquecimiento.
¿La información compartida con el agente se usa para entrenar modelos?
No. Se opera bajo acuerdos de retención cero: los datos enviados a los modelos no se almacenan ni se utilizan para entrenamiento.
- APIs empresariales con zero data retention contractual.
- Aislamiento de datos por cliente, sin contexto compartido entre instancias.
- Cifrado en tránsito y credenciales gestionadas en bóveda de secretos.
- Opción de enmascarar campos sensibles antes de enviarlos al modelo.
¿El agente usa RAG o fine-tuning para conocer el negocio?
Utiliza RAG sobre una base de conocimiento propia de la empresa, lo que permite actualizar información sin reentrenar el modelo.
- RAG: recupera documentos, políticas y catálogos antes de responder.
- Actualización inmediata al cargar o modificar un documento fuente.
- Menos alucinaciones: cada respuesta se ancla en contenido verificable.
- El fine-tuning se reserva para ajustes de estilo o formato.
¿El agente puede modificar datos sin supervisión?
No de forma indiscriminada: la empresa define qué campos puede escribir automáticamente y cuáles requieren aprobación humana.
- Lista blanca de propiedades escribibles por el agente.
- Cambios de monto o etapa sobre umbral definido pasan a revisión.
- Historial de auditoría con valor anterior y valor nuevo.
¿Con qué CRM y fuentes de datos trabaja?
Trabaja de forma nativa con HubSpot y se conecta por API a Salesforce, ERP y transcriptores de llamadas.
- HubSpot: lectura y escritura de contactos, empresas y negocios.
- Fuentes: correos, notas, transcripciones de Aircall y reuniones.
- Salida: propiedades estructuradas listas para reportería.
¿Cómo mejora la precisión del forecast comercial?
Corrige montos y fechas de cierre a partir de la evidencia real de la conversación, eliminando el sesgo del registro manual.
- Detección de negocios estancados sin actividad reciente.
- Alerta ante fechas de cierre vencidas o poco realistas.
- Completitud de campos críticos monitoreada en tablero.
¿Cuánto demora la implementación?
Entre 4 y 6 semanas, comenzando por la auditoría de datos y el diccionario de propiedades.
- Semanas 1-2: auditoría de calidad y reglas de validación.
- Semanas 3-4: algoritmos de extracción y pruebas sobre muestra.
- Semanas 5-6: conexión bidireccional y monitoreo en producción.
¿Cuál es el modelo de inversión y el retorno esperado?
Setup Fee de despliegue más retainer mensual; el retorno se observa en horas administrativas liberadas y en la confiabilidad del pipeline.
- Menos tiempo de vendedores en carga manual de datos.
- Reducción de duplicados y de campos críticos vacíos.
- Forecast con desviación medible frente al cierre real.