Casos

Sistemas reales, corriendo en producción.

Una selección de sistemas de IA construidos y desplegados por ResonateOps: dos de proyectos con clientes y dos de nuestra propia operación, porque corremos los mismos sistemas que vendemos. Los casos de clientes van anónimos por defecto; cada afirmación describe un sistema que hoy está vivo.

AI Sales Ops · Nuestra propia operación

Cada llamada de venta se convierte en propuesta, sola.

Contexto

Escribir la propuesta después de cada discovery call tomaba horas repasando notas, y los deals se enfriaban mientras el documento quedaba a medias.

Qué se construyó

Un pipeline que toma la llamada grabada, extrae alcance, dolores y señales de pricing, y redacta una propuesta estructurada archivada contra el deal correcto en el CRM. Un humano revisa y envía; nada sale solo.

Arquitectura

Discovery callTranscriptExtracción IABorrador de propuesta (PDF)Deal en CRM

Stack

FathomPythonRailwayClaudeClickUp

Resultados

borradores de propuesta en minutos, no horas
propuesta el mismo día en cada deal
revisión humana antes de enviar

AI Outbound Engine · Nuestra propia adquisición

El sistema de prospección que vendemos, corriendo nuestro propio pipeline.

Contexto

Necesitábamos un flujo predecible de conversaciones B2B sin comprar ads ni esperar referidos: el mismo problema que nos traen los clientes.

Qué se construyó

Infraestructura de envío dedicada en dominios secundarios con warmup y autenticación, listas de prospectos verificadas y secuencias enfocadas en respuestas, con entregabilidad monitoreada buzón por buzón. El mismo sistema que instalamos como Lead Acquisition Engine.

Arquitectura

Lista ICPVerificaciónBuzones con warmupSecuenciasRespuestasCalls agendadas

Stack

InstantlyMillionVerifierPythonClaude

Resultados

miles de prospectos verificados contactados
entregabilidad sana sostenida
respuestas que terminan en calls agendadas

Plataforma de Analytics con IA · Ecommerce US (bajo NDA)

Un dashboard en el que el CEO por fin confía.

Contexto

Una marca de ecommerce en EE.UU. cuyo dashboard de mando nunca cuadraba con el scorecard semanal del CEO, así que nadie confiaba en los números.

Qué se construyó

La causa raíz no era el código: el scorecard mezclaba dos fuentes de atribución en una sola cifra. Escribí un data contract, una definición clara por métrica, y reconcilié cada número contra la fuente de verdad, con atribución de plataforma y consistente.

Arquitectura

Fuentes conectadasColectoresData contract + cálculoDashboard = Scorecard

Stack

PythonFlaskSQLiteShopify / Meta / Google APIs

Resultados

números que cuadran
una definición detrás de cada métrica
un dashboard en el que confía la dirección

Plataforma de Ventas con IA · Consultora de ventas (Europa)

Una metodología de ventas convertida en software.

Contexto

Una consultora de ventas cuyo valor vivía en la metodología de su fundadora, atrapado en presentaciones y talleres, sin nada que sus clientes pudieran usar entre sesiones.

Qué se construyó

Convertí la metodología en un producto funcionando: un diagnóstico guiado que lleva al cliente de síntomas a causas raíz, espacios de trabajo por cliente y una capa de IA que ayuda a estructurar y redactar el pensamiento. Demo-first y entregas semanales; el proyecto puntual se convirtió en un retainer mensual.

Arquitectura

Metodología expertaDiagnóstico guiadoWorkspaces por clienteCapa IA de redacción

Stack

ReactTypeScriptSupabaseVercelAnthropic SDK

Resultados

un producto al que sus clientes entran
de proyecto puntual a retainer mensual
avance visible cada semana

Los casos de clientes van anónimos bajo la cláusula de referencia de nuestros acuerdos de servicio. Detalles y referencias disponibles en una llamada.

¿Quieres un sistema así en tu operación?

En 15 minutos te digo derecho cuál de estos patrones calza con tu operación y qué retorno esperar.