Preguntas frecuentes sobre IA aplicada a marketing
Lo que nos preguntan empresarios que ya gastan en Meta y Google y quieren aplicar IA real (no demos) a su CRM y proceso comercial.
¿Qué os diferencia de otras agencias que dicen usar IA?
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La mayoría de agencias que se llaman 'agencia IA' usan ChatGPT para escribir copy y poco más. Nosotros tenemos un stack interno con agentes Claude y GPT que analizan leads en cuanto entran al CRM, optimizan campañas en base a deals cerrados (no formularios), mantienen Zoho limpio, generan briefings comerciales cada mañana y nos avisan en Telegram cuando algo se sale del rango. Lo que aplicamos contigo es exactamente lo mismo que usamos nosotros cada día. Si una agencia te enseña una demo de ChatGPT y no te enseña una arquitectura de agentes corriendo en producción, no es agencia IA — es agencia con ChatGPT abierto en otra pestaña.
¿Tenéis casos reales de IA aplicada o solo demos?
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Tenofransa (construcción industrial B2B) usa nuestro sistema con agente IA que analiza cada lead entrante con datos enriquecidos de Apollo/Clay, scoring automático y enrutado al comercial correcto. El propio Acelera funciona desde el día 1 con agentes IA en Zoho One: 7 eventos de pipeline disparan análisis post-interacción con Claude, briefings comerciales diarios generados con Claude CLI (cero coste API gracias al plan suscripción), monitorización en Telegram de cualquier deal estancado. Si te interesa, en la reunión de auditoría te enseñamos el dashboard y los workflows N8N corriendo en directo — nada de slides.
¿Puedo ver vuestro propio sistema interno con IA?
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Sí — es nuestro mejor argumento comercial. En la reunión de auditoría te enseñamos: el workspace donde Claude opera como copiloto de Pablo y Víctor, los 33 workflows N8N activos (CRM sync, briefings, dashboards, monitorización), el bot de WhatsApp con Claude que responde leads en horario, los agentes de análisis post-reunión que actualizan Zoho automáticamente. Transparencia total — porque si lo enseñamos, lo podemos replicar contigo. Si no lo enseñáramos, sería sospechoso.
¿Claude vs GPT vs Gemini — cuándo uso cada uno?
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Cada modelo tiene su sitio. Claude (Anthropic) para razonamiento complejo, análisis largos de transcripciones, escritura técnica con criterio editorial — es nuestro modelo principal para agentes que toman decisiones. GPT-4 (OpenAI) para velocidad, llamadas a herramientas, bulk de tareas cortas con bajo razonamiento — perfecto cuando volumen importa. Gemini (Google) para tareas multimodales (audio, vídeo, imagen) y todo lo que toca Google Workspace nativo. Modelos especializados como Clay para enrichment B2B, Apollo para prospecting, Whisper para transcripción de llamadas. Cada IA en su sitio — no una sola para todo.
¿RAG vs fine-tuning — cuál aplicáis a clientes?
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RAG (Retrieval Augmented Generation) en el 95% de los casos. RAG conecta un modelo grande (Claude, GPT-4) a tu base de conocimiento — productos, histórico de Zoho, documentación interna, transcripciones de llamadas — sin reentrenar nada. Es más barato, más rápido de iterar y permite actualizar el conocimiento sin retraining. Fine-tuning solo cuando necesitas un comportamiento muy específico imposible vía prompt (tono ultra-particular, jerga sectorial cerrada, formato de salida rígido) y tienes >5k ejemplos de calidad. Para marketing y ventas: RAG sobre vector DB (Pinecone, Supabase pgvector) cubre el 95% de necesidades a una fracción del coste.
¿Agentes vs prompts — qué diferencia hay en práctica?
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Un prompt es una instrucción única — 'escribe esto'. Un agente es un loop con memoria, herramientas y autonomía — 'analiza este lead, busca info en Apollo, escribe nota en Zoho, asigna al comercial correcto, avisa en Telegram, espera respuesta y reajusta'. Los agentes son lo que diferencia 'usar ChatGPT' de 'tener IA en producción'. Nuestro stack: Claude Code como copiloto de equipo (33 workflows N8N llamando claude-p), agentes específicos por tarea (análisis post-interacción, briefing matinal, cierre de deals), todos con memoria persistente en filesystem + Zoho. Resultado: el equipo humano gestiona excepciones, no operativa.
¿Por qué la IA debe vivir en el cliente y no solo en la agencia?
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Porque si la IA solo vive en nuestra agencia, dependes de nosotros para ejecutar cada acción. Y eso no escala. Nuestra propuesta: la IA vive en tu CRM, tu workspace y tus workflows — nosotros la diseñamos, configuramos y mantenemos, pero los agentes ejecutan en tu infraestructura. Si mañana decides quitarte la agencia, te quedas con el sistema funcionando. Cobramos por el setup, la mantención y la mejora continua — no por bloquearte. Si una agencia 'IA' insiste en correr todo desde su nube y no enseñarte el detalle técnico, te están vendiendo dependencia, no IA.
¿Cuánto cuesta el setup de IA aplicada a marketing?
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Tres modalidades, idéntico patrón que el resto de servicios Acelera. Campañas + Analítica + BI con capa IA desde 2.500 €/mes (gestionamos Meta/Google + agentes IA sobre tu CRM + dashboard). Solo Analítica + BI con IA desde 3.250 € setup + 750 €/mes (montamos agentes y dashboard, tu equipo o tu agencia siguen llevando campañas). Analítica + BI + Formación Ads con IA desde 4.450 € setup + 750 €/mes (lo anterior + plan formativo para que tu equipo opere con IA ya integrada). Permanencia mínima 4 meses. Antes de cualquier cobro, reunión de auditoría de 1 hora sin coste.
¿Cuánto tarda en estar operativo un agente IA en mi empresa?
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Setup técnico de los agentes principales (análisis de leads, scoring, enrutado, briefing) entre 3 y 4 semanas — depende de cuántos workflows N8N hay que montar y del estado del CRM. Dashboard cruzando IA + publicidad + CRM en 4-5 semanas. Primeras señales del algoritmo aprendiendo (Meta y Google viendo deals cerrados como evento de conversión) en 4-6 semanas. Resultado consolidado entre 8 y 12 semanas. El CPL puede subir al principio — es lo que queremos: significa que Meta y Google están filtrando curiosos y priorizando perfiles que tu CRM marca como compradores reales.
