SaaStr deja el 90% de su outbound a agentes de IA de terceros y construye su propia herramienta de ABM para cuentas clave

SaaStr, la comunidad y organizadora de eventos para fundadores de software B2B, publicó el miércoles 7 de octubre de 2026 cómo reparte hoy su prospección entre agentes de IA comprados y una herramienta propia. Su fundador, Jason Lemkin, explicó que cerca del 90% del outbound sigue en manos de proveedores especializados (Monaco, Artisan, Agentforce de Salesforce y Qualified), pero que para un grupo reducido de cuentas prioritarias construyeron su propio generador de propuestas dentro de 10K, el agente que SaaStr presenta como su vicepresidente de marketing con IA.

La razón que da Lemkin es de datos, no de tecnología: un SDR con IA típico se conecta al CRM y lee una parte de él. Lo que distingue un mensaje genérico de uno relevante vive en sistemas que ningún proveedor va a conectar para un solo cliente.

¿Qué agentes de IA usa SaaStr para prospectar y con qué resultados?

• Monaco ejecuta el outbound en frío. Según Lemkin, el primer día consiguió una reunión con el comprador correcto en Anthropic.
• Artisan lleva más de un año a cargo del outbound a contactos tibios y es donde SaaStr concentra el mayor volumen. Lemkin afirma que ya generó millones de dólares en negocios ganados.
• Agentforce corre las campañas de recuperación de antiguos clientes, con tasas de apertura de 72%.
• El agente de inbound de Qualified cerró más de 2 millones de dólares en el último año.

SaaStr mantendrá a todos estos proveedores, aunque evalúa reemplazar uno de ellos por el propio 10K. Con una base de 450.000 contactos, Lemkin sostiene que reconstruir entregabilidad, secuencias, agendamiento e higiene de listas sería un mal uso del tiempo de su equipo. Su regla es simple: «si es un movimiento de volumen, lo ejecuta un proveedor».

¿Por qué SaaStr construyó su propia herramienta de ABM con IA?

Lo que SaaStr sabe de una empresa está repartido en al menos seis sistemas: Salesforce (contratos, historial de patrocinios, ejecutivo a cargo y valor de vida del cliente), Bizzabo (asistencia a eventos, escaneos de credenciales y leads entregados), Marketing Cloud (suscripciones, aperturas y clics del newsletter), WordPress (artículos que mencionan a la empresa), el archivo de pódcasts y las llamadas y chats registrados en Momentum y Qualified.

El generador de propuestas funciona así: se ingresa el nombre de una empresa, el agente cruza su historial en Salesforce, su asistencia a eventos y su relación con el newsletter, y redacta una propuesta de patrocinio a medida. Frente a un mensaje genérico de proveedor, la versión interna puede decir cuántas personas de ese equipo asistieron al último evento anual, qué líderes leen el newsletter y cómo rindieron sus leads la última vez que patrocinaron. Cada dato es verificable por el cliente. Lemkin lo define como una herramienta de «ABM con IA»: marketing basado en cuentas en el que un agente hace la investigación de cada cuenta.

Hay también un argumento de costos. Lemkin recuerda que Salesforce anunció que medirá en Flex Credits las llamadas de API que hacen los agentes, y que 10K ya realiza unas 35.000 llamadas diarias a la API de Salesforce. Leer a fondo el CRM para cada prospecto, advierte, será cada vez más caro para los proveedores.

¿Qué resultados dio el agente de renovaciones del que nació la idea?

La herramienta de prospección salió de un agente de renovaciones que el equipo de SaaStr construyó sobre 10K en aproximadamente medio día. Ese agente combina datos de Salesforce con información que nunca estuvo en el CRM (el sitio, redes sociales, pódcasts y leads de eventos) y arma presentaciones personalizadas mediante la API de Gamma.

• Antes de los agentes, SaaStr preparaba presentaciones a medida para unas cinco renovaciones, las de sus patrocinadores de mayor nivel. Con el agente envió entre 20 y 30.
• Los patrocinadores de categoría plata, con los montos más bajos e históricamente la menor tasa de renovación, respondieron en mayor proporción que los de categoría diamante.
• Lemkin lo explica por el peso relativo de la decisión: un patrocinio de 25.000 dólares es más importante para una empresa pequeña que uno de 300.000 dólares para Google Cloud.

¿Qué reglas aplica SaaStr para no perder el control del mensaje?

Dos prácticas del agente de renovaciones pasaron a la prospección. La primera: el agente propone una narrativa y una persona la aprueba antes de generar cualquier pieza. En un caso, el agente sugirió a un patrocinador plata subir a oro; el equipo corrigió el enfoque porque esa empresa había crecido mucho desde su lanzamiento y le ofreció tres alternativas. La segunda: el primer correo es breve, lo envía el agente, y la versión detallada va en el seguimiento, que envía una persona. En renovaciones, abrir sin la presentación obtuvo mejores respuestas que adjuntarla de entrada.

¿Qué significa para las empresas en Chile y Latinoamérica?

Para la mayoría de las empresas B2B de Chile y Latinoamérica, el caso de SaaStr no es una invitación a programar su propio agente, sino a revisar dónde vive el contexto de sus clientes. En la región es frecuente que el historial de compras esté en el ERP de facturación, que la relación con cuentas clave pase por WhatsApp y que la asistencia a ferias o webinars quede en planillas. Esa es justamente la información que un proveedor de SDR con IA no ve. La segunda lección es de alcance: SaaStr reservó la personalización profunda para pocas cuentas y mantuvo a una persona aprobando cada narrativa.

Análisis de Revenue Hub

El caso ordena una discusión que vemos seguido en equipos comerciales B2B: comprar o construir agentes de IA. SaaStr muestra que no es una disyuntiva. El volumen se compra, porque entregabilidad y secuencias son problemas resueltos por proveedores con años de ingeniería. La diferenciación se construye, y su materia prima no es el modelo de IA sino la arquitectura de datos. Si lo que la empresa sabe de un cliente está disperso entre el ERP, los teléfonos de los vendedores y planillas de eventos, ningún agente, comprado o propio, podrá escribir el mensaje que menciona lo que ese cliente ya vivió con la empresa.

La recomendación concreta para un líder comercial es empezar por un inventario acotado: elegir entre 20 y 50 cuentas prioritarias y listar en qué sistemas vive lo que se sabe de cada una (facturación, soporte, eventos, conversaciones). Luego decidir qué parte de eso debe quedar en el CRM como propiedades o actividades asociadas a la empresa, con una regla clara de quién la actualiza. Recién con esa base tiene sentido pedirle a un agente que proponga la narrativa, siempre con aprobación humana antes del envío. Explicamos cómo diseñar esa base en nuestra guía de arquitectura de datos CRM en HubSpot para empresas B2B y cómo cambia el rol de operaciones en agentes de IA y RevOps en la operación comercial B2B.

El costo también importa. En HubSpot, el agente de prospección y el agente de datos consumen créditos mensuales, y Lemkin recuerda que Salesforce empezará a medir las llamadas de API de los agentes. Leer a fondo el CRM para cada contacto de una base grande no escala. Reservar la investigación profunda para las cuentas que la justifican, y dejar el volumen a herramientas con precio predecible, es la forma más sana de adoptar agentes sin que la factura crezca más rápido que el pipeline.