IA aplicada
que puedes
enseñar en
una llamada.
No envían mensajes, no tocan datos sensibles y no dependen de un backend. Sirven para enseñar cómo la IA puede ayudar en ventas, atención, dirección, propuestas y diagnóstico antes de proponer un sprint. Usa solo ejemplos ficticios; no pegues información real de clientes.
*** Demo 01 - copiloto de ventas
Lead priorizado con siguiente acción
Ejemplo ficticio. En sprint real, cualquier mensaje sensible o contractual queda para revisión humana.
Procesa el mensaje para generar prioridad, borrador y siguiente acción.
Métrica: oportunidades con siguiente acción clara. Decisión humana: el equipo revisa el borrador. Integración mínima: hoja o CRM antes de automatizar envíos.
*** Demo 02 - atención y seguimiento
Bandeja IA de consultas y oportunidades
Una bandeja prioriza conversaciones, prepara mensajes y marca qué debe revisar una persona antes de enviar.
Selecciona una oportunidad para ver el seguimiento propuesto.
Métrica: consultas clasificadas y oportunidades con acción. Decisión humana: nadie envía sin revisar. Integración mínima: CSV semanal, CRM o bandeja simple.
*** Demo 03 - dirección semanal
Resumen operativo en 30 segundos
Genera el resumen para ver impacto, riesgos y siguiente ajuste.
Métrica: una lectura semanal para dirección. Decisión humana: dirección decide el siguiente ajuste. Integración mínima: carga manual de cuatro números.
*** Demo 04 - generador de propuestas
Propuesta base en minutos
La IA estructura alcance, entregables, exclusiones y próximos pasos para que el equipo comercial no parta de cero.
Genera la propuesta para ver alcance, entregables, exclusiones y próximos pasos.
Métrica: tiempo de preparación comercial. Decisión humana: la propuesta se revisa antes de enviarse. Integración mínima: plantilla editable.
*** Demo 05 - Índice de Beneficio IA
Prioriza dónde aplicar IA primero
Calcula el índice para ver beneficio potencial, riesgo y primer sprint recomendado.
Métrica: índice de beneficio y prioridad de primer sprint. Decisión humana: validar datos, riesgo y responsable interno antes de implementar.