del trabajo de la mayoría de los desarrolladores. Utilizamos herramientas como Cursor, Windsurf, OpenAI Codex, Claude Code, etc., para ser mucho más productivos en el trabajo. Sin embargo, a partir de conversaciones con personas que trabajan en líneas de trabajo no técnicas, a menudo veo muchos procesos que se pueden optimizar utilizando la IA.
En este artículo, mostraré cómo otras industrias no tecnológicas pueden beneficiarse del uso de la IA. Destacaré esto automatizando el proceso de búsqueda de prospectos con IA, un trabajo de ventas típico que requiere mucho trabajo manual. El objetivo del artículo es resaltar cómo incluso las personas sin conocimientos técnicos pueden utilizar los últimos agentes de codificación para crear potentes herramientas de automatización.
A lo largo del artículo, destacaré mis principales consejos con:
Este es un consejo principal.
¿Por qué necesitamos la búsqueda automática de prospectos?
Los representantes de desarrollo empresarial trabajan con:
Encontrar prospectos interesantes Recuperar su información de contacto, como su perfil de LinkedIn o dirección de correo electrónico Contactar a prospectos e intentar programar una reunión
A partir de ahí, normalmente un ejecutivo de cuentas se hace cargo, aunque me centraré en cómo optimizar los primeros tres pasos.
Este proceso de tres pasos suele ser bastante extenso, ya que encontrar prospectos en línea requiere buscar en muchos perfiles de LinkedIn u otros sitios web para encontrar empresas interesantes. Después de encontrar una empresa, normalmente comienza a buscar personas específicas de la organización con quienes comunicarse. Por lo general, serán los tomadores de decisiones clave, que pueden ser un gerente intermedio en una empresa más grande o un director financiero en una empresa más pequeña. Después de encontrar a la persona correcta, necesita obtener su información de contacto, que generalmente se encuentra en LinkedIn o en el sitio web de la empresa. Finalmente, debes comunicarte con esta persona con un mensaje personalizado.
Encontrar perspectivas interesantes
Comenzaré a desarrollar esta herramienta usando Claude Code. Básicamente, puedes utilizar cualquier herramienta de codificación allí, como Codex, Cursor, Windsurf, Replit, etc. El punto principal son los comandos que utiliza para crear la aplicación.
Utilice siempre el modo de planificación antes de crear una nueva aplicación
Siempre empiezo usando el modo de plan, que le dice al modelo que lea su mensaje, cree un plan paso a paso y haga preguntas aclaratorias. Esto es muy útil, ya que le ayuda a limitar el alcance de su aplicación y garantiza que pueda expresar su opinión sobre cualquier ambigüedad. Por ejemplo, me preguntaron:
¿A qué ubicación se dirige (en mi caso, estoy buscando prospectos en Noruega)? ¿En qué lenguaje de programación desea su aplicación (elegí Python, pero por supuesto también son posibles TypeScript u otros lenguajes)? ¿Cuáles son algunos sitios web que desea ver (en Noruega, proff.no tiene mucha información sobre empresas y empleados, por lo que puede encontrar herramientas similares, o incluso pedirle a su agente de codificación que encuentre estos sitios web él mismo mediante una búsqueda en la web?) ¿Qué formato de salida prefiero (elegí una hoja de Excel)?
Todas estas son grandes preguntas que debemos aclarar, razón por la cual usar el modo de plan es tan útil.
Además, asegúrese de indicarle a su modelo que utilice API disponibles públicamente y solo busque información de empresas relevantes. Obtener información personal podría ir en contra de las regulaciones, dependiendo de dónde viva.
Proporcione siempre a su agente de codificación tantas herramientas como sea posible. Podrían ser servidores MCP, credenciales de OpenAI o acceso a cualquier programa a través de una API.
Además, también creé una clave OpenAI, que le dije a Claude Code que podía cargar desde mi archivo .env con OPENAI_API_KEY. Esto es útil porque muchas operaciones probablemente requerirán el uso de un LLM para buscar o procesar información. Por lo tanto, es muy importante proporcionar a Claude Code acceso a un potente servicio API. Si tiene otras API relevantes, también debe proporcionarle a Claude Code la documentación para estas API y decirle que las use.
Yo, por ejemplo, le informé a Claude que tiene acceso a la búsqueda web y que puede realizarla con la siguiente función:
respuesta = cliente.respuestas.create( modelo=”gpt-5″, herramientas=[{“type”: “web_search”}]input=”¿Cuál fue una noticia positiva de hoy?” )
Después de responder todas las preguntas aclaratorias, le dije a Claude que comenzara a construir y creó una aplicación para encontrar una lista de prospectos, devuelta en formato CSV. Esto cubre tanto el paso 1 como el 2, de encontrar primero prospectos interesantes y obtener su información de contacto.
Después de encontrar todos estos prospectos, también debe realizar una revisión manual para garantizar la corrección. Además, recomiendo solicitar a GPT-5 o un modelo equivalente que revise sus resultados y verifique cualquier inconsistencia.
Haga que un LLM revise sus resultados para verificar que sean correctos.
Por último, también es importante cumplir con las regulaciones al encontrar prospectos. Sólo debería buscar empresas relevantes en línea y luego buscar personas manualmente para cumplir con las regulaciones del RGPD. Por lo tanto, para encontrar información adicional, como el nombre, el correo electrónico y la función de prospectos individuales, busco manualmente la información de las empresas proporcionadas con mi solicitud.
extendiendo la mano
Después de encontrar la información de contacto, ahora necesita comunicarse. Puede leer muchas estadísticas e información sobre cómo realizar correos electrónicos en frío, pero no entraré en eso aquí, ya que mi atención se centra en la tecnología y cómo podemos usarla para optimizar nuestros procesos.
Hasta este punto, supongo que ha obtenido una lista de prospectos relevantes, incluida su información de contacto, y que está listo para comenzar a comunicarse. Ahora queremos crear mensajes personalizados para cada individuo, lo cual afortunadamente es una tarea en la que los LLM son realmente buenos.
Los LLM pueden crear mensajes personalizados
Por ejemplo, en esta etapa, tengo la siguiente información por cliente potencial:
Nombre individual Correo electrónico individual Función individual Nombre de la empresa Tamaño de la empresa Ingresos de la empresa
Además, en general, suele ser mejor agregar más información a las indicaciones. Si prefieres un estilo o tono específico en tus correos electrónicos, debes agregar esa información. Una buena idea también es mostrar ejemplos de sus correos electrónicos anteriores, destacando cómo escribe los correos electrónicos usted mismo y, por lo tanto, utilizando indicaciones breves para mejorar la calidad de la salida.
Agregue tanta información como sea posible a sus indicaciones
Ahora usaré esta información para redactar un mensaje personalizado. Esto se puede hacer de forma relativamente sencilla utilizando GPT-5, por ejemplo:
Prompt = f””” Eres un experto en la creación de correos electrónicos personalizados. Se te proporciona información sobre una persona y tienes que crear un correo electrónico para comunicarte con ella por primera vez. Nombre: {name} Correo electrónico: {mail} Función: {role} Nombre de la empresa: {company_name} Tamaño de la empresa: (company_size} Ingresos de la empresa: {company_revenue} Crea una etiqueta de asunto y el correo electrónico completo, sin incluir otros comentarios ni razonamientos. “”” client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY, base_url=API_URL) importar sistema operativo desde openai importar resultado OpenAI = client.responses.create( model=”gpt-5″, input=prompt, razonamiento={ “esfuerzo”: “bajo”}, texto={ “verbosidad”: “bajo” },)
Cuando tenga el esquema del mensaje, podrá modificarlo y optimizarlo manualmente para la persona con la que se está comunicando, dada la información que ha encontrado.
Ahora puede comunicarse mediante estos correos electrónicos. Para evitar infringir los términos de servicio y enviar spam a las personas, recomiendo comunicarse manualmente y no utilizar un servicio automatizado. No apruebo los correos electrónicos no deseados o similares. La IA solo se utiliza para ayudarlo y hacer que los procesos sean más efectivos, no necesariamente para eliminar a todos los humanos del circuito.
Conclusión
En este artículo, destaqué cómo se pueden utilizar las últimas herramientas de codificación, como Claude Code, para automatizar algunos procesos. En este artículo específicamente, cubrí cómo optimizar el proceso de llegar a clientes potenciales mediante el uso de inteligencia artificial para encontrar automáticamente empresas relevantes y crear correos electrónicos automáticamente sin dejar de cumplir con las normas. Hemos visto un inmenso progreso con la IA en los últimos años, pero todavía creo que la IA se está quedando atrás en el lado de la implementación. Por lo tanto, si puede integrar rápidamente la IA en su vida diaria, puede tener una gran ventaja sobre sus pares.
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