# Calificación automática

> Agentes y Automatizaciones · Captación automatizada
> Fuente: https://magoallegri.com/cursos/agentes/captacion-automatizada/calificacion-automatica

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Hasta acá el río mueve datos con reglas — hoy entra **el primer bocado de criterio**: el agente calificador, que lee lo que el lead escribió (texto libre, ambiguo, humano) y pinta el semáforo antes de que mires. Es tu agente del lab en su primera misión real, con todo el módulo 2 respaldándolo.

## El trabajo del calificador (acotado a propósito)

El agente NO decide qué hacer con el lead — **interpreta y propone**: lee la entrada normalizada (qué pidió, de dónde vino, sus palabras textuales), aplica TUS criterios (los del semáforo del camino: fit, capacidad, urgencia — escritos en su briefing), y produce tres outputs: el color propuesto, la razón en una línea, y la prioridad de atención. La decisión final y la conversación siguen siendo tuyas — el agente te ahorra la lectura, no el criterio.

## La construcción (el sándwich en acción)

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Construyamos el calificador. Leé su briefing (el del agente del lab)
y el flujo del río.

1. EL BOCADO DE CRITERIO — las instrucciones del agente:
   - Los criterios del semáforo, exactos, de mi briefing (verde =
     [FIT + SEÑAL DE CAPACIDAD + URGENCIA], etc.) con EJEMPLOS de
     cada color (3 leads ficticios bien clasificados enseñan más
     que diez reglas).
   - El manejo de lo ambiguo, explícito: lo que no encaja claro →
     AMARILLO + marca "revisar" + la duda anotada. El agente que
     duda en voz alta vale; el que adivina en silencio no.
2. EL ENSAMBLE EN EL RÍO: dónde corre el bocado según mi chasis
   (¿la plataforma de flujos llama a la IA? ¿una tarea de Claude
   procesa los "nuevos" cada X minutos? — el patrón que mi stack
   banque mejor) y la escritura del resultado: color + razón +
   prioridad, a la fila del CRM.
3. EL NIVEL DE NACIMIENTO (de su ficha): nivel 1-2 — el agente
   propone el color, YO confirmo (un click/una celda) las primeras
   [N] corridas. El plan de ascenso ya está escrito.
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![El agente propone el color con su razón; tu corrección se vuelve instrucción nueva](../_assets/loop-de-entrenamiento.webp)

## El entrenamiento del calificador (la primera semana)

El agente nace con tus criterios pero se afina con tus correcciones — el loop de entrenamiento:

1. Cada lead que el agente clasifique, vos confirmás o corregís (la cola de supervisión del M2, en acción).
2. **Cada corrección es una instrucción nueva**: ¿por qué era verde y no amarillo? Esa razón, al briefing del agente ("los que mencionan [X] son verdes aunque no digan urgencia").
3. A las 15-20 clasificaciones, el patrón: si tus correcciones bajaron a casi cero, el ascenso de nivel se ganó; si siguen altas, el criterio necesita más ejemplos (o tu semáforo era más intuitivo de lo que creías — también es un descubrimiento).

> [!info] **Checkpoint** — El calificador está en producción supervisada: lee leads reales, propone semáforo con razón, maneja lo ambiguo en voz alta, y su loop de entrenamiento corre. Tu primer agente trabaja — y aprende de tus correcciones.

## 💡 Esto que acabás de hacer tiene nombre de mercado

"Lead scoring con IA" es una de las frases más cotizadas del marketing tech — y suele venderse como caja negra carísima. Lo tuyo es mejor en lo que importa: criterios TUYOS y visibles, razones auditables, supervisión real. Cuando lo empaquetes (M7), el argumento es ese: no magia — tu criterio, multiplicado.

## 🟢 Hacelo ahora

1. Construí el bocado + ensamble + nivel.
2. Pasale los últimos 5-10 leads reales (o ficticios realistas) y corré el loop: confirmá, corregí, alimentá el briefing.
3. La cola de supervisión, probada: ¿los pendientes te esperan en un solo lugar con su contexto?

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El río piensa. La próxima lección le da memoria del mundo: **enriquecimiento** — el contexto del lead, juntado solo antes de que hables.