Cómo construir un equipo de GTM en Claude Code que puedes gestionar tú solo

Un equipo de GTM parece una operación de envío. La mayor parte de su trabajo real es juicio: qué empresa merece un mensaje esta semana, qué decir que demuestre que te diste cuenta, a qué no-show hacerle seguimiento, qué movió realmente el pipeline.

El envío siempre fue la parte barata. El juicio es para lo que solías necesitar un equipo, y es exactamente lo que una persona más Claude Code puede ahora ejecutar de principio a fin.

Así que deja de pensar en cabezas y empieza a pensar en trabajos.

Un equipo de GTM es una lista de ellos, y la mayoría tienen la misma forma: leer un montón de datos, tomar una decisión, escribir algo, dar seguimiento y recordar lo que pasó.

Conecta cada trabajo a un agente, dales una memoria compartida y ponlos en un horario. Las personas obtienen una UX, el software obtiene una API, un agente obtiene una línea de comandos, así que todo el equipo se ejecuta desde una línea de cron a las ocho de la mañana. Cada mañana reporta y tu trabajo se convierte en editar en lugar de operar.

A continuación, la construcción, asiento por asiento, con el prompt que pego en Claude Code para cada uno.

La nómina: cinco asientos

Decidir quién merece un mensaje

La parte difícil del outbound nunca fue el envío. Fue el juicio previo: de todas las empresas del mercado, ¿cuál merece ser contactada esta semana y qué dices que demuestre que te diste cuenta?

Ese juicio es el primer asiento.

Observa cuatro tipos de movimiento, los cuatro que una década de datos de mercado ha reducido a esta lista:

• Se abre un rol, o se vuelve a publicar.
• Una empresa interactúa con un competidor, o publica sobre el problema que resuelves.
• Una empresa lanza, se expande o cambia su stack.
• El dinero se mueve a través de una ronda o una adquisición.

Puntúa cada uno según quién realmente encaja y según todo lo que ya sabes sobre esa cuenta, luego redacta a partir de la señal misma.

La regla que nunca rompe es citar lo que se movió. "Vi que volviste a publicar el rol de Head of RevOps, segunda contratación de ops este trimestre." Nunca "Hola {{firstName}}." Si el mensaje podría haberse enviado sin cambios el mes pasado, la señal se saltó y la cuenta espera.

1Escribe team/prospector.py: run(memory, source, delivery, icp, sequences, weights, offline, dry_run).
2Detecta señales nuevas en los cuatro buckets (trabajo, social, empresa, financiamiento) y escríbelas en la memoria
3compartida. Agrúpalas por cuenta. Para cada cuenta, evalúala contra el ICP y el historial completo con
4prompts/judge.md (Claude, temperatura 0), con un fallback a una heurística de buckets ponderados que omite señales
5débiles o fuera del ICP. Para las que superan el umbral, redacta a partir de la señal más fuerte con prompts/draft.md,
6entrega el borrador al delivery (dry-run por defecto) y registra el toque. Devuelve líneas de standup ordenadas.

Briefing de cada llamada antes de que comience

Antes de una primera llamada, alguien solía pasar veinte minutos armando un resumen de una página: qué es esta empresa, qué se movió, qué le has enviado ya, dónde se enfrió el último hilo.

Pásale eso al segundo agente.

Escribe el briefing de cada llamada agendada a partir de la misma memoria en la que escribe el prospector. Cuando la llamada comienza, la página ya está ahí, con la señal que los trajo, el historial y lo único que vale la pena mencionar al abrir.

Nadie prepara a las 11 p. m. para una llamada a las 9 a. m., y nadie llega en frío.

1Escribe team/researcher.py: run(memory, calendar, icp, offline).
2Para cada llamada en el calendario de hoy, extrae el historial completo de la cuenta de la memoria compartida y escribe un
3resumen de una página con prompts/brief.md: qué se movió, qué ya enviamos y cómo aterrizó, y lo mejor para abrir la
4llamada. Basa cada línea en el historial, nunca inventes. Vuelve a una plantilla simple construida a partir de la señal
5más reciente cuando no haya clave de API. Devuelve una línea de standup por llamada.

Deja que la secuencia haga el seguimiento

Una señal es la línea de partida. La secuencia es lo que convierte, y es la parte en la que la gente es peor, porque el seguimiento depende de que un humano recuerde hacerlo. Olvidamos, dudamos, lo hacemos una vez y paramos.

Así que el envío y el seguimiento se ejecutan en Overloop AI como secuencias que se activan por sí solas una vez que el agente las entrega. El agente decide a quién y escribe el primer toque. Overloop se encarga del resto según un horario, a través de correo electrónico y LinkedIn, para que la cadencia nunca viva ni muera en la memoria de nadie.

1Escribe team/sequencer.py: run(memory, delivery, sequences, offline, dry_run, min_age_days, max_age_days).
2Pregunta a la memoria compartida por cuentas cuyo último toque tenga algunos días y que no tengan respuesta ni reunión
3agendada. Redacta un seguimiento ligero que agregue un ángulo genuinamente nuevo, envíalo a la secuencia follow_up
4y registra el toque. Deja intactos los toques recientes respetando la ventana de edad mínima. Devuelve una línea de
5standup por cuenta.

Recuperar a los no-shows

Un no-show es un lead calificado que tuvo un conflicto de calendario. Se filtran del pipeline por una razón: la recuperación manual nunca ocurre.

Así que el mismo motor ejecuta una secuencia de recuperación para cada ausencia. Cuatro toques en una semana, dos canales, sin culpa en ninguno:

• Una hora después de la ausencia: un enlace para reagendar con dos clics.
• Al día siguiente: la misma oferta en LinkedIn.
• Día tres: algo útil relacionado con su industria, sin pedir nada.
• Día siete: un último aviso sencillo.

Elimina la emoción del seguimiento y recupera aproximadamente un tercio de los no-shows que solían desaparecer. Nadie tiene que recordar enviar ni uno solo.

1Escribe team/recoverer.py: run(memory, calendar, delivery, sequences, offline, dry_run).
2Para cada no-show reciente del calendario, inscríbelo en la secuencia no_show_recovery definida en
3config/sequences.yaml (cuatro toques en una semana, dos canales, sin culpa en ningún paso), registra el toque
4y devuelve una línea de standup. La cadencia vive en config, no en código.

Haz que el informe semanal se ajuste solo

Cada viernes alguien solía armar la retrospectiva: qué salió, qué se agendó, qué está estancado, cómo está el pipeline. El último agente lo construye a partir de la misma memoria, cada semana, sin que se lo pidan.

Luego hace algo que un informe humano nunca hace.

Califica sus propias jugadas: las señales que siguen agendando reuniones obtienen más peso, los textos que siguen fallando se eliminan. La lista corta del próximo mes se ordena según lo que el mercado realmente respondió, no según lo que supusiste que importaba en enero. El informe deja de ser un registro de la semana pasada y se convierte en lo que ajusta la siguiente.

1Escribe team/reporter.py: run(memory, weights, days, offline).
2Lee las estadísticas de la semana de la memoria compartida. Empieza con el conteo de reuniones. Re-pondera los cuatro
3buckets de señales según la tasa de éxito, dando más peso a una reunión que a una respuesta, con un piso para que ningún
4bucket llegue a cero. Devuelve las líneas de standup y los nuevos pesos para la siguiente ejecución. prompts/report.md
5escribe la versión en prosa cuando se configura una clave.

Los dos prompts que se ejecutan cada mañana

Cada prompt de construcción anterior se ejecuta una vez. Estos dos se ejecutan en cada cuenta, todos los días, así que son los que hay que mantener y ajustar. El juicio y la voz viven aquí, en archivos simples, no enterrados en código.

El prospector juzga con esto:

1ROL  Eres la capa de juicio del prospector. Para una cuenta, decide si una señal de compra vale la pena
2actuar ahora, y cómo.
3ENTRADA  { icp, new_signals: [{bucket, summary}], history, days_since_last_touch }
4PUNTAJE  80-100: buen ajuste al ICP y señal de alta intención (financiamiento, o dos agrupadas); 50-79: buen ajuste,
5una señal sólida; 20-49: ajuste débil o una señal solitaria de baja intención; 0-19: fuera del ICP o ruido
6REGLAS  Menos de 7 días desde el último toque, prefiere nurture o skip, nunca first_touch. Si la señal es débil o
7fuera del ICP, púntuala bajo y omite; decir que no es parte del trabajo. why_now debe citar el desencadenante real,
8en palabras que un representante podría decir al comprador.
9SALIDA (solo JSON)  { "score": 0-100, "why_now": "...", "play": "first_touch|follow_up|nurture|skip", "rationale": "..." }

Y escribe con esto:

1ROL  Escribes el mensaje de apertura. La señal es la razón por la que te estás comunicando, y el mensaje tiene
2que demostrar que la notaste.
3ENTRADA  { trigger, bucket, why_now, play, guardrails: {goal, must, never} }
4REGLAS  Abre la primera frase con el desencadenante, nunca "Hola {{firstName}}". Conecta el desencadenante con un
5problema que resuelvas, en una sola oración. Cierra con una petición de baja fricción. Oraciones simples, longitud
6variada, sin urgencia falsa, sin guiones largos, sin palabras de moda. Si el mensaje podría haberse enviado sin
7cambios el mes pasado, te saltaste el desencadenante; empieza de nuevo.
8SALIDA (solo JSON)  { "subject": "6-9 palabras", "body": "3-5 oraciones" }

Qué convierte a cinco agentes en un equipo

Cinco agentes, una memoria compartida

Cinco scripts que cada uno guardan sus propias notas no son un equipo. Lo que los convierte en uno es una única memoria compartida: un registro por cuenta que cada asiento lee y escribe.

El prospector registra un toque el lunes. El sequencer lo lee el jueves, ve que no hay respuesta y envía el siguiente paso. El reporter lo cuenta el viernes y re-pondera los buckets. Mismo registro, una sola fuente de verdad. Construye ese almacén primero, mantén estables los nombres de sus métodos, y cada asiento se apoyará en él en lugar de adivinar.

Cómo lo ejecuta una sola persona

El standup matutino

No operas esto. Lo editas, que es un trabajo más pequeño y muy diferente.

El equipo se ejecuta en cron antes de que despiertes. Cuando te sientas, el standup ya está esperando en Slack: a quién contactar hoy y por qué, un briefing para cada llamada en tu calendario, los no-shows que se están persiguiendo, los números de la semana pasada re-ponderados según lo que realmente se agendó. Dos minutos: aprobar, editar o eliminar.

Sin lista que construir, sin líneas de asunto que adivinar, sin reunión del lunes sobre a quién llamar. Todo el equipo funciona por unos $400 al mes en tokens, el costo operativo total del departamento. Lo que queda es editorial: tener criterio sobre lo que el equipo pone frente a ti, y decir que no a la mayor parte.

Dónde los humanos aún ganan

Donde se quedan los humanos

Esto no ejecuta todo el go-to-market, y las partes que omite son las que más importan. Los agentes deciden a quién contactar y escriben la primera línea. No cierran, y no construyen la relación que hace que un comprador te elija un año después, cuando el presupuesto finalmente llega.

Cuando llega una respuesta con una pregunta real, una duda, un "no estamos seguros de que esto sea para nosotros", eso es una conversación humana, y debería seguir siéndolo. El sistema es muy bueno para meterte en la sala. No tiene nada que decir una vez que estás dentro.

Así que las personas que habrías gastado en la rutina van a donde siempre valieron más: la llamada, la confianza, el cierre. El equipo recupera las horas que solían desaparecer decidiendo quién merecía una llamada, y las gasta en las conversaciones que deciden los tratos.

Llévate el equipo

Empaqué todo en un repositorio que puedes clonar y ejecutar: los cinco asientos, la memoria compartida en la que se ejecutan, los prompts que llevan el juicio y la voz, y el standup que los une.

1gtm-team/
2  team/     prospector · researcher · sequencer · recoverer · reporter
3  core/     memory · models · adapters · llm
4  prompts/  judge · draft · brief · report
5  config/   icp · sequences · signals · team
6  run.py    el standup matutino

Es una construcción funcional, no el stack interno que ejecutamos en Sortlist. El asiento del prospector es el gtm-brain del último lanzamiento. Este es el equipo a su alrededor.

Comenta TEAM y te lo enviaré. Asegúrate de seguirme para que el DM llegue.

Si prefieres que lo ejecuten por ti en lugar de configurarlo tú mismo, eso es MAX: la misma idea con las costuras ocultas. Un agente con el que hablas que observa las señales, ejecuta las secuencias a través de correo electrónico y LinkedIn, y te entrega el standup, respaldado por diez años de datos de emparejamiento comprador-vendedor que no puedes obtener de una API pública. Visita: yourmax.ai