Reseña de Gumloop: análisis completo de una herramienta de automatización con IA

Después de revisar a los grandes jugadores 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 que has visto el boom de publicaciones sobre agentes de IA. Hay lead magnets por todas partes hablando de “bots que gestionan empresas enteras”, con un fundador que incluso afirmó que todos los empleados de su empresa desaparecieron durante una semana mientras los agentes de IA se encargaban de todo (ventas, soporte, operaciones) sin ningún impacto en ingresos ni en churn.

Es interesante, pero ¿realmente lo cumplen? Gumloop se posiciona a la vanguardia de esta ola enfocada en la IA, pero después de probar infinidad de herramientas SaaS, aprendí a recibir las promesas atrevidas con escepticismo.

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 la IA. Hoy lo vamos a descubrir. Probé Gumloop a fondo y analicé en detalle qué hace, qué no hace y dónde realmente aporta valor. ¡Vamos a verlo!

¿Qué es Gumloop?

Gumloop es una plataforma de automatización nativa de IA diseñada especialmente para equipos de go-to-market (GTM), operaciones de ingresos y desarrollo de negocios. Se presenta como una solución sin código para crear automatizaciones potenciadas por IA.

En cierto modo, funciona como las herramientas de flujo de trabajo tradicionales, ya que te permite conectar pasos (llamados nodos en Gumloop) en un lienzo visual para automatizar tareas. Sin embargo, a diferencia de herramientas conocidas que añadieron IA más adelante, Gumloop fue creado desde cero con la IA como enfoque principal.

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

Además, destaca en la extracción de datos web mediante una extensión de Chrome que integra herramientas de IA directamente en los navegadores.

Lo más destacable es que Gumloop ha adoptado algo llamado model context protocol (MCP), un estándar de código abierto que funciona como un puerto USB-C para aplicaciones de IA. Esto proporciona una forma estandarizada de conectar sistemas de IA a fuentes de datos externas, herramientas y flujos de trabajo. La implementación de MCP de Gumloop permite que los usuarios describan en lenguaje natural lo que quieren que hagan las integraciones, con la IA comunicándose con la aplicación y generando todo el código por detrás. Puedes usar consultas específicas como: "Recupera los últimos cinco correos de mi bandeja de entrada de Gmail con el asunto 'Nuevo lead' del remitente sales@domain.com", y Gumloop lo hará realidad.

Funcionalidades clave de Gumloop

Ahora que tienes claro qué es Gumloop, veamos cómo funciona. Aquí tienes las funcionalidades clave de Gumloop y cómo pueden ayudarte.

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

• Flujos: Automatizaciones de Gumloop, una serie de pasos (nodos) conectados visualmente.
• Nodos: Pasos o acciones de automatización. Incluyen nodos principales (como filtros, condiciones if-else, entradas manuales, etc.), nodos de IA para analizar y procesar contenido, nodos basados en integraciones y otros más avanzados, como la extracción de datos web, entre otros.
• Nodos de disparador: Es un tipo específico de nodo que te permite automatizar flujos.
• Nodos MCP: Nodos personalizados que te permiten interactuar con una app específica usando lenguaje semántico. Por ejemplo: “Obtén los detalles y la transcripción de un video de YouTube”.
• Nodos personalizados: Crea tu propio nodo personalizado usando IA. Describe lo que necesitas y la IA lo crea por ti.
• Subflujos: Flujos dentro de otros flujos que te permiten crear automatizaciones realmente profundas.
• Interfaces: Similares a las interfaces de Zapier, suelen ser formularios que puedes conectar a un flujo. Cuando alguien completa el formulario, la información se envía a los otros 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 que he visto a nivel de interfaz. Utiliza una experiencia de arrastrar y soltar muy fluida, permitiéndote conectar y ramificar cualquier nodo a lo largo del lienzo (parecido a Make).

Las animaciones, el enfoque y los estados resaltados son claros y distintivos en toda la app. Esto también se aplica a los asistentes y a las visualizaciones de pruebas.

Detalles pequeños, como los disparadores activos, indican si se trata de un flujo automatizado o manual.

Los nodos se pueden alinear automáticamente o contraer para mejorar la alineación, y hasta puedes elegir el comportamiento de desplazamiento del lienzo (desplazar para mover vs. arrastrar para mover), así como el tipo de borde y las opciones de ajuste a la cuadrícula.

Son detalles pequeños, claro, pero pueden ayudar mucho con la adopción si vienes de una herramienta de automatización que usa desplazamiento en vez de arrastre para moverse, 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 siguiente ejemplo, podemos ver que el nodo Interface tiene dos salidas. En otras palabras, 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. Simplemente los arrastramos como elementos de datos dinámicos a los campos del nodo (en este caso, al cuerpo del correo).

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

Este método de mapeo de datos es una mejora radical para mí, comparado con las estructuras de datos complejas y basadas en JSON que usa Make, pero puedo imaginar que los desarrolladores y usuarios avanzados de automatizaciones se quejen 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 (hablaré más de eso después).

Puedes conocer más sobre mi opinión de Make en mi Reseña de Make.

Cómo crear automatizaciones

Mis impresiones positivas iniciales se desvanecieron cuando intenté crear flujos de trabajo reales en Gumloop. Me sentí realmente confundido sobre cómo funciona la plataforma.

Eso es porque Gumloop funciona con 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 desencadena algo en otra app. Por ejemplo, entra un lead nuevo y eso dispara un mensaje de Slack. Es lineal y directo.

Gumloop puede hacer esto (aunque no tan ampliamente como Zapier), pero en realidad está pensado para operaciones de datos más complejas. Piensa en extraer datos de 50 sitios web de la competencia, hacer que la IA analice cada uno para obtener información de precios y luego generar informes individuales para cada empresa.

Por ejemplo, este flujo 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 vez de reaccionar a eventos, los equipos ejecutan estos flujos cuando los necesitan. Eso puede ser al lanzar una campaña de prospección, hacer investigación de mercado o analizar competidores. Básicamente estás creando mini-apps que otros pueden usar ingresando datos y recibiendo resultados a cambio.

Es brillante para equipos que trabajan con datos en lotes en vez de activadores individuales, por ejemplo para generación de leads, extracción de datos y procesos de LLM. El valor es evidente cuando lo entiendes. Solo que a mí me costó un poco entender el concepto, porque buscaba activadores y pasos de acción.

La forma más fácil de saber si tienes un flujo automatizado o bajo demanda es buscar los nodos de activador 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, hace algo y da un resultado. En Modo Loop, cuando envías una lista (por ejemplo, un array) de elementos a ese nodo, procesa cada elemento individualmente y te da una lista de resultados correspondientes.

Para entender esto mejor, veamos la diferencia entre nodos de activador y nodos bajo demanda analizando los dos flujos a continuación.

Flujo bajo demanda con loop (activador no activado)

En este flujo, tenemos un nodo de lector de Google Sheets conectado a un nodo de envío de Gmail. Fíjate que la opción de activador no está activada. Esto significa que el flujo leerá y recuperará todas las filas (en este caso, contactos) de nuestra hoja de Google.

El modo bucle hará que el nodo de envío de Gmail se ejecute para cada registro de la tabla, uno por uno. Por ejemplo, si tenemos 10 filas, recibiremos 10 correos, uno por cada registro en nuestro Gmail.

Esto es bastante 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 "Ejecutar flujo" dentro de Gumloop.

Flujo automatizado con un activador activado

En el segundo ejemplo, en cambio, la función de activación está habilitada. Ahora también tenemos la opción de seleccionar el “Modo de activación”. En este caso, elegimos “Crear fila”. En otras palabras, el flujo se activará cuando se cree una nueva fila. Cuando eso suceda, Gmail Sender enviará un correo individual con los detalles de la persona, como una alerta de nuevo contacto.

Fíjate que los elementos de salida ahora se llaman simplemente “Email” y “Fecha” en lugar de “Lista de emails” y “Lista de fechas”. Esto se debe a que estamos obteniendo los datos de una sola fila, no de toda la lista.

Disparadores

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

Profundizando un poco más, simplemente no pude entender cómo hacer que algunos triggers funcionaran. Por ejemplo, el HubSpot List Reader 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 activarlos de forma individual. No estoy seguro si esto es un error, algo en desarrollo o una decisión de diseño, pero se sintió raro, considerando que el nodo de Google Sheet sí tenía esa opción.

Subflows

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

Además de mantener tus flujos más manejables y organizados (lo cual es fundamental si estás creando flujos grandes), los subflows ayudan a que los nodos se procesen más rápido. Cuando tu subflow funciona perfectamente para un solo elemento, puedes conectarlo a una fuente de datos, como una hoja de Google, y activar el Modo Loop para procesar en paralelo. Así puedes procesar varios elementos al mismo tiempo y con una ejecución más rápida.

Plantillas

Fue cuando exploré las plantillas de Gumloop que me quedó claro que Gumloop tiene un propósito completamente diferente al de Zapier y Make.

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

Consulta mi reseña de Make vs Zapier para saber 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 del resumidor de YouTube te pide que ingreses la URL de un video de YouTube. Una vez que la proporcionas, el flujo creará una transcripción del video y un nodo de IA lo resumirá. Muy práctico!

Y el flujo:

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

Extensión de Chrome

La extensión de Google Chrome de Gumloop funciona junto con el nodo de Entrada de Extensión del Navegador.

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

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

Nodos personalizados

Gumloop te permite ampliar la plataforma con tus propios nodos personalizados, usando tu propio código y funcionalidad. Son como plugins para automatizaciones o piezas reutilizables que puedes incorporar en cualquier flujo de trabajo.

Puedes:

• Escribir tu propio código (JavaScript o Python).
• Integrar APIs propietarias.
• Gestionar tareas especializadas que no están cubiertas por los nodos integrados de Gumloop.

Aún mejor, el asistente de IA de Gumloop, Gummie, puede ayudarte a crear la estructura de estos nodos sin que tengas que escribir código. Tú describes lo que necesitas y Gummie crea la lógica del nodo.

Una vez creado, un nodo personalizado es:

• Reutilizable en varios flujos de trabajo.
• Configurable con entradas y salidas.
• Se integra fácilmente con los nodos existentes de Gumloop.

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

Le pedí a mi nodo personalizado lo siguiente: “Activa cuando se reserve una nueva reunión en Calendly.” Gummie se puso manos a la obra para ver si mi idea era viable.

La verdad, no esperaba que dijera que mi idea era viable, porque Gumloop no se integra para nada con Calendly. Un minuto y 170 líneas de código después, creó este nodo, que se veía sorprendentemente prometedor:

…Pero, lamentablemente, me dio error cuando lo probé con una clave API real:

Después de probar un poco con Gummie, logré que el nodo funcionara aparentemente bien. Pero, cuando lo conecté a otro nodo, no pude obtener datos reales de Calendly. Siempre salían vacíos.

En este punto, esta función me parece algo impredecible y solo la recomendaría a quienes estén dispuestos a revisar el código generado por la IA para probarlo y hacer ajustes (sí, puedes editar el código del nodo).

Dicho esto, tuve más éxito con el Formateador de Listas de Contactos, que puedes usar para dar formato y procesar datos dándole instrucciones en lenguaje natural. Por ejemplo, le pedí que enumerara todos los elementos de datos en una sola línea, en lugar de ponerlos como listas numeradas. Funcionó sin problemas.

MCPs

Gumloop te permite conectar con herramientas y fuentes de datos externas a través del estándar abierto MCP. En vez de programar integraciones a mano, solo tienes que describir lo que quieres en lenguaje natural y el asistente de IA de Gumloop, Gummie, te guía durante la configuración.

Detrás de escena, Gumloop usa MCP para:

• Generar dinámicamente un script en Python.
• Gestionar 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 sola línea de código y usarlo igual que cualquier otro nodo de Gumloop.

Esta vez, estaba un poco más escéptico al probarlo, así que opté por algo más convencional y elegí una de las cadenas MCP sugeridas. Esta estaba diseñada para recuperar todos los correos no leídos en Gmail de las últimas ocho horas. Esto fue lo que Gummie presentó después de unos minutos pensando y programando:

Luego ejecuté la prueba. ¡Listo! 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 de IA de Gumloop

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

La experiencia se siente como colaborar con un ingeniero de automatización experto que trabaja a la velocidad del pensamiento. Mientras que otras plataformas han añadido asistentes de IA que parecen estar ahí solo por cumplir, Gummie se siente completamente integrado en Gumloop.

Creé este flujo con Gummie. Monitorea Reddit en busca de menciones de marca, analiza el sentimiento y envía un informe por correo electrónico con toda la información. Me sorprendieron bastante los resultados desde el primer momento.

Por último, Gummie fue increíble ayudándome a solucionar problemas en las automatizaciones. Muchas veces reconstruyó todo el flujo desde cero para corregir errores y problemas lógicos. Aunque no es perfecto, siento que esto es lo mejor que el mercado ofrece actualmente en cuanto a asistencia de IA en el área de automatización.

Cómo empezar con Gumloop

¿Y cómo es empezar con Gumloop? Quise averiguarlo, así que me puse en el lugar de un usuario nuevo. Para esta guía, voy a simular que ofrezco servicios de marketing de contenidos para productos SaaS. Usaré Gumloop para generar clientes potenciales y un mensaje personalizado a partir de una lista de direcciones de correo electrónico. Los datos que quiero completar incluyen:

• Nombre y correo electrónico.
• 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 se ve la hoja de cálculo de Google antes de la automatización de Gumloop:

Y después de eso:

Ver la hoja de cálculo

Y este es mi flujo final.

Vamos a desglosar los pasos para crear este flujo.

1. Empezando con una hoja de cálculo de Google

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

2. Separar los subflujos

La primera vez que construí este flujo, lo hice 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 subflujos. Lamentablemente, Gummie todavía no tiene la capacidad de crear y organizar subflujos, pero fue bastante útil al darme información sobre cómo lograrlo.

Creé dos subflujos:

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

3. Subflujo de enriquecimiento de contactos

Los subflujos funcionan con nodos de Entrada y Salida. Piensa en ellos como formularios que indican qué información se pasa al subflujo y qué información se pasa fuera de subflujo.

En este caso, empecé con una dirección de correo electrónico, así que creé un campo para ella.

Después, enriquecí el contacto a través del correo electrónico usando 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 ser bastante costosos si no usas tus propias claves API (hablaré más de esto después).

Algo que no pude 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 (parece más bien lo segundo), pero por esto tuve que hacer bastante malabares para extraer el nombre de la empresa y el sitio web.

Como paso opcional, usé el nodo Ask AI para dar formato y resumir la experiencia laboral, así es más fácil de ver en la tabla.

4. Subflujo de análisis de la empresa

Ahora que la empresa ha sido extraída del subflujo de enriquecimiento de contactos, puedo usarla para recopilar y analizar información sobre la empresa.

Primero, utilicé el LinkedIn Company Profile Scraper para extraer la URL del sitio web de la empresa (junto con algunos otros datos sobre la empresa) proporcionando el “Nombre de la empresa”.

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

Luego, utilicé el nodo Extract Data con el contenido del sitio web para obtener el título del sitio, 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 subflujos de Enriquecimiento de Contactos y Análisis de Empresas están listos, puedo enviar los datos extraídos y enriquecidos al nodo final de actualización de Google Sheets.

Asegúrate de que la columna de búsqueda "Email" esté seleccionada y que el valor de búsqueda sea "Email List", para que las actualizaciones de la hoja de cálculo se correspondan con el correo electrónico correcto.

6. Generar el mensaje personalizado de contacto

Por último, usé un router que verifica si la empresa es SaaS. Si es así, uso el nodo Ask AI para generar un mensaje personalizado que luego se agrega de nuevo a la hoja de cálculo.

Este es el prompt que usé:

“Escribe un mensaje de acercamiento personalizado. Estoy vendiendo un servicio de marketing de contenidos para herramientas SaaS. Usa la información de la empresa, la industria y enfatiza el hecho de que son SaaS. Personaliza un correo de acercamiento breve para la persona según su experiencia laboral.

Información de la empresa:

[Incluye toda la información relevante de la empresa y del contacto para personalizar]”_

Aquí tienes un ejemplo de resultado:

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

Hola [First Name],

He estado siguiendo de cerca el impresionante recorrido de Encharge.io, desde ser pioneros en automatización de marketing SaaS hasta su exitosa adquisición a principios de este año. Tu experiencia integrando CRM, emails y eventos in-app en campañas de ciclo de vida dirigidas demuestra claramente tu profundo entendimiento de lo que impulsa el crecimiento SaaS.

Dado tu trayectoria cofundando y escalando varias herramientas SaaS, incluyendo Encharge y HeadReach, quería presentarte nuestro servicio de marketing de contenidos diseñado específicamente para agencias SaaS como la tuya. Nos especializamos en crear contenido basado en datos y enfocado en la conversión que amplifica la adquisición y retención de clientes, clave para acelerar el MRR SaaS.

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

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Quedo pendiente para conectar, [Your Name] [Your Company] [Contact Info] “

Sin duda se puede mejorar, pero es un buen comienzo. Yo usaría Clause en vez de ChatGPT para obtener un texto más refinado y ajustaría el prompt para que sea aún más personal.

Precios de Gumloop

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

• El plan Free ofrece 2,000 créditos al mes y 1 trigger 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 cuestan créditos, pero ciertos nodos que usan APIs costosas consumen créditos en proporción al costo de la API. Por ejemplo, una consulta GPT-4.1 puede costar 20 créditos, mientras que los nodos de enriquecimiento pueden ser todavía más caros.

Además, cambios mínimos en un flujo de trabajo pueden significar costos muy diferentes. Un 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. Esta imprevisibilidad hace que sea casi imposible presupuestar.

Para colmo, no hay un calculador de costos claro para estimar el uso de créditos antes de construir un flujo, lo que te obliga a aprender a prueba y error.

Por suerte, puedes autenticar tu propia API de OpenAI u otras para reducir estos costos un poco. Dicho eso, tienes que ir con cuidado al ejecutar flujos complejos con muchos registros.

Veredicto final

No esperes que Gumloop reemplace tu stack de automatización tradicional. En realidad, está muy enfocado en el procesamiento por lotes de datos y operaciones de scraping para equipos de GTM y rev ops. Es una comparación de manzanas con naranjas. En cierto sentido, Gumloop es un competidor más directo de las herramientas de orquestación GTM y enriquecimiento, como Clay.

Además, a pesar del marketing que puedas haber 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 integradas, especialmente en el manejo de errores y la resolución de problemas, pero en el fondo, tú creas flujos de trabajo, no agentes de IA.

Dicho esto, me encantó Gumloop por su diseño intuitivo y casos de uso bien desarrollados. Solo me gustaría que tuviera más integraciones y triggers. Pero, como dije, esto no es Zapier ni intenta serlo.

¿La conclusión? Si a menudo te encuentras pensando "Ojalá pudiera analizar 100 perfiles de LinkedIn a la vez", o "Necesito hacer scraping de datos de la competencia y generar informes", o “Tengo que transcribir y resumir 50 videos de YouTube”, Gumloop te ahorrará incontables horas de trabajo manual. Solo no esperes que resuelva todas tus necesidades básicas de automatización entre aplicaciones.

Para equipos de revenue que gestionan operaciones de datos a gran escala, es una inversión sólida. Si solo buscas automatización general entre aplicaciones, quédate con los jugadores de siempre.

Usando Gumloop: pros y contras