Durante diez años, en la fábrica de Sebastián se perdían cotizaciones todo el tiempo. No porque nadie hiciera bien su trabajo, sino porque la información pasaba por WhatsApp, por mail, por una llamada rápida, y nunca llegaba al sistema. Un cliente pedía un precio, se lo mandaban al toque, y ese contacto quedaba flotando sin seguimiento.
Esto le pasa a la mayoría de las empresas. Se genera un montón de información valiosa todos los días, pero se pierde en el camino porque nadie tiene el tiempo de sistematizarla. Sebastián es dueño, junto a su señora, de una fábrica de goma eva en Argentina. Hoy tienen 14 personas trabajando (llegaron a ser 45), fabrican goma eva, juguetes, pisos y un montón de artículos más. Y durante la última década resolvió ese problema con inteligencia artificial, sin escribir una sola línea de código.
En este episodio, Sebastián cuenta cómo pasó de tener sistemas armados con programadores externos a construir sus propias herramientas con IA. Y el resultado es concreto: por primera vez en diez años, se quedó sin leads pendientes de contactar.
Quién es Sebastián y por qué esta historia importa
Sebastián estudió ingeniería informática pero no terminó la carrera: tuvo que meterle pila al trabajo en la fábrica familiar. Aun así, siempre estuvo cerca de la tecnología. Durante años armó sistemas a medida con programadores: control de producción, cotizaciones online, fichado digital, seguimiento de clientes.
El problema no era la falta de sistemas. El problema era que cada sistema dependía de un programador, de tiempo, de explicar una y otra vez lo que necesitaba. «Redactaba un paper, se lo daba al programador y venía algo, pero muchas veces no era lo que esperaba», cuenta. Trabajó con más de diez programadores distintos a lo largo de los años.
Cuando llegó la inteligencia artificial, la primera reacción de Sebastián fue la de cualquier curioso: probarla. Pero rápido entendió que el verdadero valor no estaba en usarla como buscador. Estaba en otra cosa.
El problema que tenía todas las empresas: información que se escapa
Antes de meterse de lleno con la IA, Sebastián ya tenía clarísimo el dolor. Todos los días entraban pedidos de cotización por distintos canales. De diez consultas informales, solo tres terminaban cargadas en el sistema oficial.
¿Por qué? Porque cargar una cotización llevaba tiempo. Había que salir de WhatsApp, entrar al sistema, completar campos, y muchas veces ni siquiera tenían el mail del cliente. Entonces respondían rápido por WhatsApp para no perder la venta, y esa información quedaba fuera de cualquier seguimiento.
Ese es el tipo de pérdida que no se ve en ningún balance, pero que se siente en las ventas que no se cierran.
Diez años armando sistemas a medida
Antes de la IA, Sebastián ya venía por un camino: sacar la información de los Excel sueltos y meterla en sistemas propios. Control de producción, cotizador online, CRM básico. Todo desarrollo a medida, con distintos programadores, durante más de una década.
Funcionaba, pero cada mejora significaba explicarle a otra persona lo que necesitaba, esperar, revisar, corregir. El conocimiento de cómo funcionaba realmente la empresa seguía estando solo en la cabeza de Sebastián.
El primer paso: cotizaciones automáticas con un GPT personalizado
Lo primero que resolvió con IA fue justamente ese cuello de botella de las cotizaciones. La empresa no podía cotizar con cualquier formato: tenía que incluir descripción del producto, precio de lista, descuento y vigencia del descuento. Nadie quería redactar todo eso a mano cada vez.
Armó un GPT personalizado: le tirabas dos líneas con el pedido y el sistema devolvía la cotización exactamente como la necesitaba la empresa. Lo mismo hizo con la logística. Cada transportista tiene su propia lista de precios, en su propio formato. Cargó toda esa información en un GPT y hoy, en segundos, consigue la mejor opción para mandar una carga a cualquier punto del país, sin depender de nadie que tenga que revisar tarifas a mano.
Nada de esto necesitó programación. Era, como dice él, «una pavada simple» de armar, si sabías exactamente qué pedirle.
De hacer preguntas a delegar tareas: el salto que cambia todo
Acá está, quizás, la idea más importante de todo el episodio. Sebastián lo resume así: «Tiene que hacer algo para vos, no que te responda algo. Dale una tarea. Es el paso más importante que podemos dar en el uso de la inteligencia artificial.»
Con esa idea en la cabeza, pasó de ChatGPT a Claude y empezó a construir skills: tareas automáticas que la IA ejecuta sola, todos los días, a una hora determinada. La primera fue el seguimiento de clientes.
Tenían una base de más de 2.000 clientes para hacerles seguimiento periódico, según el rubro y la frecuencia de compra de cada uno. Si faltaba un vendedor, si se complicaba un día, esos seguimientos se acumulaban y se perdían. Armó una skill que entraba al sistema todos los días, tomaba un lote de contactos, leía el historial de cada cliente y mandaba el seguimiento correspondiente, con un resumen final por mail de todo lo que había hecho.
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El día que se quedó sin leads pendientes
El resultado más contundente llegó unas semanas después: por primera vez en diez años, pasó una semana entera sin tener un solo lead pendiente de contactar. La base se había limpiado sola. Y de paso, la IA empezó a detectar cosas que ningún humano había visto en años: clientes con mails inexistentes desde hacía una década, a los que el equipo les seguía escribiendo sin saber que el mensaje nunca llegaba.
Un CRM de WhatsApp armado de cero, sin saber código
El último proyecto grande de Sebastián fue construir su propio CRM para WhatsApp. El problema era conocido: varias líneas de WhatsApp, más Instagram y Facebook, mensajes que se leían pero no se marcaban como no leídos, contactos que terminaban perdidos o repartidos entre distintas personas de la empresa.
Con IA, y sin conocimientos de programación, armó un sistema propio que centraliza todos los canales, permite que cualquiera del equipo atienda desde donde esté, y hace lo que antes hacía a mano con un GPT personalizado: analiza la conversación con el cliente y sugiere (o redacta directamente) la respuesta, usando la base de conocimiento de la empresa.
No fue un camino lineal. Tuvo problemas serios de estabilidad: la conexión con WhatsApp se cortaba, había que reconectar con un código QR, y en esas ventanas de desconexión se perdía información. Sebastián fue resolviendo cada traba con ayuda de la IA: le pedía que le explicara cómo poner en práctica una solución, le pedía las contras, y una vez resuelto, le pedía que revisara todo y sugiriera mejoras de seguridad.
Hoy ese sistema también le permite ver, por cliente perdido, si se fue a la competencia o si nunca fue una oportunidad real. Información que antes simplemente no existía.
Menos tiempo perdido, más control real
Los ejemplos concretos se repiten en distintas áreas de la fábrica. El control de fichadas, que antes le llevaba a una persona media mañana revisar de punta a punta para detectar inconsistencias, hoy se resuelve en cinco minutos.
También armó un sistema que analiza el corte de las planchas de goma eva para un producto específico y devuelve el plano de corte más eficiente en PDF, algo que antes se dibujaba a mano y generaba desperdicio de material.
Todo esto lo construyó Sebastián solo, con su computadora y sus suscripciones a Claude y Codex. Sin contratar a nadie más. Con horas de trabajo, sí, pero sin depender de terceros para avanzar.
El problema del 90 y 10: por qué casi nadie aprovecha la IA en su equipo
Sebastián cuenta algo que se repite en muchas empresas: cuando un dueño contrata licencias de IA para todo el equipo, después mira las estadísticas de uso y descubre que el 90% del uso es de él mismo. El resto del equipo apenas la toca.
Por eso, en su nuevo sistema, sumó un monitor de uso: no para controlar qué le preguntan, sino para ver quién la usa, cuánto la usa y quién todavía no dio el primer paso. Porque para él la diferencia no está en tener la herramienta disponible, sino en animarse a pedirle tareas reales, no solo respuestas rápidas.
Lo que deja este episodio
La historia de Sebastián no es la de alguien con un equipo de desarrollo detrás. Es la de un dueño de fábrica que entendió algo simple: la IA rinde de verdad cuando dejás de usarla como buscador y empezás a delegarle tareas concretas de tu día a día.
Antes fue clave aprender a usar Excel, Word y PowerPoint. Hoy el desafío es aprender a usar la inteligencia artificial de la misma manera: no como una curiosidad, sino como una herramienta de trabajo que se puede aplicar a cualquier rubro, desde una fábrica hasta un estudio de arquitectura.
Si en tu trabajo también se te escapan cotizaciones, seguimientos o información que nadie llega a sistematizar, esta conversación con Sebastián te va a servir como punto de partida.