La investigación manual mantiene a las empresas pobres y poco rentables.
He aquí por qué:
- Es una tarea tediosa y repetitiva que a nadie le gusta
- Investigar consume mucho tiempo y, como sabemos, el tiempo es dinero
- La calidad y la cantidad de la información recopilada varían cuando la hacen humanos
Esto nos pasa a todos. Pasamos demasiado tiempo buscando información en Google, aunque no sea nuestra labor principal. (McKinsey afirma que dedicamos un 19% de nuestro tiempo a buscar información[4])
Aquí es donde entran los AI Research Agents; le ayudan a escalar la búsqueda con IA en una hoja de cálculo, y esta guía desglosa todo lo que necesita saber: desde los conceptos clave hasta casos prácticos que puede implementar hoy mismo.
📌 Resumen para quienes van con prisa
Este artículo cubre todo lo necesario para usar AI Agents y escalar la búsqueda con IA en una hoja de cálculo. Si va con prisa, aquí va el resumen:
Problema: La búsqueda manual con IA consume tiempo y no escala. Hacer búsquedas una a una para múltiples empresas desperdicia horas de productividad.
Por qué es un problema: La búsqueda tradicional tarda ≈ 5 minutos por consulta (8,3 horas para 100), los chatbots de IA ≈ 3 minutos (5 horas para 100) y en ambos casos hay que copiar y pegar constantemente.
Solución: Herramientas como el AI Research Agent de Datablist permiten escalar la búsqueda con IA en hojas de cálculo y completar 100 tareas de research en menos de 15 minutos en lugar de horas.
Qué aprenderá: Conceptos de búsqueda con IA, cómo los AI Research Agents funcionan diferente a los chatbots, casos prácticos y las funciones y limitaciones de escalar la búsqueda con IA.
Por qué usar Datablist para escalar la búsqueda con IA: 3 ventajas clave
- Ejecuta búsqueda con IA en hojas de cálculo con hasta 100k registros a la vez
- Elimina el copia-pega al rellenar automáticamente los datos en su lista
- Usa múltiples herramientas (web scraping, llamadas a API, paginación) más allá de los LLM para resolver tareas complejas de research
Temas que cubrimos
- Entender el AI Research Agent y sus conceptos clave
- Para qué usar el AI Research Agent en generación de leads
- Visión general: funciones y limitaciones del AI Research Agent
AI Research Agents: qué son y cómo funcionan
Para entender mejor el beneficio de escalar la búsqueda con IA, empecemos por comprender los AI Research Agents y, para ello, comparemos rápidamente la búsqueda con IA con la búsqueda tradicional.
Búsqueda tradicional
Esto es lo que Google, Bing y otros buscadores han hecho durante años. Fue y sigue siendo útil. El único problema es que los buscadores no entienden lo que usted quiere porque se basan en:
- Palabras clave
- Intención de la palabra clave
- Combinaciones de palabras clave
No analizan ni razonan sobre su objetivo; intentan hacer matching[1].
Búsqueda con IA
Es lo que todos están haciendo ahora. Piense en la búsqueda con IA como si usted hablara con alguien que intenta encontrar respuestas que aún no tiene.
Antes, la IA simplemente se inventaba una respuesta; ahora, la IA busca, y lo hace bastante bien porque puede:
- Analizar su tono e intención
- Entender su objetivo
- Probar diferentes enfoques
La mejor parte de la búsqueda con IA es que usted no necesita encontrar, analizar ni copiar y pegar la información porque la IA visita miles de artículos, papers, páginas de producto y extrae por usted la información que necesita.
Ejemplos de motores de búsqueda con IA
- Claude
- Perplexity
- Google AI Mode
- ChatGPT search
En resumen, con la búsqueda con IA usted no necesita:
- Hacer múltiples consultas
- Buscar páginas relevantes
- Abrir múltiples pestañas
- Extraer información
- Visitar páginas web
Pero por muy buena que sea la búsqueda con IA, sigue estando limitado a un chatbot y una búsqueda a la vez.
AI Research Agents en Datablist: la ventaja
Imagine que necesita averiguar:
- Cuándo se fundó Anthropic AI
- Quién la fundó
- Cuál es su último producto
- Cómo reaccionó la gente en Reddit a ese lanzamiento
Con un buscador tradicional, tendría que
- Realizar varias búsquedas
- Abrir varias pestañas
- Leer artículos
- Copiar y pegar todo manualmente en una hoja de cálculo
Este proceso le llevaría al menos cinco minutos por empresa. Ahora, imagine que necesita esa información para una lista de 100 empresas: serían 500 min ≈ 8,3 horas de investigación.
Usando búsqueda con IA en un chatbot, tendría que
- Escribir su consulta
- Esperar la respuesta
- Copiar y pegar la información en una hoja de cálculo
Este proceso tomaría unos 3 minutos, suponiendo que el prompt sea bueno. Si lo escala a 100 búsquedas, serían 300 min = 5 horas de investigación.
Con el AI Research Agent de Datablist, toda esta tarea puede completarse en unos 15 minutos.
- 5 minutos para redactar un prompt claro y eficaz
- 10 minutos para que el AI Research Agent complete la tarea
Así se ahorra 485 minutos ≈ 8 horas de investigación manual[2]
Esto es posible porque los AI Research Agents de Datablist:
- Ejecutan búsqueda con IA sobre una hoja de cálculo
- Eliminan el copia-pega de datos
- No le obligan a empezar desde cero como un chatbot
Esto es posible porque los AI Research Agents de Datablist están diseñados para escalar la búsqueda con IA.
Y marca una gran diferencia porque:
- El agente trata cada fila de su hoja como una nueva consulta, lo que ahorra memoria de contexto
- Ejecuta el mismo prompt sobre la misma consulta otra vez para asegurar alta precisión y consistencia
- El agente cuenta con múltiples herramientas además del LLM para completar sus tareas
📘 Búsqueda con IA en chatbots vs. Datablist
La diferencia entre la búsqueda con IA en chatbots como Claude y ChatGPT frente a Datablist no es enorme porque todos tienen más capacidades que un LLM tradicional.
La gran diferencia es que los AI Research Agents de Datablist pueden ejecutar la misma tarea de research en listas de hasta 100k registros, mientras que los chatbots se limitan a una búsqueda a la vez.
El AI Research Agent de Datablist = navaja suiza
En Datablist, el AI Research Agent no es solo una herramienta de búsqueda; es una máquina multifunción para escalar la búsqueda con IA. Piense que tiene a Claude, Perplexity o ChatGPT trabajando sobre su hoja de cálculo y además:
- Busca en Google y Google News
- Visita páginas web
- Pagina contenidos
- Ejecuta tareas multi-paso
- Realiza llamadas a API
- Extrae información
- …
Pero lo que lo hace realmente eficaz es su capacidad para elegir qué herramienta usar en cada paso según su prompt, lo que convierte al AI Research Agent de Datablist en la mejor opción para hacer búsqueda con IA sobre una lista.
Es como tener un investigador humano, solo que más rápido, más preciso y más consistente.
Procesadores de IA vs. AI Research Agent
Una forma más de ayudarle a entender mejor los AI Research Agents es compararlos con su alternativa: un procesador de IA.
Procesadores de IA
Casi todos hemos usado una extensión de IA en Excel o Google Sheets. Son aplicaciones básicas que usan un API de LLM para trabajar dentro de un entorno controlado, por ejemplo, su hoja de Excel.
Como su nombre indica, estos sistemas procesan datos. Están optimizados para trabajar con los datos que usted ya tiene, sin salir del entorno. La mayoría los usa para:
- Transformar datos
- Limpiar datos
- Editar datos
AI Research Agents
A diferencia de los procesadores de IA, los AI Research Agents como los de Datablist son sistemas autónomos con restricciones; están diseñados para interactuar con el mundo externo[3]. También usan LLM, pero los combinan con más herramientas. Esto les permite:
- Navegar por internet
- Ejecutar tareas multi-paso
- Reunir información de diversas fuentes
- … y más
💡 Simple y fácil
Piense en los AI Research Agents como el sistema que investiga a escala para encontrar e incorporar datos externos, y en los procesadores de IA como el sistema que le ayuda a trabajar con los datos que ya tiene.
Por qué es importante contar con un AI Research Agent
Muchos no ven la importancia de contar con un AI Research Agent hasta que lo usan por primera vez. Por eso explicaré la relevancia de escalar la búsqueda con IA con el caso de uso más popular que vemos: crear listas para lead generation.
El problema
En generación de leads, la mayoría se enfrenta a dos problemas:
- Pocas respuestas
- Demasiada competencia
Porque todos quieren leads, todos hacen cold outreach y muchos no se dan cuenta de que la relevancia lo es todo; la personalización vacía no sirve. Y como la relevancia no se logra con datos genéricos, esto implica:
↳ Si solo usa bases de datos B2B y scrapers básicos
↳↳ Está usando los mismos datos que todos
↳↳↳ Compite por el mismo pool de prospectos
↳↳↳↳ Usando los mismos datos que los demás
Haciendo esto, su mensaje será irrelevante por defecto.
La solución
Resolver problemas suele llegar tras entender su causa, y como ya la expliqué, ahora veamos cómo hacer su mensaje más relevante para:
- Lograr más respuestas
- Salir de la competencia
La solución es simple: resuelva el problema de irrelevancia. ¿Cómo?
↳ Escale la búsqueda con IA
↳↳ Obtenga datos que importan
↳↳↳ Destaque en su bandeja de entrada
Mucha gente ya lo intuye: investiga prospectos y redacta mensajes hiperpersonalizados de forma manual, pero esto también puede hacerse mucho más fácil y rápido.
Escalar la investigación de prospectos
Piénselo un segundo: Sus prospectos no son tan únicos, ni los míos tampoco. Porque siempre buscamos los mismos data points y características para cualificar un prospecto, también llamado definición del ICP
Los mismos data points que definen el ICP suelen ser los que ayudan a crear un mensaje relevante; así que si basa esos data points en investigación a medida en lugar de bases de datos, gana.
Si tiene una lista de miles de empresas a las que hacer outreach, lo mejor es realizar búsqueda con IA a escala para encontrar información relevante y precisa a escala.
Por supuesto, escalar la búsqueda con IA también sirve para mucho más que construir listas de leads; en la siguiente sección encontrará ideas de qué más puede hacer.
Para qué usar el AI Research Agent
Las posibilidades de un AI Research Agent son casi infinitas; básicamente, puede usarlo para todo lo que haría con búsqueda con IA, pero a escala. Empecemos con algunos casos de uso comunes y efectivos.
P. D. Datablist también ofrece plantillas preconstruidas para que empezar sea lo más fácil posible.
- Búsqueda contextual de dominios: A veces, el nombre de una empresa no basta para encontrar su web. Nombres como "Apollo LLC" o "Pioneer GmbH" pueden referirse a miles de negocios. Dando contexto como sector o ubicación, el AI Research Agent puede hacer una búsqueda dirigida para identificar el dominio correcto, igual que lo haría un humano.
- Scraping de case studies: El AI Research Agent puede visitar una lista de webs de empresas, localizar sus páginas de casos de éxito o portfolio y extraer datos clave como el nombre del cliente, detalles del proyecto y más.
- Extraer detalles de productos en Amazon: Si tiene una lista de productos de Amazon, puede usar el AI Research Agent de Datablist para extraer los detalles de esos productos.
Todas estas tareas llevarían horas si no pudiera hacer búsqueda con IA a escala. Si quiere usar el AI Research Agent para cualquiera de ellas, aquí tiene los how-tos relacionados:
- Cómo encontrar dominios a partir del nombre de la empresa
- Cómo hacer scraping de case studies
- Cómo extraer productos de Amazon
Casos personalizados de nuestros clientes
Más allá de nuestras plantillas, nuestros clientes usan el AI Research Agent para todo tipo de investigaciones a medida. El único límite real es la creatividad. Algunos casos que me gustaron:
- Descubrir los últimos papers: Encontrar enlaces a las publicaciones o investigaciones más recientes de una empresa o institución.
- Encontrar empleados que no están en LinkedIn: Localizar miembros del equipo a través de webs corporativas, notas de prensa, listas de ponentes en conferencias, etc.
- Identificar CEOs primerizos: Investigar la trayectoria de un líder para saber si es su primera vez como CEO.
- Determinar la estructura de propiedad de un hospital: Ver si una entidad sanitaria es privada o pública.
- Seguir menciones recientes en medios: Identificar si una empresa apareció recientemente en noticias, notas de prensa o medios del sector.
Ahora que hemos visto aplicaciones prácticas, pasemos a las funciones y limitaciones específicas del AI Research Agent.
💡 Solo la creatividad es el límite
Los ejemplos de este artículo son solo una muestra de lo que puede hacer el AI Research Agent. Si tiene una idea, podemos ayudarle a construir el prompt para lograrlo.
AI Research Agent: funciones y limitaciones
Entender qué puede y qué no puede hacer una herramienta es clave para usarla con eficacia. Aquí tiene una visión clara de las capacidades y los límites del AI Research Agent de Datablist.
Qué puede hacer
El AI Research Agent de Datablist está diseñado para replicar y automatizar las tareas de un investigador humano. Por ejemplo, puede:
- Ejecutar búsqueda con IA a escala: Realizar consultas de research personalizadas sobre hojas de cálculo completas.
- Evaluar la calidad de la información: Valora y califica la relevancia de lo que encuentra, filtrando el ruido y centrándose en lo importante.
- Proporcionar confidence scores: Para cada resultado, el AI Research Agent asigna una puntuación de confianza de 0 a 100, para identificar rápidamente qué hallazgos son más fiables; especialmente útil en investigaciones complejas.
- Ejecutar tareas multi-paso: Puede darle un objetivo complejo que requiera varios pasos, como "Encuentra la página de carreras, busca roles de marketing, extrae los títulos y resume las descripciones".
- Entender el contexto: No se limita a hacer matching de keywords. Entiende el contexto que usted aporta, diferenciando entre empresas con nombres similares o encontrando información no explícita.
- Extraer datos específicos: Puede indicarle que extraiga piezas muy concretas de una web, como la misión de una empresa en su página "Sobre nosotros" o los detalles de un producto en Amazon.
- Ofrecer respuestas a medida: En vez de devolver datos en bruto, puede sintetizar información para responder preguntas directas, como "¿Esta empresa tiene planta de manufactura en Alemania?".
Como toda herramienta, el AI Research Agent tiene limitaciones. Conocerlas ayuda a ajustar expectativas y diseñar flujos efectivos.
- Scraping detrás de logins: No puede acceder a información protegida con usuario y contraseña. Incluye perfiles privados en redes sociales, foros solo para miembros o paneles internos.
- Acceso a ciertos sitios: Algunas webs tienen medidas muy robustas para bloquear herramientas automáticas y scrapers. Aunque el agente accede a la gran mayoría de la web pública, algunos sitios muy protegidos pueden bloquearlo.
- Garantizar 100% de precisión: Aunque el AI Research Agent es muy preciso y ofrece confidence scores, sigue siendo un sistema de IA que puede interpretar mal algún detalle o pasar por alto matices, especialmente en tareas de más de 5–6 pasos.
- Interactuar con formularios o CAPTCHA: No puede rellenar formularios, enviar datos ni resolver CAPTCHA. Está pensado para leer y extraer información, no para tareas web interactivas.
Escalar la búsqueda con IA en una hoja de cálculo ya es posible, ¿por qué seguir buscando manualmente?
La investigación manual es un cuello de botella que mata la productividad y produce resultados inconsistentes.
Los AI Research Agents resuelven este problema al poner la recogida de datos en piloto automático. Si la información que necesita no es altamente matizada ni requiere verificación humana cada vez, probablemente debería usar un AI Agent e investigar a escala.
Al usar AI Research Agents que ejecutan tareas complejas y multi-paso, usted podría:
- Obtener datos que importan: Escale la búsqueda con IA en miles de filas
- Ahorrar cientos de horas: Automatice lo que antes tomaba semanas de trabajo manual
- Personalización: Reúna data points únicos que hacen su outreach imposible de ignorar
- Construir mejores listas de leads: Califique prospectos con criterios que ninguna base de datos ofrece
- Extraer datos de cualquier lugar: Haga scraping de una lista de webs usando lenguaje natural, no código
Sus competidores no duermen, nuestra competencia no duerme, y nosotros tampoco.
Las herramientas existen; ahora se trata de quién las usa mejor.
Preguntas frecuentes (FAQ) sobre escalar la búsqueda de IA
¿Es difícil usar un AI Research Agent?
Para nada. Con plataformas como Datablist no necesita habilidades especiales más allá de describir lo que quiere. También ofrecemos plantillas para casos comunes como encontrar case studies o realizar búsquedas contextuales de dominios. Para tareas personalizadas, basta con escribir un prompt sencillo en lenguaje natural describiendo lo que necesita.
¿Puede el AI Research Agent encontrar contactos?
No. El AI Research Agent está diseñado para investigación web y extracción de datos desde sitios web. Para encontrar información de contacto como emails y teléfonos, Datablist ofrece herramientas de enrichment especializadas, como nuestro Waterfall Email Finder, que encadena varios proveedores de datos para maximizar la cobertura.
¿En qué se diferencia un AI Research Agent de ChatGPT?
Aunque ambos usan modelos de lenguaje, sus funciones son distintas. ChatGPT es un AI conversacional pensado para responder con base en sus datos de entrenamiento. Un AI Research Agent es una herramienta funcional que navega internet en vivo, visita sitios específicos y extrae información nueva en tiempo real para completar una tarea.
¿Qué es un AI Research Agent?
Un AI Research Agent es un sistema autónomo capaz de entender un objetivo, navegar por internet y realizar investigación multi-paso para encontrar, extraer y sintetizar información. A diferencia de un simple scraper, entiende el contexto y adapta su enfoque para lograr un objetivo complejo.
¿Cómo escribir un buen prompt para el AI Research Agent?
Los mejores prompts son claros, específicos y aportan contexto. Un marco sencillo:
- Defina el objetivo: Explique con claridad qué quiere que encuentre el agente.
- Aporte contexto: Dé un punto de partida, como la web de la empresa.
- Marque restricciones: Indique qué hacer y qué no hacer (por ejemplo, "Entrégueme solo el nombre del proyecto, sin introducciones ni explicaciones").
- Defina el output: Especifique el formato exacto en el que quiere los datos.
¿Cómo hacer una búsqueda con IA en una lista?
Para buscar con IA sobre una lista, use un AI Research Agent como Datablist que ejecuta búsquedas tipo ChatGPT sobre hojas de cálculo. Suba sus datos, escriba un prompt indicando qué encontrar y el agente ejecutará automáticamente la misma consulta de research en cada fila. Así elimina el copia-pega y escala una búsqueda tipo Perplexity a miles de registros simultáneamente.
¿Se puede escalar la búsqueda con IA?
Sí, es posible escalar la búsqueda con IA usando los AI Research Agents de Datablist, que operan sobre una hoja de cálculo. Así evita hacer una búsqueda a la vez en chatbots, ya que estos agentes ejecutan la misma consulta contextual de research en listas completas, hasta 100k registros. Lo que antes requería horas de búsquedas manuales en ChatGPT se convierte en minutos de investigación automatizada y consistente.
¿Cómo ejecutar una búsqueda tipo Perplexity en una hoja de cálculo?
Puede ejecutar una búsqueda tipo Perplexity en hojas de cálculo usando el AI Research Agent de Datablist, que navega por internet, visita webs y extrae información para cada fila automáticamente. Solo aporte sus datos y un prompt claro describiendo qué encontrar. El agente trata cada fila como una búsqueda contextual independiente, entregando resultados consistentes sin intervención manual.