Guía paso a paso para entrenar DataBot, tu agente IA para SDR. Optimiza la prospección de clientes con contexto, enfoque y datos clave.
Implementar un agente de inteligencia artificial en tu equipo de ventas no es un lujo: es una necesidad para optimizar recursos, escalar procesos y aumentar la tasa de prospección de clientes.
Al integrar un SDR virtual como DataBot, obtienes:
Mayor eficiencia: responde al cliente 24/7 sin tiempos muertos.
Calidad y consistencia: evita flujos rígidos de “bot tradicional” y ofrece respuestas naturales.
Decisiones basadas en contexto: DataBot razona y actúa según el historial de tu CRM o WhatsApp.
Ahorro de costos: acelera tareas repetitivas y libera a tus SDRs reales para cierres de alto valor.
Escalabilidad inmediata: de un piloto controlado llegas a cientos de interacciones simultáneas.
¿Por qué usar un agente IA para prospección de clientes?
La mayoría de empresas que exploran IA conversacional comienzan con asistentes de chat, pero rápidamente descubren sus limitaciones cuando se enfrentan a tareas complejas como la prospección de clientes.
Por eso es clave entender la diferencia entre un asistente y un agente:
Característica | Asistente de IA | Agente de IA (como DataBot) |
Responde preguntas simples | ✅ | ✅ |
Conversaciones abiertas o tipo chat | ✅ | ✅ |
Toma decisiones autónomas | ❌ | ✅ |
Ejecuta acciones (calificar lead, agendar, etc.) | ❌ | ✅ |
Tiene un objetivo claro y definido | ❌ | ✅ |
Aprende de documentos y CRM | ❌ | ✅ |
Un asistente (por ejemplo, ChatGPT en su modo tradicional) puede tener una conversación, pero no entiende objetivos comerciales ni se adapta a casos de uso específicos. Un agente IA, en cambio, es capaz de:
Razonar sobre un contexto comercial.
Tomar decisiones en la conversación.
Actuar para cumplir un objetivo (como filtrar un lead o responder sobre disponibilidad de un producto).
Incorporar datos externos (de tu CRM, tu catálogo, tu Excel).
¿Por qué es importante entrenar tu agente Databot?
Un agente como DataBot no es un producto “plug and play”. Necesita entrenamiento para funcionar de forma precisa, segura y útil para tu equipo de ventas. ¿Por qué?
Riesgo de alucinaciones
Cuando un agente IA no está bien entrenado, puede inventar información (lo que se conoce como “alucinaciones”). Esto ocurre especialmente cuando:
El bot no entiende bien el contexto.
No tiene acceso a los datos correctos (precios, stock, condiciones).
Se entrena con información poco clara o contradictoria.
Ejemplo real: si tu vendedor humano dice en un chat “creo que ya no hay cupos”, pero luego otro dice “sí quedan dos unidades”, y entrenas al bot con ambos mensajes sin contexto, el agente puede alucinar o dar respuestas erráticas.
Entrena con datos reales y estructurados
Para evitar esto, DataBot permite entrenarlo con datos organizados y relevantes como:
Catálogos en Excel con precios, stock y características.
PDFs o fichas técnicas.
Conversaciones reales, siempre que se limpien y estructuren bien.
Instrucciones claras sobre su rol, objetivo y personalidad.
DataBot: un agente SDR inteligente que entiende tu negocio
DataBot es un agente IA especializado en SDR (Sales Development Representative). Esto significa que su diseño y entrenamiento están orientados a:
Calificar clientes potenciales.
Resolver preguntas frecuentes.
Agendar citas o generar leads listos para ventas.
Y lo más importante: lo hace con un enfoque conversacional natural, evitando respuestas robóticas.
Paso a paso para entrenar tu agente de SDR con IA
Entrenar tu agente IA correctamente es fundamental para que cumpla su función como SDR (Sales Development Representative) y ayude a mejorar la prospección de clientes.
A diferencia de un asistente de IA genérico, un agente IA requiere contexto, instrucciones claras y acceso a información confiable para evitar errores comunes como las alucinaciones (respuestas falsas o inventadas).
1. Define el rol, contexto, objetivo y personalidad
Esto ayuda a delimitar su comportamiento y a darle foco comercial.
Rol: define qué hace. Ejemplo: “Eres un agente SDR del sector inmobiliario”.
Contexto: indica dónde opera. Ejemplo: “Proyecto Edificio Alto Lube en San Pedro de la Paz”.
Objetivo: qué debe lograr. Ejemplo: “Convertir consultas en citas calificadas”.
Personalidad: cómo debe expresarse. Ejemplo: “Amable, empático y profesional”.
💡 Tip clave: Mientras más específico seas con el contexto y el objetivo, mejor será la calidad de las respuestas.
2. Prepara y organiza tu base de conocimiento
Tu agente solo puede ser tan bueno como la información con la que lo entrenes. Debes proporcionarle datos reales y estructurados.
Crea un archivo Excel con precios, inventario y características clave.
Incluye fichas técnicas en PDF o texto plano para detallar productos o servicios.
Considera incluir historiales de WhatsApp como insumo, pero ten cuidado con los datos mal redactados o inconsistentes (esto puede causar errores o respuestas erráticas en el agente).
⚠️ Evita la “trampa de arena”: Si entrenas a tu agente con conversaciones desordenadas o poco claras, es probable que repita errores y pierda confiabilidad.
3. Crea y refina tus prompts
Los prompts son las instrucciones que dan sentido a las respuestas del agente. Este paso es esencial para evitar respuestas genéricas o fuera de lugar.
Usa instrucciones claras y semánticamente coherentes.
Por ejemplo:
“Cuando te pregunten por disponibilidad, consulta el archivo de inventario y responde con base en el proyecto Alto Lube. Si no tienes el dato, invita a agendar una cita para resolver la duda.”
🧠 Tip clave: Haz pruebas de conversación y ajusta los prompts hasta lograr el tono y precisión deseados.
4. Evalúa y ajusta periódicamente
Un agente IA no es un producto estático. Requiere seguimiento, revisión y mejoras continuas.
Evalúa cómo responde ante nuevas preguntas.
Agrega nuevos documentos o actualiza datos en cuanto haya cambios en tus productos o servicios.
Reajusta el prompt base si tu flujo de ventas cambia o si detectas errores frecuentes.
Consideraciones clave
Evita la “trampa de arena”: no entrenes únicamente con respuestas de vendedores que puedan transmitir errores o sesgos.
Segmenta agentes genéricos vs. especializados: mientras un SDR genérico filtra leads, uno especializado (p.ej. KYC, analista financiero) requiere setup y costo mayor.
Plan de escalabilidad: define claramente alcances entre un piloto y un proyecto enterprise (recurrencia mensual, ticket de implementación).
Ejemplo de entrenamiento de tu agente DataBot
Para entrenar a tu agente DataBot, sigue estos pasos:
1. Accede a Claude.ia
Haz clic en el siguiente botón para abrir la herramienta Claude.ia, donde podrás generar y optimizar el prompt de tu chatbot.
2. Ingresa al CRM
Dirígete a la Configuración del CRM. En el menú lateral izquierdo, selecciona la sección Integraciones > Chats.
3. Configura WhatsApp
Haz clic en el botón Conectar para ingresar a la configuración de WhatsApp.
4. Ajusta el prompt del chatbot
Una vez dentro, ve al Paso 3: Configuración del chatbot. Ahí podrás ingresar o editar el prompt que utilizará tu agente DataBot.
A continuación, te dejamos un ejemplo que puedes copiar, optimizar o modificar según las necesidades de tu negocio. Recuerda pegarlo en Claude.ia para que te ayude a mejorarlo. Este prompt está diseñado con jerarquía, y es importante conservar las etiquetas como #ROL, ##CONTEXTO, etc., ya que son esenciales para el funcionamiento dentro del SDS con ChatGPT.
Ejemplo de prompt:
Mejórame el promt. Manteniendo la información más relevante y usa jerarquía: #ROL ##CONTEXTO ##INSTRUCCIONES ###EJEMPLOS ##RESTRICCIONES ##RECOMENDACIONES FINALES, tener en cuenta que es un SDS que va a usar chatgpt, también importante tener en cuenta que todo lo que está en este prompt debe salir ene el nuevo que me generes, importante conserva los # que te di en los títulos, ya que eso aplica para temas de jerarquía
Esperamos que este artículo haya sido de gran utilidad. Si tienes alguna duda o sugerencia, te invitamos a que nos escribas en nuestro chat y con gusto estaremos allí para ayudarte ¡Ten un buen día!
