En MarTech, CRM y SaaS, sus usuarios luchan constantemente contra la información incompleta.
Para los gestores de productos, un campo vacío no es solo un dato que falta, es una fricción. Cada vez que un usuario tiene que abrir una nueva pestaña para buscar en Google los ingresos de un cliente potencial, consultar los precios de la competencia o verificar la tecnología utilizada por un cliente potencial, está abandonando su producto.
En la era de la IA, el enriquecimiento dentro de la aplicación ya no es un «aliciente», sino la expectativa básica. La barrera de entrada se ha derrumbado. Si los datos existen en la web pública, su producto debería poder recuperarlos.
Entonces, ¿por qué no lo hace ya todo el mundo?
Las tres barreras para los datos vivos
La mayoría de los equipos de producto se clasifican en una de estas tres categorías. Cada una tiene una brecha que la IA moderna y el acceso a la web pueden cerrar.
1) La brecha de funciones (no hacer nada)
Muchas herramientas no ofrecen ningún tipo de enriquecimiento. Actúan como contenedores vacíos a la espera de la entrada del usuario.
Riesgo de gestión de productos: esta es la posición más arriesgada. Dado que la IA ha convertido la búsqueda y la extracción en una capacidad básica, la era de los contenedores vacíos está llegando a su fin.
Si usted no proporciona los datos, lo hará la competencia. Los usuarios se pasarán a la herramienta que les haga el trabajo.
2) La trampa del proveedor (comprar datos estáticos)
Los equipos que sí ofrecen enriquecimiento suelen resolverlo integrando proveedores de datos externos o Conjuntos de datos fijos.
Realidad de PM: los Conjuntos de datos seleccionados, incluidos los Conjuntos de datos de Bright Data, son muy útiles cuando cubren las fuentes necesarias y su actualidad cumple con su SLA. Pueden aportar un valor rápido para dominios bien definidos.
Riesgo de gestión de productos: la economía unitaria y la cobertura de datos a menudo se convierten en limitaciones, especialmente cuando se dirigen a entidades de cola larga, mercados nicho o atributos que cambian rápidamente. Los flujos de trabajo agenticos (agentic = un bucle impulsado por IA que planifica → busca → extrae → verifica → vuelve a escribir) existen para abordar estos retos: la mejor fuente no siempre se conoce de antemano, y lo que es cierto hoy puede cambiar mañana. El enfoque ganador consiste en utilizar Conjuntos de datos seleccionados cuando sea apropiado, al tiempo que se despliegan agentes que pueden descubrir, recuperar y citar fuentes nuevas o actualizadas cuando lo requieran los usuarios.
3) La trampa de la construcción (scraping interno)
Los equipos ambiciosos intentan crear enriquecimiento internamente y piden a los ingenieros que pongan en marcha Scrapers.
Realidad de PM: la infraestructura de Bright Data para el acceso a la web, el descubrimiento y el archivo le ayuda a mantener un acceso fiable a los datos y a minimizar las interrupciones.
Riesgo de gestión de proyectos: el acceso por sí solo no resuelve el reto del enriquecimiento. Sigue siendo necesaria una lógica para extraer y estructurar la información. Los Scrapers sin una capa de agentes tienden a convertirse en soluciones puntuales frágiles. A menudo se comportan como cajas negras que no almacenan citas ni puntuaciones de confianza, lo que socava la confianza. La combinación de lógica de agentes, indicaciones de extracción o analizadores sintácticos y observabilidad es lo que transforma el acceso en una característica fiable del producto para sus usuarios.
El cambio: agentes conectados a la web como característica
La respuesta no es comprar más listas estáticas ni mantener una gran cantidad de Scrapers personalizados. En su lugar, trate la búsqueda y la extracción web como una capa de infraestructura basada en API a la que su producto puede recurrir bajo demanda.
Al integrar agentes de IA en esta capa, habilita características como el autocompletado, que resultan fluidas para los usuarios. El agente se comporta como un investigador: lee una fila, comprende la intención, busca en la web en tiempo real, identifica y recupera la página relevante, extrae los datos necesarios y devuelve el valor, junto con una cita y una marca de tiempo.
Esto ya está cambiando las expectativas de los usuarios:
- Herramientas de marketing: los productos ahora rellenan automáticamente los datos de segmentación, como los detalles de la pila tecnológica y las noticias recientes, para cualquier dominio cargado.
- CRM: los campos ya no son estáticos; los CRM se actualizan automáticamente cuando los clientes potenciales cambian de trabajo o las empresas anuncian financiación.
- Análisis minorista: los paneles de control ahora pueden supervisar los precios y los niveles de existencias de la competencia con un esfuerzo manual mínimo, lo que proporciona información casi en tiempo real.
Cómo funciona a alto nivel
Comience con una tabla en su propia base de datos o entorno de alojamiento, por ejemplo, Snowflake, Amazon S3, Databricks, Postgres o su pila preferida.
El agente determina cómo identificar cada fila en el entorno real, traduce la intención de su producto en consultas de búsqueda, descubre fuentes autorizadas y puede reordenar los resultados para mayor precisión. A continuación, recupera la página web seleccionada, extrae el campo requerido, adjunta la URL de origen y la marca de tiempo, y vuelve a escribir el valor en su tabla.
Si el resultado es ambiguo, el agente formula una pregunta de seguimiento y repite el proceso. Usted define el SLA de actualidad y programa las actualizaciones en consecuencia.
Para productos en Snowflake DB: puede iniciar desde una función externa o un procedimiento Snowpark, enviar los resultados a través de una etapa y Snowpipe, y programar actualizaciones con Tasks.
El mismo patrón de lectura-escritura se aplica a S3, Databricks o Postgres a través de su orquestador.
Implementación: es solo otra operación de tabla
Como capa de infraestructura, este enfoque se conecta directamente a sus plataformas de datos existentes.
- Fuente: sus datos residen en Snowflake, Amazon S3, Databricks, Postgres o su entorno preferido.
- Acción: active el agente mediante una función externa o una simple llamada a la API.
- Resultado: el agente escribe los datos enriquecidos, junto con la URL de origen y la marca de tiempo, de nuevo en su tabla.
Para productos en Snowflake DB: puede iniciar directamente utilizando funciones externas o procedimientos Snowpark, enviar los resultados a través de Snowpipe y programar actualizaciones con Tasks. Los componentes arquitectónicos ya están ahí. Solo tiene que proporcionar la lógica de enriquecimiento.
Requisitos del producto: cómo especificar la confianza
Al redactar el PRD, vaya más allá del simple rellenado de datos. Priorice la confianza y la actualidad.
- Transparencia: muestre siempre el valor extraído junto con su URL de origen. Ningún punto de datos debe aparecer sin una fuente verificable.
- Actualización configurable: permita a los usuarios controlar la frecuencia de actualización (diaria, semanal o bajo demanda) de cada columna individual.
- Observabilidad: realice un seguimiento y supervise las tasas de coincidencia, las tasas de llenado, la latencia de la actualidad de los datos y el coste por fila enriquecida con el mismo rigor que se aplica al tiempo de actividad y la latencia.
¿Por qué ahora para su mercado?
Este patrón es relevante para cualquier tabla, en cualquier sector.
Marketing: los equipos de comercialización están convirtiendo el enriquecimiento de datos con IA en la norma. Los nuevos clientes potenciales y cuentas llegan con campos como el dominio, el número de empleados, la pila tecnológica y la presencia en redes sociales ya rellenados. Este enriquecimiento inmediato mejora el enrutamiento, permite la personalización desde el primer día y ayuda a aumentar las tasas de conversión, ya que las columnas clave están completas desde el primer contacto.
Comercio minorista: los comerciantes ahora tratan el precio, la disponibilidad y las reseñas como datos dinámicos vivos. Los SKU se actualizan para reflejar los precios actuales del mercado, las señales de existencias e incluso las puntuaciones de calidad de imagen. Con una mejor visibilidad de los competidores y los canales, las decisiones sobre márgenes, surtido y reposición son más rápidas y menos arriesgadas.
Finanzas: Los equipos de riesgo enriquecen las entidades con actualizaciones continuas sobre cambios ejecutivos, medios adversos y otros indicadores de riesgo a un ritmo constante. La Verificación KYC y la supervisión de la cartera se realizan antes y con mayor rapidez, lo que reduce el tiempo de revisión manual, y los auditores obtienen un linaje claro con citas y marcas de tiempo adjuntas a cada valor.
Caso práctico: Vea cómo Raylu enriquece los Conjuntos de datos de empresas con la búsqueda y extracción de IA.
Mejores prácticas para obtener altas tasas de éxito y preparación empresarial
La claridad es lo primero
Defina cada señal con precisión. Especifique cómo identificar cada fila en el entorno real. Prefiera identificadores únicos y estables, como dominios, SKU o direcciones.
Concurrencia y rendimiento
Ejecute las solicitudes en paralelo, aplicando límites razonables. Realice lotes de forma inteligente para mantener una latencia baja y unos costes predecibles.
Fiabilidad
Utilice un acceso web robusto que admita sitios con mucho JavaScript y controles antibots. Implemente reintentos con retroceso y mantenga la idempotencia.
Transparencia y explicabilidad de la fuente
Almacene las URL de origen, las marcas de tiempo, las versiones del extractor o del prompt y las puntuaciones de confianza. Todas las celdas deben ser auditables.
Calidad y evaluación
Realice un seguimiento de métricas como la tasa de coincidencia, la tasa de llenado, la precisión (frente a un conjunto de referencia) y la latencia de actualización. Promueva los cambios solo cuando estas métricas mejoren. Obtenga más información sobre las métricas de calidad de los datos.
Control de costes
Almacene en caché y archive las fuentes que se utilizan con frecuencia. Reutilice instantáneas cuando no se requiera tiempo real. Establezca condiciones de detención para evitar bucles incontrolables. Considere estrategias para reducir los costes de recopilación de datos.
Operaciones
Asigne propietarios y acuerdos de nivel de servicio (SLA) para cada columna enriquecible. Registre cada ejecución. Configure alertas para fallos y regresiones de calidad. Programe actualizaciones para alinearlas con el ritmo del negocio. Revise las prácticas recomendadas de recopilación de datos y la arquitectura del canal de datos.
