Una estrategia AI que despliega, no otro slide deck
Han evaluado 20 herramientas AI. Usan 6. Ninguna mueve pipeline medible. Ayudamos a los líderes de empresas B2B SaaS a sacar la AI del purgatorio de pilotos y llevarla a infraestructura de producción: estrategia, governance e implementación integrada, todo ligado al revenue.
Dónde se rompe la adopción de AI
Cada equipo GTM con el que hablamos tiene un problema AI que suena igual: un top rep ha construido en Claude un prompt de lead scoring que funciona genial, para él. Marketing usa Apollo + Clay. Ops está pilotando 11x. Legal está nervioso por los datos que entran a ChatGPT. La leadership quiere una estrategia. Nadie sabe señalar el Pipeline que la AI ha movido.
El gap no es el entusiasmo. Es la claridad operativa: un framework sobre qué pilotos escalar, cuáles matar y cómo gestionar la AI como infraestructura de revenue, no como sidecar.
Cerramos ese gap. AI funcionando integrada en su CRM, en su stack de sales y en el workflow diario del equipo. Una governance que legal firma. Una medición ligada a Pipeline.
Y como desplegamos lo que diseñamos: nuestro propio stack corre sobre un HubSpot MCP a medida, Claude y Clay, obtiene operadores que han vivido las decisiones de arquitectura, no consultores de slideware.
Nuestro framework AI-para-GTM
Roadmap de adopción
Scorecard pilot-to-production. Qué 6 herramientas se quedan, cuáles 14 se van. Inversión ligada a objetivos de revenue, no a ciclos de hype de proveedores.
Guardrails & policy
Reglas de tratamiento de datos, rúbrica de evaluación de proveedores, defensas contra prompt injection. Legal y security dejan de entrar en pánico.
Workflows integrados
Integraciones funcionando entre HubSpot, Clay, Apollo, 11x, Claude y MCPs a medida. No pilotos en sandboxes aisladas.
Capacidad del equipo
Formación por rol. Librerías de prompts que sus reps usan de verdad. Transferencia de capacidad, no dependencia de nosotros.
Del diagnóstico a la implementación integrada
AI Readiness Assessment
Diagnóstico de 2 semanas: footprint actual de herramientas, audit de gasto, gaps de governance, mapa de oportunidades. Output, roadmap a 90 días priorizado con estimaciones de ROI.
Roadmap AI GTM
Qué pilotos escalan, cuáles mueren, cuáles se reconstruyen. Asignación de presupuesto, ownership, métricas. Revisitas trimestrales integradas.
Framework de governance
Policies de datos, rúbrica de evaluación de proveedores, estándares de seguridad, workflow de aprobación. Listo para firma de legal en sectores regulados (fintech, healthtech).
Playbook pilot-to-production
Metodología de pilotos estructurada con criterios de kill y rutas de scale. Fin de los pilotos zombie.
Build de workflows AI-native
Integraciones funcionando en su stack: orquestación de enrichment con Clay, lead scoring impulsado por Claude, HubSpot MCP para workflows de sales, 11x para outbound, plays Apollo signal-driven.
Enablement del equipo
Formación por rol para SDRs, AEs, ops y leadership. Librerías de prompts para su ICP, messaging y sistemas. Office hours durante los primeros 90 días.
Del audit a producción
Audit del footprint AI actual, del gasto en herramientas, de la postura de governance y de la capacidad del equipo.
Roadmap, framework de governance, arquitectura de medición.
Implementar workflows priorizados en su stack de producción.
Formación del equipo, rollout, baseline de medición, criterios de kill para pilotos legacy.
Refinamiento continuo, evaluación de nuevas herramientas, reviews de governance.
Somos agnósticos en herramientas. Pero tenemos opiniones.
Hemos desplegado workflows AI en producción en cada categoría de abajo. Cuando recomendamos un stack es porque lo hemos operado, no porque hayamos leído un informe de Gartner.
HubSpot
Salesforce
Pipedrive
Attio
Close
Copper
Folk
Nimble
Zoho CRM
Monday Sales
Claude (Anthropic)
OpenAI
Gemini
Perplexity
Mistral
DeepSeek
Llama
Cohere
Groq
Together AI
OpenRouter
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Vertex AI
11x
Regie.ai
Lavender
Artisan
Outreach
Salesloft
Apollo
Clay
Cargo
Cognism
ZoomInfo
Lusha
Seamless.ai
Persana
Clari
Gong
Chorus
ExecVision
Avoma
Fathom
Fireflies
Grain
Otter
Supernormal
Ocean.io
Crustdata
Signals Agency
Warmly
RB2B
Clearbit
People Data Labs
LeadIQ
SalesIntel
FullContact
Datanyze
Instantly
Smartlead
Lemlist
Mixmax
Yesware
Woodpecker
Mailshake
Reply.io
QuickMail
Warmbox
Mailwarm
Aomni
AiSDR
Overloop
Jason (Relevance AI)
Nooks
Qualified
Drift
Intercom Fin
Regal.io
Dreamdata
HockeyStack
Attribution
Bizible
Ruler Analytics
Northbeam
Triple Whale
Mixpanel
Amplitude
Heap
PostHog
Segment
RudderStack
n8n
Zapier
Make
Workato
Tray.io
Paragon
Merge.dev
Nango
Pipedream
Latenode
Composio
Unito
LangChain
LlamaIndex
CrewAI
AutoGen
Dust
Stack AI
Voiceflow
Retool
Vercel AI SDK
Cursor
Bolt
Lovable
Replit Agent
Aider
Windsurf
GitHub Copilot
v0.dev
Notion MCP
Slack MCP
Google Drive MCP
Gmail MCP
Linear MCP
Jira MCP
Snowflake
Databricks
Supabase
Postgres
Firebase
Convex
PlanetScale
Neon
Turso
Zendesk AI
Ada
Decagon
Sierra
Forethought
Cresta
PolyAI
Jasper
Copy.ai
Writer
Gamma
Tome
Beautiful.ai
Descript
ElevenLabs
HeyGen
Synthesia
Midjourney
Runway
Suno
Glyphic
Attention
Refract
Tethr
Cal.com
Calendly
Chilipiper
Default
RevenueHero
Gravity Forms
Typeform
Tally
Paperform
Airtable
Coda
Asana
ClickUpEl GTM de Checkpoint corre sobre coco ai, Lemlist, HeyReach, Clay, HubSpot, y mucho Claude.
No vendemos arquitecturas teóricas.
Lo usamos.
Si la AI está en su stack GTM, o intenta añadirla sin romper lo que funciona, es para usted.
Trabajamos con startups seed que corren su primer workflow Claude, hasta equipos Series C+ que operacionalizan 20+ herramientas AI a lo largo del funnel. Founder-led, ops-led, marketing-led, sales-led, el rol no cambia el trabajo. El patrón es el mismo cada vez: obtener claridad, obtener medición, desplegar.
Consultoría AI: respuestas a las preguntas clave
¿Cuál es la diferencia entre su Consultoría AI y su servicio AI Automation?
La Consultoría AI responde a «¿cómo deberíamos pensar la AI a lo largo de nuestra revenue motion?»: estrategia, governance, roadmap. AI Automation es el build táctico («automaticen el routing del enrichment de leads»). La mayoría de los engagements arrancan estratégicos y financian builds tácticos aguas abajo. Vea nuestra página AI & Automation para puro build.
¿Cuánto cuesta un engagement de consultoría AI?
Los AI Readiness Assessments arrancan en €15K para un diagnóstico de 2 semanas. Los engagements completos roadmap + governance + implementación van típicamente de €35K a €90K según alcance. Los retainers continuos van de €8K a €25K/mes. Definimos el alcance de cada engagement antes de cotizar.
¿Cómo miden el ROI en iniciativas AI?
Tomamos baseline del gasto y output actuales antes de tocar nada, fijamos estándares de medición por workflow (Pipeline generado, horas ahorradas, mejora de calidad de datos) y revisamos trimestralmente contra criterios de kill. Los pilotos zombie no sobreviven con nosotros.
¿Trabajan con startups AI-native o solo con SaaS tradicional?
Ambos. Las startups AI-native nos contratan para apretar sus propias GTM operations internas (están tan enfocadas en construir AI para sus clientes que su propia sales motion es un caos). El SaaS tradicional nos contrata para adoptar AI operativamente sin latigazo.
Mi equipo ya usa 10 herramientas AI. ¿De verdad necesitamos más?
Probablemente no. La mayoría de engagements eliminan 30–50 % del stack existente. Auditamos qué mueve Pipeline de verdad y consolidamos. Las herramientas que no podemos justificar se cortan.
¿Cómo gestionan la privacidad de datos y la governance?
Diseñamos las policies antes de tocar datos de producción. Las rúbricas de evaluación de proveedores cubren SOC 2, GDPR, retención de datos, logging de prompts y cadenas de sub-procesadores. Para sectores regulados (fintech, healthtech, empresas UE) ahí es donde empezamos.
¿Construyen sistemas AI a medida o solo implementan herramientas de catálogo?
Ambos. Hemos construido MCPs en producción (integración HubSpot a medida, tooling de admin de Salesforce), arquitecturas de agentes basadas en Hermes y sistemas de orquestación Clay + Claude. Build vs. buy es una decisión que tomamos por workflow, según sus necesidades de control y la economía, no un dogma.
¿Pueden integrarse con nuestro setup HubSpot existente?
Sí, somos HubSpot Platinum Partner y hemos construido nuestra propia capa HubSpot MCP. La mayor parte de nuestro trabajo AI aterriza directamente en HubSpot vía workflows, custom properties y flujo de datos bidireccional con Clay, Apollo y Cargo. Vea Implementación HubSpot.
Superficies adyacentes
Si está aquí por la IA en GTM, estas son las superficies adyacentes de la misma capa operativa: AI Finance & Forecasting Ops y IA y automatización.
La estrategia AI de su equipo GTM, resuelta.
Llamada de 30 minutos. Mapeamos su footprint AI actual, identificamos los tres workflows con mayor ROI para escalar y le decimos qué pilotos matar. Sin deck, sin pitch.
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