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SAaS B2B · infraestructura · 2024

Agentes IA en el ciclo de venta: 4.7× ROAS.

Vertex Cloud vende infraestructura cloud a equipos de DevOps mid-market en LATAM. Tienen un ciclo de venta largo (45–90 días), técnico y caro de operar. Construimos agentes con Claude que califican leads, agendan demos y mantienen el seguimiento sin que sus 6 AEs se ahoguen.

Cliente
Vertex Cloud
Industria
SAAS B2B · INFRAESTRUCTURA
Duración
11 meses
Año
2024
01 — Resultados

Lo que movimos.

4.7×
ROAS sostenido
Mantenido durante 8 trimestres consecutivos.
−61%
Tiempo calificación
De 18 minutos por lead a 7 minutos asistidos por agente.
+218%
Demos calificadas/mes
Mismo equipo, agentes IA antes del primer contacto humano.

Datos firmados por CTO + VP Sales · Vertex Cloud. Ventana de medición: 24 meses · Q1 2024 – Q4 2025.

02 — El reto

AEs ahogados, leads malos.

Vertex tenía un funnel típico de SaaS B2B: contenido técnico → demo request → llamada de calificación → demo → propuesta. El problema: los AEs pasaban 60% de su tiempo en llamadas de 20 minutos para descartar leads no calificados.

Los buenos leads se enfriaban porque el seguimiento manual no escalaba. El equipo cerraba 11% de las propuestas en lugar del 22% que sí lograban cuando el seguimiento era impecable.

Contratar 4 SDRs más era la opción obvia. Pero el ticket promedio y el cost-to-serve no daban. Necesitaban automatizar sin perder el tono técnico que vendía.

03 — La solución

Agentes IA con buenas evals, no demos.

Construimos dos agentes con Claude 3.5 Sonnet (y migrados a Haiku 4.5 para los flujos high-volume): uno de calificación que habla con el lead vía chat, y uno de seguimiento que escribe drafts al AE con contexto completo.

El agente de calificación no es un chatbot. Es un sistema con tool use que consulta el CRM, lee el sitio del prospecto, identifica su stack y produce un brief técnico para el AE en lugar de hacerle perder 20 minutos. Si detecta un caso interesante, agenda en Cal.com automáticamente.

El de seguimiento corre 2x al día, identifica oportunidades en pausa y le manda al AE el draft ya escrito. El AE solo edita y manda. Aprende del estilo de cada AE en 2 semanas.

  • Agente de calificación con Claude + tool use sobre CRM
  • Agente de seguimiento con generación de drafts personalizados
  • Evals serias: 200 conversaciones humanas como golden set
  • Sistema de feedback explícito (👍/👎) para retraining mensual
  • Integración nativa con HubSpot, Cal.com, Slack y email
  • Dashboard de costo por lead calificado y por demo agendada
04 — Stack y equipo

Donde la mayoría hace prompt engineering, hicimos product engineering.

Cero "agentes que parecen agentes". Sistemas con evals serias, observabilidad, fallback humano y métricas de negocio (no de uso del modelo).

Claude Sonnet 4 Claude Haiku 4.5 OpenAI gpt-4.1 Vercel AI SDK LangSmith HubSpot Cal.com PostHog Postgres + pgvector Inngest
“El nivel técnico es el de una agencia de Silicon Valley, pero con el cuidado de un estudio boutique. Difícil de encontrar.”
Diego PáezCTO · Vertex Cloud
05 — Aprendizajes

Lo que volveríamos a hacer.

  • Las evals con golden set humano son lo que separa un demo de un producto. Sin eso, los agentes degeneran solos.
  • Tool use con CRM real escala. RAG sobre PDFs no — al menos no para sales en B2B técnico.
  • Modelos rápidos y baratos (Haiku) ganan a Sonnet cuando el flujo está bien diseñado. La elección del modelo es la última decisión, no la primera.
  • El feedback explícito de los AEs vale más que cualquier benchmark público. Diseña el botón 👍/👎 desde el día uno.
06 — Siguiente caso

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