Investigación con IA y base de conocimiento

Por qué es importante

Los emails personalizados superan con creces a las plantillas genéricas. Pero investigar manualmente — leer perfiles de LinkedIn, revisar páginas de empresas, encontrar un gancho relevante — toma de 10 a 15 minutos por prospecto. El agente de IA de Kit hace esa investigación automáticamente y luego escribe un email que hace referencia a lo que encontró.

El pipeline de investigación

Parte del contexto le llega a la IA antes de que haga una sola llamada a herramientas. El nombre del prospecto, la empresa, el cargo, la URL de origen, tus notas de operador y cualquier resumen de investigación previo se escriben directamente en el prompt del agente. Si la campaña está vinculada a una oferta de empleo, la oferta completa — título, departamento, ubicación, tipo de contrato, salario, descripción y etapas del proceso — se precarga de la misma forma, así la IA nunca tiene que ir a buscarla.

A partir de ahí, el agente recorre una cascada de investigación y se detiene en cuanto tiene suficiente para escribir un email específico:

1. Obtener la URL de origen — Si el prospecto tiene una URL de origen (LinkedIn, sitio personal, página de empresa), la IA la obtiene y la lee primero. Es la fuente individual más rica.
2. Buscar a la persona — La IA busca al prospecto en la web por nombre y empresa para encontrar actividad reciente, publicaciones en blogs o menciones en prensa.
3. Buscar la empresa — La IA investiga la empresa para obtener contexto: producto, industria, noticias recientes, financiación.
4. Consultar los datos internos de Kit — Si tu cuenta tiene Investigación de compensación, la IA lee los datos propios de Kit sobre contratación, salarios y stack tecnológico de esa empresa.
5. Buscar en la base de conocimiento — Si la campaña tiene claves de conocimiento, la IA extrae las entradas que coincidan para obtener contexto de producto, argumentos clave y casos de éxito.

Los pasos 1, 4 y 5 solo aparecen cuando corresponden, así que un prospecto sin URL de origen en una cuenta sin Investigación de compensación recorre una cascada más corta. Las campañas de contratación también pueden sacar a relucir tus otros puestos publicados si el prospecto encaja mejor en alguno de ellos.

Una vez completada la investigación, la IA escribe el email completo — asunto y todas las secciones — basándose en lo que encontró. Cada sección sigue las instrucciones y los límites de oraciones definidos en los pasos de secuencia de la campaña.

Puntuación de confianza

Después de investigar, la IA puntúa su propia confianza (0.0–1.0) según esta rúbrica — refleja lo que dio de sí la investigación, no lo bueno que es el email:

Puntuación	Significado
0.8–1.0	Encontró detalles personales específicos y datos de la empresa. Email realmente personalizado.
0.5–0.7	Encontró información a nivel de empresa y algunos detalles personales. Personalización aceptable.
0.2–0.4	Solo información genérica del sector. El email sonará a plantilla.
0.0–0.1	No encontró nada útil. Redactado con contexto mínimo.

En las campañas de contratación se le indica a la IA que no supere 0.5 salvo que pueda nombrar un proyecto, repositorio, artículo o decisión técnica concreta del prospecto: «tu experiencia en X» no cuenta como personalización.

Kit agrupa después esa puntuación en tres bandas allí donde muestra la investigación:

Banda	Rango	Lo que ves
Alta	0.7–1.0	Verde — «Múltiples fuentes analizadas. La investigación es exhaustiva.»
Media	0.5–0.69	Ámbar — «Cobertura moderada. Considere revisar el borrador y agregar URLs de origen para mejor personalización.»
Baja	0.0–0.49	Rojo — «Pocas fuentes encontradas. Agregue URLs de LinkedIn o de la empresa para mejorar la calidad de la investigación.»

La puntuación se muestra como un porcentaje con código de color junto a esa línea de orientación, tanto en la página de revisión del mensaje como en la pestaña Investigación del prospecto. Para cualquier cosa que caiga en la banda ámbar o roja, agrega más detalles del prospecto (notas, URL de origen) o enriquece tu base de conocimiento, y vuelve a ejecutar la investigación.

Base de conocimiento

La base de conocimiento almacena contexto de producto, casos de éxito y argumentos clave que la IA consulta al redactar emails. Ve a Outreach > Knowledge Base para gestionar las entradas.

Agregar entradas

Cada entrada tiene una clave única (alfanumérica en minúsculas con guiones, por ejemplo, product-overview) y un nombre para mostrar. Puedes agregar contenido de dos formas:

• Subir un archivo — Archivos de texto o markdown, hasta 5 MB. Kit extrae el contenido automáticamente.
• Obtener desde una URL — Proporciona una URL pública y Kit descarga y extrae el contenido de la página.

Vincular a campañas

Para que una entrada de conocimiento esté disponible para el agente de IA de una campaña, agrega su clave al campo Base de conocimiento en las directivas de IA de la campaña. La IA busca contexto relevante en las entradas vinculadas durante la fase de investigación.

Puedes vincular múltiples entradas a una sola campaña. Usa entradas específicas y enfocadas en lugar de un único documento grande — la IA obtiene contexto más relevante de entradas especializadas.

Mejorar la calidad de los borradores

Si tus borradores se sienten demasiado genéricos o no dan en el blanco, prueba estos ajustes:

Acción	Impacto
Agregar notas del prospecto	Contexto en texto libre que la IA lee antes de redactar — menciona una interacción reciente, una conexión mutua o una razón específica para contactar
Incluir URLs de origen	Los perfiles de LinkedIn y las páginas de empresa le dan a la IA detalles concretos en torno a los cuales personalizar
Escribir instrucciones claras para la IA	Indícale a la IA qué funciones del producto mencionar, con qué propuesta de valor abrir o qué enfoque tomar
Agregar entradas de conocimiento	La documentación de producto, los casos de éxito y el posicionamiento competitivo le dan a la IA contenido sustancial al que referirse
Usar palabras prohibidas	Elimina los buzzwords que hacen que los emails suenen a plantilla
Ajustar los límites de palabras	Los emails más cortos (80–120 palabras) obligan a la IA a ser específica en vez de rellenar con contenido superfluo

Checklist rápido

• Asegúrate de que los prospectos tengan URLs de origen para una mejor investigación
• Crea entradas en la base de conocimiento para tu producto y tus argumentos clave
• Vincula las claves de conocimiento a las directivas de IA de tu campaña
• Escribe instrucciones claras y específicas para la IA de la campaña
• Revisa los borradores con baja confianza y agrega más contexto del prospecto donde sea necesario

Siguientes pasos

• Revisar y enviar mensajes — aprueba, edita o rechaza los borradores de IA
• Crear campañas — configura las directivas de IA y los pasos de secuencia