Índice
16:9 · IA 100%
Video de apertura — generado íntegramente con IA

En Pipa, la IA ya es
parte de cómo creamos.

01 · Introducción

3 cosas cambiaron en Pipa desde que integramos la IA a nuestro trabajo.

1

Más velocidad

Multiplica la capacidad de gestión: más trabajo en menos tiempo.

2

Más creatividad

Un universo de ideas sin límite: la posibilidad de crear lo imposible.

3

Optimización de recursos

Cada integrante rinde más y suma nuevas tareas. = Tiempo + productividad

02 · Dónde ya la estamos usando

Nuestro stack de IA

Cada fila resuelve un cuello de botella. Elegí qué mirar primero.

Investigación y estrategia
Claude/Gemini/ChatGPT + Google Trends
Redacción y adaptación de copy
Claude/Gemini/ChatGPT, con la guía de marca y tono de cada cliente
Diseño de piezas on-brand editables
Adobe Firefly dentro de Photoshop/Illustrator
Video y personajes consistentes por mercado
Google Flow (Characters) + Veo 3.1/Omni Flash + ElevenLabs — con acceso a FLUX.2, Kling y Seedance 2.0
Escalado a muchos formatos sin perder marca
Abyssale/Creatopy/Celtra + Canva
Gestión, reuniones, documentación
Notion AI + Otter.ai/Fireflies + Make/Zapier
Reporting interno
Claude sobre exports, o Tableau (Salesforce)
Presencia online (sitio)
Salesforce Marketing Cloud Personalization
Redes sociales / Community Management
Sprout Social (Trellis)/Hootsuite + Canva/Nano Banana
Email marketing
Salesforce Marketing Cloud (ExactTarget)
Blog / SEO
Claude/ChatGPT + Semrush/Surfer SEO
Google Ads / Meta Ads
Claude/ChatGPT + Performance Max/Advantage+
Atención al cliente / conocimiento
Claude con RAG
CRM / Ventas
Salesforce Einstein/Agentforce + Involves
03 · Así lo hacemos

Algunos ejemplos, con otros clientes

No son mockups: es trabajo ya entregado, con IA integrada en distintas etapas de producción.

Finza — cápsula financiera
Capilea — partido épico vs. alopecia
IA Pipa
Producción audiovisual para redes
ProblemaProducir volumen de piezas de video para redes sin escalar el equipo ni el presupuesto de rodaje.
HerramientaGoogle Flow (Veo 3.1) + Nano Banana Pro
ResultadoCompendio de piezas generadas con IA, listas para redes — sin cámara ni locación real.
Ruleta Hamby
Recap — Ruleta Hamby
Ruleta Sadia Cosquín Rock
Recap — Sadia Cosquín Rock
Desarrollo: apps, juegos y landing pages
ProblemaNecesidad de productos digitales a medida — aplicaciones web, juegos interactivos, landing pages — con tiempos de desarrollo ajustados.
HerramientaClaude Code + stack de desarrollo propio
ResultadoProductos digitales entregados y en uso — el detalle de cada caso se completa acá.
Stand Hamby — render 3D con IA
Hamby — 3D IA
Stand Hamby — render tradicional
Hamby — render tradicional
Stand Hamby — foto real construido
Hamby — stand real
Stand Marfrig — render 3D con IA
Marfrig — 3D IA
Stand Marfrig — render convencional
Marfrig — render convencional
Marfrig — stand en video
Stands feriales en 3D
ProblemaVisualizar y vender un stand antes de construirlo, a partir de un plano.
HerramientaIA generativa 3D + render, a partir del plano y la memoria descriptiva
ResultadoBoceto generado por IA vs. foto del stand real ya construido — mismo diseño, cero sorpresas.
04 · Cómo lo pensamos

Nuestro mapa de trabajo con IA

Así organizamos puertas adentro el uso de IA en Pipa, hoy.

En uso hoy
Generación de contenidos

Copy, imagen y video con Claude, Firefly y Google Flow — de la idea a la pieza final.

En uso hoy
Automatización de procesos

Community management programado (Sprout Social/Hootsuite), transcripción de reuniones y flujos conectados con Make/Zapier — tareas repetitivas que ya no hacemos a mano.

En uso hoy
Análisis de datos e insights

Cruce de datos de campaña con Claude y Tableau, para encontrar patrones antes de que los pida un cliente.

En uso hoy
Optimización de campañas

Ajuste de piezas y pauta con Claude y Performance Max/Advantage+ — sugiere, no decide solo.

En uso hoy
Segmentación y personalización

Mensajes y piezas distintas según perfil, con Salesforce Marketing Cloud Personalization — sin multiplicar el trabajo manual.

+ lo que aparezca
Cualquier otra aplicación relevante

Este mapa se actualiza a medida que probamos herramientas nuevas.

05 · Ahora sí

Hablemos de lo que esto significa
para RCI.

Todo lo anterior es cómo trabajamos en Pipa, hoy. De acá en adelante, la propuesta específica para su operación.

06 · Caso concreto

Tropicalización

⇔
← arrastrá para comparar
01
Generación

Adobe Firefly para la base visual; Google Flow (Characters) si hay un personaje recurrente entre mercados.

02
Ensamblaje editable

Esa generación entra como capa en Photoshop: tipografía, logo y CTA quedan editables después, siguiendo los lineamientos de marca vigentes.

03
Copy

Claude/Gemini/ChatGPT adapta el mensaje a cada mercado — no lo traduce.

Optimización de tiempo: Entre 60 y 70%
07 · Probalo vos mismo

Demo en vivo — tropicalización de copy

Elegí un mercado (o escribí tu propio copy) y mirá la adaptación en tiempo real.

Copy original
Resultado adaptado
Uruguay
Elegí un mercado y tocá "Tropicalizar con IA" para ver la adaptación acá.
Podés editar el copy original de la izquierda y volver a generar — se adapta a lo que escribas.
08 · Validación previa

Simulador de Socio — probar la pieza antes de producirla

Cada pieza se lee distinto según quién la recibe. El simulador evalúa una misma campaña contra los cuatro perfiles de socio de RCI y muestra dónde aparece la fricción, antes de invertir en producción y envío.

Simulador de Socio RCI
Demo · 3 campañas precargadas Sin datos personales
Pieza evaluada
Pieza de campaña RCI evaluada en el simulador
Simulando recepciónProducto · perfil · mensaje · fricción
Lectura simulada

Lectura global

Resultado cualitativo de una rúbrica de validación. No mide personas ni predice apertura, clic o conversión.

Qué funciona

Riesgo principal

Ajuste recomendado

Hipótesis para test

Siguiente capa · contrastar con resultados reales
Hoy la simulación razona sobre reglas de producto y perfiles de socio. Al incorporar el performance agregado de cada campaña, esas señales previas se contrastan contra lo que efectivamente pasó, y el sistema aprende qué fricciones mueven la respuesta. Es la conexión directa con Campaign Intelligence.
Cómo se construye la simulación
Qué evalúa

Una rúbrica de seis dimensiones: comprensión inmediata, relevancia, claridad del beneficio, claridad del CTA, adecuación del lenguaje de producto y nivel de fricción. El resultado se expresa en niveles cualitativos para comparar perfiles de un vistazo.

Perfiles RCI
  • NE · 0 a 12 meses
  • NE activo · ya viajó o depositó
  • 0tr · sin transacción
  • Inactivo · +24 meses sin viajar
Límite metodológico

Es una validación previa basada en perfiles y reglas de negocio, construida sobre las clasificaciones de socio que RCI ya usa. No sustituye investigación con socios reales ni predice performance. La versión conectada podrá analizar piezas y ASF nuevos en vivo.

09 · Ejemplos de producción

Contenidos para RRSS

Pieza de campaña 1
Pieza de campaña 2
Pieza de campaña 3
Pieza de campaña 4
Pieza de campaña 5
Pieza de campaña 6 — pieza final
10 · Contenido

Una pieza produce muchos contenidos

Idea
›
Guión + SEO
(Claude)
›
Video
(Flow: Veo 3.1 / Omni Flash)
›
Miniaturas
(Nano Banana Pro)
›
Subtítulos +
Descripción
›
Reels / Stories
/ TikTok
Sobre los personajes en video

Se producen dentro de Google Flow, no en una herramienta externa — así el mismo personaje pasa de la miniatura a la escena a la versión corta sin fricción de formato ni de licencia.

1 video de campaña = 1 YouTube + 3 reels + 5 stories + variantes TikTok, con un esfuerzo apenas mayor al que antes se usaba solo para el video principal.

11 · Ya lo hicimos con IA

El ASF: de proceso 100% manual a asistido por Claude

Automatizamos el armado del ASF. No es una propuesta: ya está funcionando.

15 minutos
Vs
3 minutos
incluyendo la respectiva revisión final
Se ejecuta en segundo plano mientras avanzamos con otras tareas
Antes (manual)Ahora (con Claude)
El ASF se completaba manualmente a partir del diseño del email.
→
Solo se envía a Claude el archivo Excel, el diseño final y el Subject Line / Super Subject Line.
Los textos editoriales y los colores se transcribían a mano.
→
Claude extrae automáticamente textos y colores, reduciendo errores de transcripción.
Los bloques debían crearse y completarse manualmente.
→
Detecta y genera automáticamente los bloques, siguiendo el ASF de referencia.
El diseñador debía revisar constantemente la coherencia entre el diseño y el ASF.
→
Además de completar el ASF, identifica posibles inconsistencias, errores ortográficos o de redacción para su revisión antes del envío.
El proceso dependía completamente del trabajo manual del diseñador.
→
El diseñador pasa a realizar una validación final, disminuyendo tiempos de producción y el riesgo de errores humanos.
Las URL de las imágenes se completan manualmente una vez subidas al FTP.
→
Sigue siendo un paso manual — depende de la carga de los archivos en el FTP.
La exportación de imágenes para programación se realiza manualmente.
→
En investigación y pruebas — la IA ya identifica los activos gráficos y puede detectar sus límites, aunque la calidad de exportación depende de las capacidades actuales de la herramienta.

¿Qué es un "Asset"? Cada imagen individual que usa el programador para construir el email (hero, banners, promociones, etc.), alojada en FTP y referenciada mediante una URL.

Resultados obtenidos
  • Reducción significativa del tiempo dedicado al completado del ASF
  • Disminución de errores de transcripción y mayor consistencia entre campañas
  • Estandarización del proceso de completado del ASF
  • Apoyo en la detección de errores ortográficos, de redacción y de coherencia
  • Base preparada para futuras automatizaciones, como la exportación de assets y nuevas funcionalidades
  • Ejecución de proceso en segundo plano
12 · Una capacidad, no una promesa

Arquitectura de agentes

La propuesta concreta para RCI: 9 agentes de IA con tareas puntuales, agrupados en 4 clústeres — más el ASF, que ya está funcionando hoy.

Ya en producción Armado de ASF — ver sección 11
Contenido CRM Mercado Ventas
9agentes propuestos en 4 áreas
Ver el detalle de los 9 agentes y el stack técnico
¿Qué es un "agente"?

Un asistente de IA con una tarea puntual y acotada — no un chatbot genérico para todo. Uno redacta emails, otro cruza calendarios de feriados por país, otro prioriza a qué socios conviene contactar esta semana.

¿Qué es un "clúster"?

El área de la operación de RCI a la que ese agente ayuda. Agrupamos los agentes propuestos en 4 clústeres, según a qué parte del negocio apuntan.

Tocá cada clúster para ver qué agentes incluye.

01 / CONTENIDO+
Contenido
  • Copy multi-mercado — adapta un mensaje a cada país, no lo traduce.
  • Audiovisual — genera piezas de foto/video con personajes consistentes entre mercados.
  • QA de marca — revisa consistencia con los lineamientos de marca antes de publicar.
02 / CRM+
Comunicación / CRM
  • Email personalizado — adapta el mensaje según el perfil del socio.
  • Contexto de atención — resume campañas para el equipo de soporte (alcance a validar).
  • Armado de ASF — ya en producción hoy, ver sección 11.
03 / MERCADO+
Inteligencia de mercado
  • Estacionalidad — avisa con anticipación cuándo conviene lanzar cada campaña, por país.
  • Competencia y tendencias — resume qué hace la competencia, con fuente y fecha citada.
  • Análisis de datos — cruza resultados de campaña en un informe ejecutivo.
04 / VENTAS+
Ventas
  • Propensión y recomendación — prioriza a qué socios contactar, con qué oferta y por qué canal.
RCI ya está en Salesforce — vía ExactTarget
Camino principalSalesforce Agentforce Marketing — Marketing Goals Agent + Content Agent + Data Cloud, sobre lo que RCI ya paga.
ComplementarioGemini Enterprise Agent Platform para los agentes de contenido (imagen/video), conectado vía Agent2Agent.
Orquestación propiaClaude/Gemini + Make/Zapier para los agentes sin equivalente listo (estacionalidad, competencia).
Principio rector: todo agente tiene un checkpoint humano — la pregunta es dónde, no si.

Así funciona de punta a punta

9 agentes propuestos
+ ASF ya en marcha
›
Conocimiento de
marca y mercado
›
Producción visual
(Nano Banana + Photoshop)
›
Tablero de
resultados

Cada agente trabaja con su propia base de conocimiento; lo que produce pasa por una etapa de producción visual, y el resultado se mide en un tablero compartido. El detalle del caso ya implementado (ASF) está en la sección 11.

13 · Campaign Intelligence

De reportar resultados a aprender de cada envío

Una capa de análisis que convierte cada campaña en evidencia para la siguiente. Trabaja sobre resultados agregados, no requiere datos personales de los socios y es independiente de la plataforma de envío que RCI utilice.

El proceso hoy
  • Cada envío llega con tres métricas: apertura, clics y confirmaciones.
  • El análisis se arma a mano, campaña por campaña.
  • Comparar históricos y detectar patrones consume horas de agencia.
  • Lo aprendido en una campaña rara vez llega a tiempo a la siguiente.
Export de la plataforma→Horas de análisis manual

Cómo funciona

Aporta RCI
Resultados

Performance agregada por campaña o variante: audiencia, apertura, clics y confirmaciones.

Aporta Pipa
Contexto creativo

Master, ASF, pieza, Campaign ID, mercado, producto y objetivo de cada envío.

Sistema
Inteligencia

Comparables justos, outliers, señales, hipótesis y tests posibles.

Devuelve
Aprendizaje

Un brief con evidencia que entra como input de la próxima pieza.

Una lectura por funnel, no métricas sueltas

Etapa 1
Atención
Tasa de apertura

Qué hizo que el socio abriera: asunto, preheader, momento del envío y audiencia.

  • Familia de asunto
  • Día y hora
  • Segmento
Etapa 2
Interés
Clics + mapa de clics

Qué parte de la pieza generó movimiento: jerarquía, oferta y CTA.

  • Clics por módulo
  • CTA principal
  • Resultado del A/B
Etapa 3
Acción
Conversión agregada

El resultado de negocio, medido sin identificar personas.

  • Reserva / confirmación
  • Tipo de oferta
  • Landing o destino
Cómo leemos los resultados

Una diferencia de clics entre campañas comparables es una señal que vale la pena convertir en hipótesis y test. Antes de afirmar que una pieza funcionó mejor, el sistema cruza asunto, momento del envío, mapa de clics, conversión y composición de la audiencia — porque comparar un envío masivo contra uno hipersegmentado lleva a conclusiones equivocadas.

Cada conclusión, con su nivel de evidencia

01
Dato confirmado

Métrica o hecho trazable a una fuente concreta.

02
Observación

Patrón detectado en campañas efectivamente comparables.

03
Hipótesis

Explicación posible que todavía necesita validarse.

04
Aprendizaje validado

Conclusión respaldada por repetición o por un test.

Qué hace el sistema

1
Automatizar el reporting

De horas a minutos

2
Detectar patrones

Qué asuntos y horarios funcionan

3
Construir benchmarks

Comparables justos por mercado

4
Segmentar socios

Activos, en riesgo, inactivos

5
Acelerar A/B testing

Ganador estadístico al instante

6
Aprender y alertar

Memoria de cada campaña

Menos tiempo en reporting

Horas de agencia liberadas en cada ciclo.

Decisiones más rápidas

Recomendaciones disponibles antes de cada envío.

Mejora medible

En apertura, clics y confirmaciones.

Privacidad por diseño

El sistema está construido para funcionar con información agregada. RCI mantiene la custodia de su base y no necesita compartir ningún dato personal de sus socios.

Lo que el sistema necesita

Información agregada, a nivel campaña.

  • Resultados agregados por campaña o variante.
  • La pieza enviada y su ASF.
  • Contexto: mercado, objetivo, asunto, fecha y hora.
  • Conversión agregada, si existe el dato.
  • Mapa de clics por CTA, si está disponible.
Lo que el sistema no necesita

Nada que identifique a un socio.

  • Nombre, correo o teléfono del socio.
  • Número de socio o historial individual.
  • Reservas individualizadas.
  • Credenciales o acceso a la base de datos.
  • Cualquier dato personal que no aporte al análisis.
Ver el detalle completo, punto por punto
1 · Automatizar el reporting

La IA lee el export de la plataforma de envío y arma el informe completo — tablas, gráficos y resumen ejecutivo — sin trabajo manual repetitivo. El mismo informe, en una fracción del tiempo: eso libera horas de agencia para el análisis y la estrategia.

Export PDF / Excel→Informe listo
2 · Detectar patrones

Cruza asunto, día y horario contra apertura, clics y confirmaciones para encontrar qué funciona mejor en la base de socios de RCI, mercado por mercado.

3 · Construir benchmarks

Agrupa campañas por mercado, objetivo, producto y familia creativa, de modo que cada resultado se compare contra envíos realmente equivalentes y no contra el promedio general.

4 · Segmentar socios

Con el histórico agregado de aperturas, clics y confirmaciones, la base se clasifica según su nivel de compromiso:

FrecuenteAbren y hacen clic con frecuencia
En riesgoSu nivel de interacción viene bajando
N/INo interactúan hace tiempo
5 · Acelerar A/B testing

Calcula significancia estadística al instante, define el ganador sin esperar el análisis manual y deja registrado el aprendizaje para la campaña siguiente.

6 · Aprender y alertar

Cada campaña se suma al histórico, afinando las recomendaciones con el tiempo y avisando cuando un envío se desvía del rango esperado, para revisar oferta, timing o pieza.

Datos recomendados y para qué sirve cada uno

El pedido es acotado: solo información con utilidad analítica clara.

DatoPara qué sirve
Campaign / Send IDAgrupar variantes y evitar duplicados.
Mercado y objetivoConstruir benchmarks justos.
Asunto y preheaderExplicar la apertura.
Fecha, día y horaDetectar ventanas de respuesta.
Entregados, aperturas y clics únicosDar base sólida a los KPI.
Mapa de clics por CTA o enlaceVer qué módulo genera interés.
Conversión agregadaConectar el email con el resultado real.
Variante A/BValidar hipótesis con rigor.
Los cuatro widgets que lo vuelven accionable
Benchmarks comparablesPor mercado, objetivo, producto y familia creativa.
A/B testing con memoriaCada test deja un aprendizaje disponible para la campaña siguiente.
Alertas de anomalíasDetecta campañas fuera de rango para revisar oferta, timing o pieza.
Brief de evidencia automáticoConvierte el aprendizaje en input de conceptualización.
Hoja de ruta de implementación
1Estructurar la base: master, ADN, ASF y piezas, con el histórico previo identificado como tal
2Incorporar los resultados agregados de las campañas en curso
3Construir benchmarks propios por mercado y objetivo
4Sumar A/B testing con memoria y niveles de evidencia
5Incorporar predicción y recomendación antes de cada envío
6Conectar exports agregados de la nueva plataforma y reportar el impacto

Cómo encaja con el resto del ecosistema

Antes de producir
Simulador de Socio

Detecta fricciones por perfil antes de invertir en la pieza.

Ver sección 08 → Durante
Agentes de mercado

Estacionalidad, competencia y tendencias convertidas en hipótesis para testear.

Ver sección 12 →
Después del envío
Campaign Intelligence

Mide, aprende y devuelve evidencia al proceso creativo.

14 · Reducir dependencia individual

El conocimiento no debería vivir en una sola persona

Hoy

  • Un guía vacacional
  • Un analista
  • Alguien que "sabe" las promociones vigentes

Con IA

Claude + RAG sobre documentación validada (Disclosure Guides, promociones, políticas de intercambio) — responde solo con fuente verificada, nunca inventa.

  • Consistencia
  • Velocidad
  • Disponibilidad 24/7

Una sola fuente de verdad — siempre disponible, siempre consistente, sin importar quién pregunte.

15 · Derechos, riesgos y buenas prácticas

Reglas claras, no una promesa vaga

Sí usamos
  • Borradores
  • Investigación
  • Automatización
  • Variantes e ideas
  • Edición
Siempre revisamos
  • Datos y promociones
  • Traducciones
  • Personajes/voces sintéticas
  • Información comercial
Nunca hacemos
  • Publicar sin revisión humana
  • Copiar contenido protegido
  • Usar imágenes sin licencia
  • Clonar voz/rostro sin consentimiento
Gobernanza y factor humano

La IA multiplica lo que hacemos, pero no reemplaza el criterio humano. Cada resultado se revisa, se valida y se ajusta a nuestras políticas y estándares de calidad.La tecnología acelera; las personas deciden.

16 · Roadmap

De diagnóstico a agentes conectados

Fundamentos

Escalar el proceso de ASF ya automatizado a más campañas · producción visual · primer personaje en Flow.

IA integrada al flujo

Agentes por mercado que consideran estacionalidad, dialecto, contexto, fechas clave, etc.

Agentes conectados

Incluir agentes dentro del proceso interno de RCI.

17 · Cierre

Trabajar con Pipa hoy significa tener la IA integrada en cada etapa — no como promesa, como práctica diaria.

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PIPA — AGUADA PARK · PROPUESTA PARA RCI · SEPTIEMBRE 2026