Descripción Legible para Humanos del Flujo de Trabajo

Visión General

Este flujo de trabajo está diseñado para automatizar y escalar el proceso de análisis de empresas, especialmente para startups o compañías bajo consideración de investigación o inversión. Se apoya en agentes de IA, ingeniería de prompts, búsqueda web, recuperación de datos y exportación estructurada de datos a Google Sheets. El flujo toma el nombre de una empresa como entrada y recopila, analiza y estructura sistemáticamente una amplia gama de información sobre la empresa a partir de fuentes públicas y archivos subidos.

Desglose Paso a Paso

1. Interacción con el Usuario y Recopilación de Entradas

• Inicio del Usuario: Cuando un usuario abre el chat o el playground, se muestra un mensaje de bienvenida explicando las capacidades de la herramienta y solicitando el nombre de una empresa.
• Interfaz de Entrada: El usuario introduce el nombre de la empresa (y opcionalmente sube documentos) a través del componente de entrada de chat.

2. Recopilación de Información

• Plantillas de Prompt: El flujo utiliza múltiples plantillas de prompt, cada una adaptada para extraer un aspecto específico de la información de la empresa, como:

  • Visión general de la empresa e historia
  • Problema y solución que aborda la empresa
  • Análisis de mercado (mercado objetivo, tamaño, competencia)
  • Estructura del equipo y miembros clave
  • Productos y servicios, alternativas y ventajas competitivas
  • Detalles de financiamiento e inversión
  • Estrategia de salida al mercado, modelo de negocio y cronograma
  • Economía, estructura de costos, ingresos, tracción
  • Impacto climático
  • Escalabilidad, defendibilidad y riesgos

• Datos Contextuales: Los archivos subidos (por ejemplo, presentaciones de la empresa, pitch decks) se procesan y su contenido está disponible como contexto adicional para mejorar la precisión del análisis.

• Investigación Web Automatizada: Los agentes de IA utilizan la búsqueda en Google para encontrar información pública, noticias y perfiles relacionados con la empresa. También recuperan y procesan el contenido de las URLs encontradas.

3. Agentes de IA y Automatización de Tareas

• Tareas y Equipos Autogestionados: Se definen tareas para cada área analítica, especificando el resultado esperado (por ejemplo, “Informe exhaustivo de la empresa entregando los datos necesarios”).
• Equipos Jerárquicos: Grupos de agentes de IA (equipos) son gestionados por un agente manager y un modelo de lenguaje (LLM, por ejemplo OpenAI GPT-4o-mini), y son responsables de ejecutar las tareas analíticas en paralelo, permitiendo escalabilidad y rapidez.
• Especialización de Agentes: Algunos agentes tienen historias y objetivos específicos, como investigar miembros del equipo o analizar críticamente los datos de la empresa.

4. Estructuración de Datos

• Agregación de Datos: Las salidas de todos los prompts de análisis se recopilan y mapean en campos estructurados utilizando un componente “Crear Datos”. Cada campo corresponde a una categoría analítica (ver tabla abajo).

• Procesamiento para Salida: Los datos estructurados se procesan luego a texto plano para su procesamiento o visualización adicional.

5. Exportación y Automatización

• Automatización de Google Sheets: Un agente de IA (con historia de “experto en Google Sheets”) toma los datos estructurados y genera automáticamente un archivo de Google Sheets, lo que facilita exportar, compartir y analizar los resultados en un formato familiar.

• Visualización de Resultados: La salida final, incluidos los enlaces a la hoja de Google Sheets generada y los resúmenes en texto, se muestra en la interfaz de chat.

Por Qué Este Flujo de Trabajo es Útil para Escalar y Automatizar el Análisis de Empresas

• Ejecución Paralela de Tareas: Al dividir el análisis en prompts modulares y delegarlos a equipos de agentes de IA, el flujo puede analizar múltiples empresas o múltiples aspectos de una empresa en paralelo, reduciendo significativamente el esfuerzo manual y el tiempo de respuesta.

• Resultados Consistentes y Exhaustivos: El uso de prompts estructurados garantiza que cada análisis sea completo y cubra todas las dimensiones críticas, minimizando brechas de información o sesgos subjetivos.

• Recopilación Dinámica de Datos: Al integrar búsqueda web y recuperación de documentos, el sistema siempre puede acceder a la información pública más reciente junto con cualquier documento interno.

• Exportación Sin Esfuerzo: La generación automatizada de archivos de Google Sheets permite escalar fácilmente a análisis por lotes e integrarse con flujos de trabajo existentes para informes, evaluación de inversiones o due diligence.

• Adaptable y Extensible: Se pueden agregar nuevas áreas de análisis simplemente creando nuevas plantillas y tareas de prompt, haciendo que el sistema sea flexible para necesidades cambiantes.

Ejemplos de Casos de Uso

• Venture Capital y Búsqueda de Startups: Analizar rápidamente cientos de startups para filtrado de inversiones.
• Consultoría e Investigación de Mercados: Producir perfiles de empresa consistentes para clientes.
• Inteligencia Competitiva: Rastrear competidores en múltiples dimensiones analíticas.
• Gestión de Portafolios: Actualizar y mantener registros estructurados de empresas del portafolio.

Tabla Resumen: Componentes Clave y sus Roles

En Resumen

Este flujo de trabajo transforma una tarea manual y que consume mucho tiempo, como el análisis de empresas, en un proceso automatizado, escalable y altamente repetible. Al combinar investigación impulsada por IA, ingeniería de prompts estructurados y exportación de datos sin fricciones, permite a los usuarios generar perfiles de empresas ricos y accionables con un esfuerzo mínimo. Es invaluable para cualquier organización que necesite procesar grandes volúmenes de datos de empresas de manera rápida y consistente.