De servicio manual a AI-powered product: cómo escalamos una empresa B2B de $60M a $120M
Resultados clave
El reto
Una empresa de servicios B2B facturaba $100M ayudando a grandes marcas con go-to-market strategy. Tenían expertise profundo y clientes enterprise sólidos.
El problema: todo era manual. Cada cliente requería horas de estrategas analizando data, creando mensajes, ajustando campañas. No escalaba.
La realidad operativa:
- Servicio 100% manual: cada output requería horas de trabajo humano
- Sin producto escalable: revenue crecía solo si contrataban más gente
- Tecnología disponible pero sin dirección: tenían herramientas AI propietarias, pero nadie sabía cómo aplicarlas al servicio real
- Gap entre tech y entrega: el equipo de producto construía features que los estrategas no podían usar efectivamente
- Calidad inconsistente: los outputs variaban según quién los producía
Sabían que la IA podía transformar el negocio. No sabían cómo convertir tecnología en valor real para clientes enterprise.
La solución
Como equipo de growth, empezamos con un principio claro: la IA es tan buena como los inputs que recibe. Tecnología sin sistema es ruido.
Product understanding
Antes de tocar distribución o go-to-market, necesitábamos entender qué estábamos vendiendo realmente.
Pasamos tres meses estudiando:
- • La tecnología propietaria: qué podía hacer, qué no
- • El producto real: cómo los clientes lo usaban
- • El valor específico: qué problema resolvía mejor que alternativas manuales
El insight:
No estábamos vendiendo "AI tools". Estábamos vendiendo go-to-market execution a escala enterprise con calidad humana.
System design
Una vez entendido el producto, aplicamos conocimiento de marketing, sales, copywriting y system thinking para diseñar la arquitectura completa.
El sistema de inputs que construimos:
Diseñamos frameworks específicos para alimentar los LLMs:
- • Templates de contexto por industria
- • Estructuras de prompting por tipo de output
- • Guidelines de marca y tono por cliente
- • Data quality protocols
Los outputs que el sistema generaba:
- • SMS campaigns
- • Sales emails
- • LinkedIn messages personalizados
- • Phone call scripts
- • AI caller con scripts dinámicos
Cada output tenía quality gates antes de llegar al cliente.
Team orchestration
Lideramos un equipo de 25 strategists que entregaban el servicio a clientes enterprise.
El reto: convertir estrategas acostumbrados a trabajo manual en operadores de sistemas AI.
Lo que implementamos:
- • Training interno sobre cómo usar la tecnología propietaria
- • Playbooks por tipo de cliente y vertical
- • Quality assurance process para validar outputs antes de delivery
- • Feedback loops: los estrategas reportaban qué funcionaba, qué no
El equipo dejó de "crear desde cero" y empezó a "orquestar sistemas".
Product marketing interno y externo
Vender el producto requería dos frentes:
Externo (a clientes):
No vendimos "tenemos IA". Vendimos "conseguí go-to-market execution a escala sin perder calidad".
Creamos casos de uso específicos por vertical. Demostramos ROI con data real.
Interno (al equipo):
Los estrategas tenían miedo de ser reemplazados por IA. Nuestro mensaje fue claro: "La IA no te reemplaza. Te libera para hacer trabajo estratégico de mayor valor."
Distribution at scale
Una vez que el sistema funcionaba, escalamos distribución de mensajes para clientes:
- Programmatic SEO: Generamos contenido a escala para clientes retail y B2B
- Programmatic advertising: Distribución automatizada de mensajes across canales
- CCTV advertising: Canales tradicionales coordinados con digital
Todo orquestado desde el mismo sistema central.
Los resultados
Transformación del negocio
- • De $60M a $120M en revenue
- • De empresa de servicios a empresa product + service
- • Mismo equipo, 2x el output
Eficiencia operativa
- • Tiempo de producción por campaña: reducción del 60%
- • Quality score: mejoró (no bajó) vs trabajo manual
- • Capacidad del equipo: cada strategist manejaba 3x más clientes
Adopción
- • 25 strategists operando el sistema consistentemente
- • Clientes enterprise renovando y expandiendo contratos
- • El producto se convirtió en diferenciador competitivo real
Qué aprendimos
La IA es tan buena como tus inputs
Tecnología sin sistema de inputs estructurados produce basura escalada. El trabajo real fue diseñar qué alimentar a los LLMs.
Product marketing interno es tan importante como externo
Si tu equipo no entiende el valor del producto, los clientes tampoco lo van a entender. Vendimos internamente primero.
System thinking beats tech thinking
No ganamos por tener mejor tecnología. Ganamos por aplicar pensamiento de sistemas: cómo orquestar humanos + IA + procesos + data.
Escalar calidad es posible
La creencia común es que automation sacrifica calidad. Falso. Con el sistema correcto, escalas sin perder calidad.
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