Reseña de Gumloop: un análisis profundo de una herramienta de automatización IA-first

Después de revisar a los principales actores como Zapier, Make y n8n, pensé que ya lo había visto todo en el espacio de automatización de flujos de trabajo. Pero luego llegó la revolución de la IA, junto con plataformas como Gumloop que prometen una nueva era de automatización impulsada por herramientas nativas de IA.

Si has estado en X o LinkedIn últimamente, seguro has visto el farming de interacción alrededor de los agentes de IA. Hay lead magnets por todos lados sobre “bots dirigiendo empresas enteras”, incluso con un fundador afirmando que todos los empleados de su empresa desaparecieron una semana mientras los agentes de IA se encargaban de todo (ventas, soporte, operaciones) sin impacto alguno en ingresos o churn.

Es llamativo, pero ¿cumple lo que promete? Gumloop se posiciona al frente de esta ola IA-first, pero después de probar infinidad de herramientas SaaS, he aprendido a ser escéptico ante las promesas audaces.

La verdadera pregunta no es solo si Gumloop funciona, sino si realmente hay una diferencia significativa entre las soluciones tradicionales de flujos de trabajo y estas plataformas diseñadas para IA. Hoy vamos a descubrirlo. Probé a fondo Gumloop y analicé en detalle qué hace, qué no hace y en qué realmente cumple. ¡Vamos a verlo!

¿Qué es Gumloop?

Gumloop es una plataforma de automatización nativa de IA creada especialmente para equipos de go-to-market (GTM), operaciones de ingresos y desarrollo de negocios. Se posiciona como una solución no-code para crear automatizaciones potenciadas por IA.

En cierto sentido, funciona como las herramientas tradicionales de flujos de trabajo, permitiendo conectar pasos (llamados nodos en Gumloop) en un lienzo visual para automatizar tareas. Sin embargo, a diferencia de las herramientas ya establecidas que agregaron IA después, Gumloop fue construida desde cero con la IA como foco principal.

La plataforma ofrece capacidades avanzadas de IA con nodos específicos para tareas como categorización, puntuación, extracción de datos y análisis de imágenes, además de la posibilidad de alternar entre diferentes modelos de IA (Claude 3.5 Sonnet, GPT-4, etc.), dependiendo de la tarea.

También destaca en el web scraping mediante una extensión de Chrome que integra herramientas de IA directamente en los navegadores.

Lo más interesante es que Gumloop ha adoptado algo llamado model context protocol (MCP), un estándar open-source que funciona como un puerto USB-C para aplicaciones de IA. Esto permite una manera estandarizada de conectar sistemas de IA con fuentes de datos externas, herramientas y flujos de trabajo. La implementación de MCP en Gumloop permite que los usuarios describan en lenguaje simple lo que quieren que hagan las integraciones, dejando que la IA se comunique con la app y genere todo el código en segundo plano. Puedes usar consultas específicas como, “Recupera los últimos cinco correos de mi bandeja de entrada de Gmail con el asunto ‘New lead’ del remitente sales@domain.com,” y Gumloop lo hace realidad.

Principales características de Gumloop

Ahora que ya sabes qué es Gumloop, veamos qué puede hacer. Aquí tienes las principales características de Gumloop y cómo pueden ayudarte a lograr tus objetivos.

Pero primero, aclaremos algunos conceptos clave de Gumloop y cómo influyen en la experiencia del usuario en la plataforma:

• Flujos: Automatizaciones en Gumloop, una serie de pasos (nodos) conectados de forma visual.
• Nodos: Pasos o acciones de automatización. Estos incluyen nodos básicos (como filtros, condiciones if-else, entradas manuales, etc.), nodos de IA para analizar y procesar contenido, nodos de integración y otros nodos avanzados, como web scraping, entre otros.
• Nodos disparadores: Este es un tipo específico de nodo que permite automatizar los flujos.
• Nodos MCP: Nodos personalizados que te permiten hablar con una app específica usando lenguaje semántico. Por ejemplo, “Obtén los detalles y la transcripción del video de YouTube.”
• Nodos personalizados: Crea tu propio nodo personalizado usando IA. Describe lo que necesitas y la IA lo construye por ti.
• Subflujos: Flujos dentro de flujos que permiten crear automatizaciones realmente profundas.
• Interfaces: Al igual que las interfaces de Zapier, suelen ser formularios que puedes conectar a un flujo. Cuando alguien completa el formulario, la información se envía a los demás nodos.

Interfaz del constructor de flujos de trabajo

Mi primera impresión del constructor visual de flujos en Gumloop fue sumamente positiva. Es el constructor más bonito e intuitivo en cuanto a interfaz. Utiliza una interfaz muy fluida de arrastrar y soltar, permitiendo conectar y ramificar cualquier nodo en el lienzo (muy similar a Make).

Las animaciones, el enfoque y los estados de resaltado son claros y distinguibles en toda la app. Esto también aplica para los asistentes y las visualizaciones de pruebas.

Pequeños detalles, como los disparadores activos, indican si un flujo es automatizado o manual.

Los nodos se pueden alinear automáticamente o contraer para una mejor organización, y también puedes elegir el comportamiento de paneo del lienzo (scroll-to-pan vs. drag-to-pan), además del tipo de borde y las opciones de ajustar a la cuadrícula.

Son detalles pequeños, claro, pero pueden ayudar muchísimo con la adopción si vienes de una herramienta de automatización que usa scroll vs. drag para el paneo, por ejemplo. Los usuarios avanzados saben lo molesto que esto puede ser.

Mapeo de datos

Las entradas y salidas de los nodos están claramente indicadas en Gumloop.

En el ejemplo de abajo, se puede ver que el nodo Interface tiene dos salidas. Es decir, dos elementos de datos salen del nodo (nombre y correo electrónico). Estos elementos estarán disponibles como entradas de datos en el nodo Gmail que está debajo. Solo hay que arrastrarlos como elementos de datos dinámicos a los campos del nodo (en este caso, el cuerpo del correo).

Por último, podemos ver el resultado del nodo de Gmail, que muestra el estado del correo (por ejemplo, Enviado, Rebotado, etc.).

Este método de mapeo de datos es una mejora radical para mí, en comparación con las estructuras de datos complejas basadas en JSON que usa Make, pero entiendo que los desarrolladores y automatizadores más avanzados podrían quejarse de esto. No encontré una forma de usar fórmulas ni formato JSON en los campos de datos, pero puedes crear nodos personalizados con IA para formatear la salida de texto (te cuento más sobre eso después).

Puedes ver más sobre lo que opino de Make en mi reseña de Make.

Creación de automatizaciones

Mi impresión positiva inicial cambió cuando intenté construir flujos de trabajo reales en Gumloop. Honestamente, me sentí confundido acerca de cómo funciona la plataforma.

Esto se debe a que Gumloop opera bajo un paradigma completamente (o al menos parcialmente) diferente.

La mayoría de las plataformas de automatización siguen el modelo sencillo de Zapier: algo sucede en una app, y eso dispara otra cosa en otra app. Por ejemplo, entra un nuevo lead y eso envía un mensaje a Slack. Es un flujo lineal y directo.

Gumloop puede hacer esto (aunque no tan ampliamente como Zapier), pero realmente está pensada para operaciones de datos más complejas. Imagina hacer scraping en 50 sitios web de competidores, que la IA analice cada uno en busca de información de precios y luego genere reportes individuales para cada empresa.

Por ejemplo, este pipeline analiza un perfil de LinkedIn y luego crea un mensaje de contacto personalizado como borrador de correo. Para ejecutarlo, usas la extensión de Chrome de Gumloop en un perfil de LinkedIn.

En lugar de reaccionar a eventos, los equipos ejecutan estos flujos cuando los necesitan. Puede ser al lanzar una campaña de alcance, hacer investigación de mercado o analizar competidores. Básicamente, construyes mini-apps que otros pueden usar ingresando datos y recibiendo resultados a cambio.

Es una solución brillante para equipos que trabajan con datos por lote, más que por desencadenantes individuales para generación de leads, scraping y procesos con LLM, por ejemplo. El valor es evidente cuando lo entiendes. Sólo me llevó un tiempo acostumbrarme al concepto, ya que buscaba disparadores y pasos de acción.

La forma más sencilla de saber si tienes un flujo automatizado o bajo demanda es buscar los nodos disparadores en tu flujo.

Modo Loop

El modo Loop en Gumloop es una función que permite que un nodo (o grupo de nodos) procese automáticamente listas de entradas. Normalmente, un nodo toma una entrada, realiza una acción y entrega un resultado. En el modo Loop, cuando ingresas una lista (por ejemplo, un array) de elementos en ese nodo, procesa cada elemento de manera individual y te da una lista de resultados correspondientes.

Para entenderlo mejor, veamos la diferencia entre nodos disparadores y nodos bajo demanda analizando los dos flujos a continuación.

Flujo bajo demanda con Loop (disparador no activado)

En este flujo, tenemos un nodo Google Sheets Reader conectado a un nodo Gmail Sender. Fíjate que la opción de trigger no está activada. Esto significa que el flujo va a leer y recuperar todas las filas (en este caso, contactos) de nuestra hoja de Google.

Luego, el modo loop ejecutará el nodo Gmail Sender para cada registro de la tabla uno por uno. Por ejemplo, si hay 10 filas, vamos a recibir 10 correos, uno por cada registro en nuestro Gmail.

Esto es muy útil si, por ejemplo, quieres redactar una gran cantidad de correos personalizados usando IA. Para ejecutar este flujo, hay que hacer clic en el botón «Run Flow» en Gumloop.

Flujo automatizado con trigger activado

En el segundo ejemplo, la función de trigger está activada. Ahora también aparece la opción de elegir el «Trigger Mode». En este caso, se seleccionó «Create Row». Es decir, el flujo se ejecutará cuando se cree una nueva fila. Cuando eso sucede, el nodo Gmail Sender enviará un correo individual con los detalles de esa persona, como una alerta de nuevo contacto.

Fíjate que los elementos de salida ahora simplemente se llaman «Email» y «Date», en lugar de «Email list» y «Date list». Esto es porque estamos recuperando los datos de una sola fila, no de toda la lista.

Triggers

En Gumloop, un trigger es un tipo especial de nodo (o evento) que inicia automáticamente un flujo (automatización) cuando ocurre alguna condición o evento externo. Esto evita tener que ejecutar las automatizaciones manualmente cada vez. Pero el catálogo de triggers muestra dónde Gumloop se queda corto en comparación con las plataformas de automatización tradicionales. Con solo 11 triggers, está claro que los flujos automatizados no son el enfoque principal de esta herramienta.

Profundizando, simplemente no logré entender cómo hacer funcionar algunos disparadores. El lector de listas de HubSpot, por ejemplo, no me permite usar una salida individual y solo ofrece listas. En otras palabras, puedo recuperar una lista de todos los objetos en mi CRM, pero no puedo dispararlos individualmente. No estoy seguro si esto es un bug, algo en desarrollo, o una decisión de diseño, pero se sintió extraño, considerando que el nodo de Google Sheet sí tiene esa opción.

Subflows

Los subflows en Gumloop son básicamente flujos completos que se pueden usar como nodos dentro de otros flujos. Permiten dividir la lógica más complicada en funciones separadas, parecido a cómo la programación utiliza funciones para organizar el código. Además, son reutilizables, así que puedes agregarlos en diferentes flujos más grandes.

Además de ayudarte a mantener tus flujos más manejables y organizados (lo cual es fundamental si estás creando flujos grandes), los subflows también permiten procesar nodos más rápido. Una vez que tu subflow funcione perfectamente para un solo elemento, puedes conectarlo a una fuente de datos como una hoja de Google y activar el Loop Mode para procesamiento en paralelo. Así puedes procesar varios elementos a la vez y lograr una ejecución más rápida.

Plantillas

Fue al explorar las plantillas de Gumloop cuando me di cuenta de que Gumloop cumple un propósito completamente diferente al de Zapier y Make.

La mayoría de los casos de uso están pensados para operaciones por lotes: scraping, análisis, investigación, generación de leads, etc. Imagina reutilizar contenido a gran escala, analizar perfiles de LinkedIn de cientos de prospectos, hacer una investigación completa de leads o campañas de alcance personalizadas. Make y Zapier, en cambio, están más enfocados en la automatización y orquestación de flujos de trabajo.

Explora mi reseña de Make vs Zapier para conocer más sobre lo que pueden hacer y en qué destacan.

Interfaces

Piensa en las interfaces como formularios dinámicos que pueden activar flujos en Gumloop.

Por ejemplo, la interfaz de resumen de YouTube te pide que ingreses la URL de un video de YouTube. Una vez que la ingresas, el flujo genera una transcripción del video, y un nodo de IA hace un resumen. Bastante interesante, ¿no?

Y el flujo:

Pero lo más potente de esto es que se puede usar como punto de partida para flujos más amplios de producción de contenido, automatización de marketing o habilitación de ventas. Por ejemplo, puedes extraer automáticamente algunos de los mejores fragmentos de un video de marketing y luego enviarlos a ChatGPT para generar automáticamente captions para LinkedIn o Twitter, antes de pasarlos a una herramienta de gestión de redes sociales para su publicación.

Extensión de Chrome

La extensión de Google Chrome de Gumloop funciona en conjunto con el nodo Browser Extension Input.

Te permite hacer scraping o tomar una captura de pantalla de la página que estás visitando. También puedes hacer scraping del código fuente de la página, algo que no vi en el nodo Scrape Website.

Por ejemplo, puedes hacer scraping de perfiles de LinkedIn. Solo tienes que ir a la página, hacer clic en la extensión y verás una lista de los flujos que tienen el nodo Browser Extension Input. Puedes ejecutar cualquiera de estos flujos desde la extensión.

Nodos personalizados

Los nodos personalizados de Gumloop te permiten ampliar la plataforma con tu propio código y funcionalidad. Son como plugins para automatizaciones, o bloques reutilizables que puedes agregar a cualquier flujo de trabajo.

Puedes:

• Escribir tu propio código (JavaScript o Python).
• Integrar APIs propietarias.
• Realizar tareas especializadas que no cubren los nodos integrados de Gumloop.

Todavía mejor, el asistente de IA de Gumloop, Gummie, puede ayudarte a crear la estructura de estos nodos sin necesidad de programar. Solo tienes que describir lo que necesitas y Gummie prepara la lógica del nodo.

Una vez creado, un nodo personalizado es:

• Reutilizable en varios flujos de trabajo.
• Configurable con entradas y salidas.
• Totalmente integrado con los nodos existentes de Gumloop.

Suena genial en teoría, pero ¿funciona en la práctica? Vamos a probarlo.

Le di a mi nodo personalizado la siguiente petición: «Trigger cuando se reserve una nueva reunión en Calendly». Gummie se puso a trabajar para ver si mi idea era posible.

Sinceramente, no esperaba que dijera que mi idea era factible, porque Gumloop no se integra con Calendly en absoluto. Un minuto y 170 líneas de código después, creó este nodo, que parecía sorprendentemente prometedor:

…Pero, lamentablemente, falló cuando lo probé con una clave API real:

Después de interactuar un poco con Gummie, logré que el nodo pareciera funcionar. Sin embargo, cuando lo conecté a otro nodo, no pude obtener datos reales de Calendly. Siempre aparecían vacíos.

Por ahora, esta función me parece que puede fallar o funcionar, y solo la recomendaría a quienes desarrollan y están dispuestos a revisar el código generado por la IA para probarlo y hacer cambios (sí, puedes editar el código real del nodo).

Dicho esto, tuve más éxito con el Contact List Formatter, que puedes usar para formatear y procesar datos simplemente dándole instrucciones en lenguaje natural. Por ejemplo, le pedí que pusiera todos los elementos de datos en una sola línea, en lugar de mostrarlos como listas numeradas. Funcionó sin problemas.

MCPs

Los nodos model context protocol (MCP) de Gumloop te permiten conectar con herramientas y fuentes de datos externas a través del estándar abierto MCP. En lugar de programar integraciones a mano, solo tienes que describir lo que quieres en lenguaje sencillo y el asistente de IA de Gumloop, Gummie, te guía en la configuración.

En segundo plano, Gumloop usa MCP para:

• Generar dinámicamente un script en Python.
• Encargarse de la comunicación con la integración externa.
• Devolver resultados estructurados directamente a tu flujo.

El resultado: puedes crear un nodo de integración totalmente funcional sin escribir ni una línea de código y usarlo igual que cualquier otro nodo de Gumloop.

Esta vez fui un poco más escéptico al probarlo, así que preferí algo más convencional y seleccioné una de las cadenas MCP sugeridas. Esta en particular estaba diseñada para obtener todos los correos no leídos en Gmail de las últimas ocho horas. Esto fue lo que Gummie preparó tras unos minutos de análisis y generación de código:

Luego ejecuté la prueba. ¡Voilá! Esta vez fue exitosa. El paso MCP recuperó correctamente todos los mensajes no leídos de las últimas 24 horas. Bien hecho, Gummie

Gummie, el asistente con IA de Gumloop

Gummie es, probablemente, el mejor asistente de automatización con IA que he probado, o al menos está al nivel del chatbot de Zapier. En vez de mover nodos manualmente, solo tienes que describir en lenguaje sencillo lo que quieres automatizar. Gummie te crea todo el flujo de trabajo: nodos, conexiones, configuraciones, todo.

La experiencia se siente como colaborar con un experto en automatización que trabaja a la velocidad del pensamiento. Mientras que en otras plataformas los asistentes de IA parecen añadidos a última hora, Gummie se siente completamente nativo en Gumloop.

Creé este pipeline con Gummie. Monitorea Reddit en busca de menciones de marca, analiza el sentimiento y envía un informe por correo con toda la información. La verdad, me impresionaron bastante los resultados desde el primer momento.

Por último, pero no menos importante, Gummie fue increíble ayudándome a resolver problemas en automatizaciones, muchas veces reconstruyendo todo el flujo desde cero para corregir errores lógicos y fallos. Aunque no es perfecto, siento que es lo mejor que el mercado ofrece ahora mismo en cuanto a asistencia con IA en el espacio de automatización.

Primeros pasos con Gumloop

¿Y cómo es empezar a usar Gumloop? Quise averiguarlo, así que me puse en el lugar de un usuario potencial nuevo. Para esta guía, vamos a suponer que vendo servicios de marketing de contenidos para productos SaaS. Voy a usar Gumloop para generar leads y un mensaje personalizado a partir de una lista de direcciones de correo. Los datos que quiero obtener son:

• Nombre y correo.
• Empresa, sitio web, tamaño de la empresa, industria.
• URL del sitio web y descripción del sitio web.
• Si la empresa es SaaS o no.
• Un mensaje de contacto personalizado según la empresa y la experiencia de la persona.

Así luce la hoja de cálculo de Google antes de la automatización con Gumloop:

Y después de eso:

Ver la hoja de cálculo

Y este es mi pipeline final.

Vamos a repasar los pasos para crear este flujo.

1. Comenzando con una hoja de cálculo de Google

Para este flujo, voy a empezar con el nodo Google Sheets Reader, pero no usaré un paso de trigger porque quiero enriquecer un lote de leads existentes.

2. Separando los subflows

La primera vez que armé este flujo, lo creé todo en un solo flujo. Pero rápidamente me di cuenta de que se volvería muy desordenado, así que le pedí ayuda a Gummie para separarlos en subflows. Lamentablemente, Gummie todavía no tiene la capacidad de crear y organizar subflows, pero sí fue bastante útil dándome información sobre cómo hacerlo.

Creé dos subflows:

• Uno para el enriquecimiento de contactos.
• Uno para el análisis de empresas.

3. Subflow de enriquecimiento de contactos

Los subflows funcionan con nodos de Input y Output. Piensa en ellos como formularios que indican qué información se pasa al subflow y qué información se pasa fuera de ese subflow.

En este caso, empecé con una dirección de correo, así que creé un input para eso.

Después, enriquecí el contacto usando la dirección de correo con el nodo nativo Enrich Contact Information. Gumloop ofrece acceso directo a proveedores de enriquecimiento como Apollo, Hunter.io y Zoominfo, lo cual está genial. Eso sí, los créditos pueden salir bastante caros si no usas tus propias API keys (hablaré más de esto después).

Algo que no logré resolver en esta etapa de la automatización fue cómo obtener los datos de la empresa de la persona. No estoy seguro si esto es una limitación de las APIs de enriquecimiento o de Gumloop (aunque parece más bien lo segundo), pero por eso tuve que dar muchas vueltas para extraer el nombre de la empresa y el sitio web.

Como paso opcional, usé el nodo Ask AI para formatear y resumir la experiencia laboral, así se puede ver más fácilmente en la tabla.

4. Subflow de análisis de empresas

Ahora que la empresa fue extraída del subflow de enriquecimiento de contactos, puedo usarla para recopilar y analizar información de la empresa.

Primero, usé el LinkedIn Company Profile Scraper para obtener la URL del sitio web de la empresa (y otros datos sobre la empresa) proporcionando solo el «Company name».

Después, usé el nodo Website Scraper para extraer el contenido real del sitio web de la empresa.

Luego, utilicé el nodo Extract Data junto con el contenido del sitio para obtener el título del sitio web, que voy a usar como la descripción de la empresa.

Por último, usé Ask AI para analizar si la empresa es SaaS o no.

5. Juntándolo todo

Ahora que los subflows de enriquecimiento de contactos y análisis de empresas están listos, puedo enviar los datos extraídos y enriquecidos al nodo final Google Sheet Updater.

Asegúrate de que esté seleccionada la columna de búsqueda «Email» y que el valor de búsqueda sea «Email List», para que las actualizaciones de la hoja de cálculo se asignen al correo correspondiente.

6. Generando el mensaje personalizado de contacto

Por último, usé un router que comprueba si la empresa es SaaS. Si lo es, utilizo el nodo Ask AI para generar un mensaje personalizado que se añade de nuevo a la hoja de cálculo.

Este es el prompt que utilicé:

«Escribe un mensaje de contacto personalizado. Estoy vendiendo un servicio de marketing de contenidos para herramientas SaaS. Usa la información de la empresa, la industria y resalta el hecho de que son SaaS. Personaliza un correo corto de contacto para la persona según su experiencia profesional.»

Información de la empresa:

[Incluye toda la información relevante de la empresa y del contacto para la personalización]

Aquí tienes un ejemplo de resultado:

Asunto: Ayudando a Encharge a escalar el marketing SaaS con contenido que impulsa el crecimiento

Hola [Nombre],

He seguido muy de cerca el impresionante recorrido de Encharge.io, desde liderar la automatización de marketing SaaS sin fricción hasta la exitosa adquisición a principios de este año. Tu experiencia integrando CRM, emails y eventos in-app en campañas de ciclo de vida específicas demuestra tu profundo entendimiento de lo que impulsa el crecimiento SaaS.

Dado tu historial co-fundando y escalando varias herramientas SaaS, incluyendo Encharge y HeadReach, quería presentarte nuestro servicio de marketing de contenidos diseñado especialmente para agencias SaaS como la tuya. Nos especializamos en crear contenido basado en datos y enfocado en conversión para reforzar la adquisición y retención de clientes, clave para acelerar el MRR de SaaS.

Me encantaría explorar cómo podemos apoyar tus esfuerzos de growth marketing con estrategias de contenido personalizadas que conecten con los compradores SaaS y reduzcan la dependencia de canales pagados.

¿Estás abierto a una breve llamada la próxima semana? Estoy seguro de que podemos ayudarte a seguir construyendo sobre tu impresionante historial de crecimiento con contenido que entrega resultados medibles.

Quedo pendiente para conectar,
[Tu nombre]
[Tu empresa]
[Información de contacto]_

Seguro que podría mejorarse, pero es un buen comienzo. Yo usaría Clause en lugar de ChatGPT para obtener un texto más pulido y ajustaría un poco el prompt para que sea todavía más personal.

Precios de Gumloop

Gumloop usa un modelo de precios basado en créditos. Así es como funciona:

• El plan gratuito ofrece 2,000 créditos al mes y 1 disparador activo, así que piénsalo como una versión de prueba.
• El plan solo empieza en $37/mes por 10,000 créditos.
• El plan Team empieza en $244/mes por 60,000 créditos e incluye 10 asientos.

El problema es que es difícil predecir cuántos créditos vas a usar.
La mayoría de los nodos no consumen créditos, pero ciertos nodos que usan APIs costosas sí cobran créditos proporcionales al costo de la API. Por ejemplo, una consulta con GPT-4.1 puede costar 20 créditos, mientras que los nodos de enriquecimiento pueden salir aún más caros.

Además, pequeñas modificaciones en un flujo de trabajo pueden significar cambios enormes en el coste. Por ejemplo, el flujo de trabajo de LinkedIn de un usuario pasó de usar 1-2 créditos por ejecución a consumir de repente 70 créditos tras una modificación menor. Este tipo de imprevisibilidad hace que presupuestar sea casi imposible.

Por si fuera poco, no hay un calculador de costos claro para estimar el consumo de créditos antes de construir un flujo, así que te ves obligado a aprender a prueba y error.

Por suerte, puedes autenticar tus propias APIs de OpenAI u otras para reducir estos costos un poco. Eso sí, debes tener cuidado al ejecutar flujos complejos con muchos registros.

Veredicto final

No esperes que Gumloop reemplace tu stack de automatización tradicional. Esta herramienta está enfocada en procesamiento de datos por lotes y operaciones de scraping para equipos de GTM y rev ops. Es comparar peras con manzanas. En cierto sentido, Gumloop es más un competidor directo de herramientas de orquestación y enriquecimiento GTM, como Clay.

Además, por mucho ruido de marketing que hayas visto, esto no es una plataforma “de agentes”. Es una herramienta de automatización de flujos de trabajo con sólidas capacidades de IA. Tiene muchas funciones agenticas, sobre todo en manejo de errores y solución de problemas, pero en el fondo, aquí creas flujos de trabajo, no agentes de IA.

Dicho esto, Gumloop me encantó por su diseño intuitivo y sus casos de uso bien pensados. Solo me gustaría que tuviera más integraciones y disparadores. Pero, bueno, como dije, esto no es Zapier ni pretende serlo.

¿La conclusión? Si muy seguido piensas “ojalá pudiera analizar 100 perfiles de LinkedIn a la vez”, o “necesito hacer scraping de datos de competidores y generar reportes”, o “tengo que transcribir y resumir 50 videos de YouTube”, Gumloop te va a ahorrar horas y horas de trabajo manual. Solo no esperes que resuelva todas tus automatizaciones básicas de app a app.

Para equipos de ingresos que manejan operaciones de datos a gran escala, es una inversión sólida. Para todos los demás que buscan automatización genérica de app a app, mejor sigue con las soluciones tradicionales.

Usando Gumloop: Pros y contras

Si no tienes claro si Gumloop es para ti, echa un vistazo a mis reseñas de competidores como n8n y Pabbly Connect