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Orquestador de
Marketing con IA

De datos dispersos a decisiones ejecutadas en producción

Alumno: Antonio Rodríguez de Tembleque

Tutor: Cristian Betancort Niz

Máster: IA Aplicada al Marketing (KSchool) · Defensa 17/06/2026

Caso real: FactuFicticia (SaaS B2B de facturación electrónica · México)

¿Qué veremos hoy?

  • El problema de negocioPagamos por clics, pero no sabíamos cuáles se convierten en clientes que pagan — el ROAS era un espejismo.
  • El pivot y la soluciónOrquestador propio con IA: warehouse + agente que decide y ejecuta + asistente para todo el equipo.
  • Demo en vivoEl agente analiza Google Ads, propone, espera mi aprobación y aplica el cambio en producción.
  • Resultados y honestidad de alcanceLo medido, lo descubierto por el sistema, lo proyectado — y dónde está la frontera.

El resultado, primero

Un sistema que no solo mide o reporta: decide y aplica cambios en producción — con un ahorro ya medido y un valor proyectado de seis cifras.

€77–149K
Valor estimado / año

Equipo no contratado + CRM/CDP/BI/mailing evitados + horas automatizadas + tráfico orgánico (8 partidas, 3 niveles de certeza).

<€170
Coste / mes

Infraestructura completa: Supabase, Vercel y las APIs. El orquestador propio frente a una CDP comercial desde ~€1.300/mes.

38–73×
ROI

Y un caso piloto ya verificado: €340/mes recuperados aplicando negativas vía API — prueba de que el ciclo cierra.

Una operación grande de verdad, no un caso de laboratorio

55K
Clientes activos

Empresa real de facturación electrónica CFDI 4.0 en México, bajo pseudónimo.

500K
Visitas al mes

El 70% de tráfico orgánico — un canal que el propio sistema demostró infravalorado.

~€20K
/ mes en Google Ads

Inversión publicitaria continua que había que optimizar sobre datos reales, no proxies.

Pagamos por clics sin saber cuáles pagan

El origen de todo el proyecto: medir el ROAS de verdad. Dos causas lo rompían.

Causa 1 · El trial de 30 días

El cliente compra el día 31 o 32, cuando Google Ads ya "ha dejado de mirar". El ROAS de la plataforma cuenta registros gratuitos, no pagos reales — un espejismo.

Causa 2 · Datos en silos

Pagos, CRM, soporte, Ads y analítica no se hablaban. Se cruzaban a mano en Excel. Consecuencia: decisiones a ciegas y reportes que tardaban 15–20 días.

Atribución real:
del clic al pago

Detección

El ROAS positivo no cuadraba con el ingreso: el pago llega el día 31-32, fuera de la ventana de atribución.

Diagnóstico

El dato existía pero en 5 silos, cruzados a mano con 15-20 días de retraso.

Solución

Un warehouse casa cada compra por transaction_id y RFC → ROAS real por campaña.

ROAS que reporta Google
1,46×
Su atribución: optimista
ROAS realmente cobrado (GA4)
0,43×
El real está entre ambos
Vista Marketing del Orquestador: ROAS real por campaña

Probamos lo estándar antes de construir

Automatizaciones n8n

Flujos manuales útiles, pero sin capa de decisión y no escalaban al volumen.

CDP comercial (Connectif)

Desde ~€1.300/mes, conectores rígidos y scoring de caja negra.

Orquestador propio

Warehouse + MCPs + agente con gobernanza. Menos de €170/mes.

Hoy: en producción

6 fuentes · 7 vistas · churn + asistente IA · 3 hitos adelantados.

Las decisiones técnicas respondieron a limitaciones reales, no a moda.

Cuatro piezas, un solo sistema

Orquestador

Seis fuentes unificadas en un warehouse propio. Siete vistas que el equipo entiende, actualizadas solas cada mañana.

Agente IA

Se le habla en lenguaje natural; analiza las plataformas y, con aprobación humana, ejecuta cambios reversibles.

Asistente embebido

Chat en el propio dashboard: cualquiera pregunta a los datos, en solo lectura y con el SQL visible para auditar.

SEO con producto

Calculadoras fiscales y contenido GEO/AEO que también citan ChatGPT y Gemini.

En producción, con
datos reales

Dashboard ejecutivo del orquestador: ingreso diario, cuentas nuevas, ROAS real calculado contra cobros y posiciones de Search Console.

Webhooks en tiempo real + ETL automático cada mañana (Search Console 8:00, GA4 8:30 UTC). Las columnas con datos personales van anonimizadas.

Next.js + Vercel Supabase MCP Claude
Dashboard ejecutivo del Orquestador en producción

Demo en vivo · el ciclo que cierra

1 · Analiza

"Identifica las campañas con peor coste por compra y revisa sus términos de búsqueda."

2 · Propone

El agente devuelve hallazgos con datos reales vía MCP de Google Ads.

3 · Aprueba

Muestra el cambio exacto y espera mi confirmación: human-in-the-loop.

4 · Ejecuta y verifica

Aplica la negativa vía API. El equipo lo ve en su dashboard.

Agente → MCP → API → producción → warehouse → vista operativa. Reversible y auditado.

Resultados: medido, descubierto, proyectado

Medido

−€340/mes en el caso piloto, repetido en la 2ª iteración (−€90/mes más). Coste marginal cero por optimización.

Descubierto por el sistema

Orgánico = 2,1× la pauta; el canal de IA (ChatGPT/Perplexity) convierte al 24,9% — la tasa más alta. Genera su propio roadmap.

Capacidad nueva

ROAS real por campaña, antes invisible: destapa la brecha entre lo que reporta Google (1,46×) y lo cobrado por sesión (0,43×). Reportes de 15-20 días a minutos. 1.937 clientes en riesgo detectados.

Proyectado (prudente)

€77K–149K/año, ROI 38×–73×. Separado de lo medido, con metodología explícita por partidas.

Sé exactamente dónde está la frontera

Más rápido de lo comprometido

Tres hitos planificados para la Fase 2 ya están en producción: el ETL automático, el churn score y el asistente embebido.

La frontera honesta

Churn por reglas transparentes, no ML (sin histórico etiquetado no hay validación). Atribución first-touch; multi-touch y el puente de conversión automático son la Fase 2 real.

Conocer el límite del sistema es criterio, no debilidad.

"No solo analiza:
decide y aplica mejoras
en producción"

55.000 clientes · 6 fuentes unificadas · valor proyectado de seis cifras al año

Fase 2 (Q3): cerrar el bucle de atribución automático — el puente de conversión es la prioridad. Visión (Q4): un patrón replicable a otros verticales.

Gracias

¿Preguntas?

tfm.antoniotembleque.com Orquestador en producción

Antonio Rodríguez de Tembleque · Máster en IA Aplicada al Marketing · KSchool 2026

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