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De flujos low-code a un pipeline de leads orquestado por IA

Pipelines de calificación de leads (captura por WhatsApp, calificación con IA y sincronización de CRM) en n8n, Jitterbit y SkyOne, y hoy el mismo problema con un agente que decide cada paso.

Un mensaje de WhatsApp llega a un agente de IA que lo califica, actualiza el CRM y registra cada decisión.WhatsAppcapturaAgente de IAcalificaCRMsincronizaRegistrocada decisión
Un mensaje de WhatsApp llega a un agente de IA que lo califica, actualiza el CRM y registra cada decisión.

Contexto

La calificación de leads (captura por WhatsApp, calificación con IA, sincronización con el CRM) es un problema que resolví con varias herramientas a lo largo de los años.

Problema

En un constructor visual, cada regla nueva de calificación obliga a editar un grafo fijo. El objetivo era que un agente lea el mensaje, decida cómo calificarlo y actualice el CRM.

Qué hice

  • Versiones anteriores del pipeline en n8n, Jitterbit y SkyOne: captura por WhatsApp, etapa de calificación con IA y sincronización de CRM.
  • Reconstrucción con Claude y el Cursor SDK conduciendo cada paso, sin constructor visual.
  • El mismo piso de confiabilidad: cada decisión queda registrada y trazable, sin intervención manual.

Resultado

El ruteo ya no depende de un constructor visual. Una regla nueva de calificación se cambia en la instrucción del agente, no en el grafo.