El cliente
Empresa española de catering industrial gestionando cientos de cuentas B2B en restaurantes, comedores corporativos y cocinas institucionales. Más de 10.000 pedidos mensuales procesados a través de su ERP basado en MongoDB.
El problema
Patrones valiosos pasaban desapercibidos para el equipo comercial. ¿Qué cuentas estaban pidiendo menos cada mes sin decirlo? ¿Qué productos tenían potencial de cross-sell dado el historial del cliente? ¿Qué patrones estacionales estaban perdiendo?
Los datos estaban ahí. El equipo estaba demasiado ocupado procesando pedidos de hoy para analizar los del mes pasado.
Qué construimos
Un agente de ventas IA autónomo que opera sin intervención humana:
- Conecta directamente con la base de datos MongoDB de producción
- Decide autónomamente qué analizar cada semana — no informes prefabricados, sino investigación dirigida por el agente
- Identifica patrones a nivel de cuenta: caídas de volumen, oportunidades de cross-sell, cuentas en riesgo, cambios estacionales
- Redacta un informe semanal estructurado con recomendaciones específicas por cuenta
- Publica cada lunes por la mañana en un canal dedicado de Slack
Stack técnico: Claude Agent SDK, MongoDB, Python, API de Slack, VPS con cron semanal.
Decisión arquitectónica clave: el agente recibe una única herramienta genérica mongodb_query en lugar de consultas prefabricadas. Esto significa que formula sus propias queries según lo que decide investigar. No es un informe programado — es genuinamente exploratorio.
El resultado
- +23% facturación cross-sell en los 4 primeros meses tras el despliegue
- Cero intervenciones humanas — operación semanal totalmente autónoma
- 9 horas a la semana ahorradas de exploración manual de datos por el equipo comercial
- 12+ cuentas en riesgo detectadas antes de que el equipo comercial las notara, permitiendo intervención proactiva
El agente procesa ahora aproximadamente 400 MB de datos operativos por semana y entrega 15–25 recomendaciones específicas cada lunes — leídas y ejecutadas por el equipo comercial antes de su primera reunión de la semana.