Hay una idea que cada vez toma más fuerza con la IA: dejar de pensar solo en proyectos gigantes, complejos y supuestamente revolucionarios, y empezar a usar estas herramientas para resolver algo que ya se vende hoy.
Un ejemplo clarísimo es este: buscar negocios locales que todavía no tienen sitio web, prepararles una propuesta inicial y enviársela ya hecha. No una promesa. No un PDF bonito. Una propuesta navegable, con diseño, imágenes reales del negocio y una URL lista para compartir.
Eso fue exactamente lo que se puso a prueba con Kimi y su función Agent Swarm, usando varios agentes de IA trabajando en paralelo para investigar negocios, filtrar cuáles no tienen web propia, recopilar información y generar un sitio inicial para cada uno.
La parte interesante no es solo que funcione. Es que acerca muchísimo un flujo de ventas que antes requería horas de búsqueda manual, recopilación de datos, copy, maquetación y publicación.
Tabla de contenido
- 🤖 Qué hace realmente Agent Swarm
- 🏪 El caso de uso: buscar negocios locales sin página web
- 💼 Por qué este enfoque puede ser más rentable que perseguir el próximo SaaS
- 🔎 Cómo se ejecutó la búsqueda de negocios
- 🧠 Qué valor aporta el scraping en este flujo
- 🎨 El resultado: propuestas web distintas para cada negocio
- 📁 Cómo Kimi organizó los archivos para poder usarlos de verdad
- 🌐 Publicar las propuestas en minutos con hosting sencillo
- 📨 Cómo usar estas propuestas para vender páginas web
- 🛠️ Qué tan terminadas están estas webs y qué faltaría completar
- ⚡ Lo más valioso no es la automatización total, sino la velocidad comercial
- 🧪 Qué demuestra realmente este experimento
- 🧭 Cómo podrías adaptar esta idea a tu propio contexto
- 📌 Conclusión: menos fantasía, más propuestas reales
🤖 Qué hace realmente Agent Swarm
Agent Swarm es una función pensada para repartir el trabajo entre varios agentes especializados. En vez de pedirle a una sola IA que haga todo de manera lineal, el sistema coordina varias tareas al mismo tiempo.
En este caso, el flujo tenía varios objetivos concretos:
- Encontrar negocios locales reales con presencia física.
- Detectar cuáles no cuentan con sitio web propio.
- Recoger información útil del negocio.
- Obtener imágenes reales asociadas a cada local.
- Crear una propuesta inicial en formato web para cada uno.
- Organizar los archivos para poder publicarlos o enviarlos después.
Eso ya no es una simple generación de texto. Ahí entran investigación, scraping, estructuración de información, criterio para filtrar resultados y creación de entregables distintos para múltiples negocios.
La prueba comenzó con una idea más ambiciosa: generar propuestas para 30 empresas. Pero enseguida quedó claro que para validar el flujo no hacía falta llegar tan lejos. Con 10 era suficiente para ver si el sistema realmente podía sostener el proceso de punta a punta.
🏪 El caso de uso: buscar negocios locales sin página web
La lógica detrás de este experimento es muy simple, y precisamente por eso tiene tanto potencial comercial.
Hay miles de negocios locales que dependen de Google Maps, Instagram, WhatsApp o recomendaciones, pero que todavía no tienen una web propia. Muchos de ellos ni siquiera han dado el primer paso porque nadie les presentó una propuesta concreta. Y una cosa es decirles “te puedo hacer una web” y otra muy distinta es mostrarles una versión inicial de cómo podría verse.
Ese cambio lo transforma todo.
La prueba se había mostrado antes con un ejemplo en Los Ángeles, pero luego se aplicó a una ciudad real del entorno del creador, Fortaleza, en Brasil. La petición era clara: encontrar 10 negocios físicos bien evaluados que no tuvieran web propia y generar una primera propuesta para cada uno.
El enfoque no era académico. No se trataba de experimentar por experimentar. La intención era comprobar si esto podía convertirse en un flujo comercial real para vender páginas web o landing pages usando IA.
Y ese detalle importa mucho, porque cambia la forma de medir el éxito. Aquí no basta con que la IA produzca algo “interesante”. Tiene que producir algo usable, presentable y lo bastante rápido como para que ayude a cerrar oportunidades.
💼 Por qué este enfoque puede ser más rentable que perseguir el próximo SaaS
Hay una obsesión muy común en tecnología: pensar que la única forma válida de ganar dinero es construir el próximo producto escalable, levantar una startup o crear el SaaS definitivo.
El problema es que muchas veces esa narrativa hace que se ignore una oportunidad mucho más directa: vender servicios que ya tienen demanda y usar IA para entregarlos más rápido.
Si ya existe un mercado para sitios web de negocios locales, la pregunta útil no es “¿cómo invento algo completamente nuevo?”. La pregunta útil es “¿cómo hago esto mejor, más rápido y con mayor margen?”
Ahí es donde este flujo brilla.
Durante años, vender webs implicaba una combinación de tareas repetitivas:
- Buscar negocios potenciales.
- Comprobar si tenían web.
- Recopilar datos básicos.
- Escribir un mensaje personalizado.
- Diseñar una maqueta o una demo.
- Subir esa demo para compartirla.
Todo eso consume tiempo. No siempre requiere gran creatividad, pero sí muchas horas. Si la IA reduce esa fricción, lo que queda ya no es la parte técnica pesada, sino la parte comercial: tomar iniciativa, contactar, presentar, negociar y cerrar.
Y ahí hay una verdad incómoda pero útil: por muy buena que sea la automatización, sigue haciendo falta salir a vender. Hay que escribir correos, hacer llamadas, hablar con negocios reales y presentarles una solución concreta.
La IA no reemplaza esa iniciativa. La potencia.
🔎 Cómo se ejecutó la búsqueda de negocios
Una vez lanzado el prompt dentro de Agent Swarm, el sistema empezó a cargar una función de búsqueda profunda. Eso ya anticipaba que no se trataba de una simple respuesta generada con información superficial, sino de un trabajo con varias etapas internas.
La tarea principal era identificar negocios que cumplieran con tres criterios:
- Tener local físico real.
- Estar razonablemente bien valorados.
- No contar con sitio web propio.
Ese tercer punto es clave. Muchísimos negocios aparecen en directorios, perfiles sociales o fichas de mapas, pero eso no significa que tengan una web propia. Filtrar bien esa diferencia es lo que convierte la investigación en una oportunidad comercial.
El trabajo tomó unos minutos porque había que hacer scraping, verificar información y consolidar resultados. Al revisar el progreso, el sistema ya había encontrado 12 negocios, escogido los 10 más adecuados y reunido imágenes reales de cada uno.
Eso significa que no solo estaba acumulando nombres. Estaba armando materia prima visual y contextual para producir propuestas que parecieran hechas específicamente para cada local.
🧠 Qué valor aporta el scraping en este flujo
Muchas veces se habla de IA como si todo fuera generación de texto. Pero en flujos como este, el verdadero cuello de botella no es escribir. Es conseguir datos útiles y convertirlos en algo accionable.
Por eso el scraping era tan importante aquí.
Sin esa capa de investigación automatizada, habría que hacer manualmente lo siguiente:
- Buscar negocios por categoría y zona.
- Abrir sus perfiles en mapas o directorios.
- Comprobar si tienen sitio web.
- Anotar nombre, dirección, tipo de negocio y posible propuesta.
- Guardar imágenes representativas.
Eso, repetido 10 veces, ya consume bastante tiempo. Repetido 30 veces, se convierte en una tarea pesada. Que la IA haga buena parte de ese trabajo es lo que permite pasar antes a la fase donde realmente se genera valor: la propuesta personalizada.
Además, la automatización tiene otro beneficio menos obvio. Reduce la fricción mental. Cuando el proceso de investigación es lento y manual, cuesta mantener consistencia. Cuando ya tienes una base organizada, resulta mucho más fácil avanzar al siguiente paso sin perder impulso.
🎨 El resultado: propuestas web distintas para cada negocio
Una de las sorpresas más agradables del experimento fue que las propuestas no salieron como clones con distinto nombre. El sistema generó diseños diferentes para cada negocio.
Eso cambia mucho la percepción de calidad.
Si todas las páginas hubieran tenido la misma estructura exacta, probablemente seguirían siendo útiles como demo interna. Pero al crear estilos distintos, el resultado se sentía más cercano a una propuesta de verdad.
Al revisar varios ejemplos, se notaba que:
- Cada negocio tenía su propia página.
- El diseño variaba entre un caso y otro.
- Se usaban imágenes reales del negocio.
- La información estaba organizada como una web de presentación básica.
- En algunos casos se integraba mapa o dirección.
Las webs eran sencillas, sí. No eran proyectos finales listos para cobrar una gran implementación corporativa. Pero ese no era el objetivo. El valor estaba en crear una primera propuesta concreta que permitiera iniciar una conversación comercial con mucha más fuerza.
Para un restaurante, un taller mecánico o un comercio local, ver su negocio representado en un sitio funcional, con sus imágenes reales y un diseño propio, ya es un disparador muy potente.
También aparecieron ejemplos con secciones típicas de un sitio local, como presentación, productos o servicios, ubicación y opiniones. No hacía falta una arquitectura compleja. Bastaba con algo visualmente coherente y fácil de entender.
📁 Cómo Kimi organizó los archivos para poder usarlos de verdad
Otro punto fuerte del proceso fue que la IA no dejó el resultado encerrado en una vista bonita dentro de la plataforma. También organizó el proyecto en archivos descargables.
Eso es crucial.
Una demo visual dentro de una herramienta puede impresionar, pero no sirve de mucho si luego no se puede sacar de ahí. En este caso, se pidió que todo quedara guardado en un archivo ZIP, y así fue.
Dentro de ese paquete estaban los contenidos del proyecto, incluyendo los sitios generados y un índice para navegar entre ellos. Es decir, no solo había páginas aisladas, sino una estructura mínimamente ordenada para revisarlas, extraerlas y publicarlas.
Eso abre varias opciones prácticas:
- Descargar la propuesta y alojarla en un dominio temporal.
- Revisar el código antes de compartirla.
- Editar textos o imágenes si hace falta.
- Convertir una propuesta en base de un proyecto real.
- Crear un pequeño directorio con varias demos para prospección.
Este detalle convierte el experimento en algo operativo. No se queda en “mira lo que la IA es capaz de generar”, sino en “aquí tienes un activo que puedes usar desde hoy”.
🌐 Publicar las propuestas en minutos con hosting sencillo
Después de generar y descargar las webs, el siguiente paso fue publicarlas. Y aquí también aparece una parte importante del flujo: hacerlo simple.
Se utilizó Hostinger para crear rápidamente un sitio con HTML personalizado, usando un dominio temporal y el gestor de archivos del panel.
La lógica fue muy directa:
- Crear un nuevo sitio vacío.
- Elegir la opción de web personalizada o HTML.
- Usar un dominio temporal para no perder tiempo configurando nada extra.
- Entrar al administrador de archivos.
- Eliminar el archivo por defecto.
- Subir el contenido generado por la IA.
- Recargar la URL y comprobar que todo funcione.
Eso permitió tener las 10 propuestas disponibles bajo un enlace compartible. Y aquí es donde todo el experimento adquiere una dimensión comercial real.
Porque una cosa es enviar un mensaje diciendo “te puedo hacer una web”. Otra muy distinta es enviar un enlace con una propuesta inicial ya publicada para que el negocio vea cómo podría presentarse online.
Si alguien quiere replicar este flujo, tener un hosting simple y rápido es casi obligatorio. Lo importante no es montar una infraestructura complicada, sino reducir al mínimo la fricción entre generar la propuesta y ponerla frente al cliente.
📨 Cómo usar estas propuestas para vender páginas web
La parte técnica es solo la mitad de la historia. La otra mitad es convertir esas propuestas en conversaciones de venta.
Una vez que tienes una URL funcional para cada negocio, se pueden plantear distintos enfoques de contacto:
- Enviar un correo breve con el enlace.
- Escribir por WhatsApp si el negocio lo permite.
- Contactar por Instagram o Facebook como primer punto de entrada.
- Llamar por teléfono y usar la propuesta como apoyo.
- Presentarla en persona si se trata de negocios del barrio o la ciudad.
Lo relevante es que la conversación cambia. Ya no partes desde cero. Ya llegas con algo concreto que demuestra iniciativa y capacidad de ejecución.
Un mensaje simple podría centrarse en tres ideas:
- Has preparado una propuesta inicial para su negocio.
- La hiciste tomando como base información pública del local.
- Si le interesa, se puede adaptar, completar y publicar de forma profesional.
Ese enfoque evita un error muy común en ventas digitales: hablar demasiado de tecnología y demasiado poco del resultado.
Al negocio no le importa si usaste varios agentes, scraping o automatización avanzada. Lo que le importa es si puede verse mejor online, aparecer más profesional, centralizar su información y facilitar el contacto con clientes.
🛠️ Qué tan terminadas están estas webs y qué faltaría completar
Conviene ser muy claro con esto: una propuesta generada por IA no equivale automáticamente a un proyecto final listo para entregar sin revisión.
Lo que se obtuvo aquí fue una primera versión muy valiosa, pero todavía habría que validar o completar varios elementos antes de convertirla en entrega definitiva:
- Confirmar datos del negocio.
- Revisar horarios, dirección y canales de contacto.
- Ajustar textos para que reflejen el tono de la marca.
- Comprobar derechos o conveniencia de ciertas imágenes.
- Añadir formularios, botones de reserva o integraciones necesarias.
- Optimizar SEO local y metadatos.
- Hacer una revisión responsive más fina si hace falta.
Pero eso no le quita mérito al sistema. Al contrario. Lo potente es que entrega una base visual y estructural que reduce muchísimo el tiempo de arranque.
En vez de comenzar frente a una pantalla en blanco, ya partes de una demo con narrativa, secciones e identidad visual aproximada. Y eso permite enfocar la energía en personalizar y cerrar, no en construir desde cero.
⚡ Lo más valioso no es la automatización total, sino la velocidad comercial
Hay una tentación recurrente cuando se trabaja con IA: querer automatizar absolutamente todo.
Pero en servicios como este, la gran ventaja no necesariamente está en que la máquina haga el 100 por ciento. Está en que reduzca drásticamente el tiempo entre detectar una oportunidad y presentarle algo útil al cliente.
Ese recorte de tiempo tiene varias consecuencias:
- Puedes prospectar más negocios en menos horas.
- Puedes personalizar más sin disparar costes.
- Puedes testear qué sectores responden mejor.
- Puedes iterar tu oferta comercial con rapidez.
- Puedes dedicar más energía al cierre y menos a tareas repetitivas.
Eso es exactamente lo que vuelve interesante a la IA aplicada a servicios. No solo produce. También multiplica capacidad operativa.
Y cuando esa capacidad se usa en algo que ya se vende, el impacto puede ser mucho más inmediato que en proyectos largos, inciertos y difíciles de monetizar.
🧪 Qué demuestra realmente este experimento
Este caso demuestra varias cosas al mismo tiempo.
Primero, que un sistema multiagente puede ejecutar un flujo práctico de prospección y generación de propuestas con un nivel sorprendentemente utilizable.
Segundo, que el mercado de sitios web para negocios locales sigue siendo una oportunidad válida, especialmente si se aborda con procesos asistidos por IA.
Tercero, que el valor ya no está solo en saber diseñar o maquetar, sino en saber orquestar herramientas para llegar más rápido a un resultado vendible.
Cuarto, que una propuesta visual compartible tiene mucho más poder comercial que un simple mensaje ofreciendo servicios.
Y quizá lo más importante de todo: muestra una mentalidad muy sana para esta etapa de la IA. En lugar de esperar el proyecto perfecto, se toma una capacidad nueva y se la aplica a un problema real con salida inmediata.
🧭 Cómo podrías adaptar esta idea a tu propio contexto
Aunque el ejemplo se centró en negocios sin sitio web, la lógica se puede adaptar a muchos otros servicios digitales.
Por ejemplo, se podría usar una metodología parecida para:
- Renovar webs antiguas con una versión más moderna como muestra.
- Crear landing pages para campañas específicas.
- Preparar propuestas visuales para restaurantes, clínicas, gimnasios o talleres.
- Generar directorios temáticos por zona o nicho.
- Ofrecer rediseños rápidos a negocios con presencia digital débil.
La clave está en identificar un entregable pequeño, claro y valioso, y luego usar la IA para acelerar la investigación y la preparación de la propuesta.
Si además quieres mejorar la manera de pedir este tipo de resultados a la IA, puede ser útil trabajar mejor los prompts y la estructura del encargo. Para eso encaja muy bien Primera App, especialmente si estás afinando flujos de creación asistida y quieres obtener respuestas más consistentes.
Y si buscas un espacio para compartir experimentos, aprender de otros casos parecidos y profundizar en este estilo de trabajo con IA, también tiene sentido explorar la comunidad de vibe coding y creación de apps con IA.
📌 Conclusión: menos fantasía, más propuestas reales
La lección de fondo aquí es bastante simple: hoy la IA puede ayudarte a vender algo tangible mucho antes de que tengas que inventar un producto gigantesco.
Buscar negocios locales sin web, generar una propuesta para cada uno, publicarla en una URL y usarla como punto de entrada comercial es un flujo perfectamente razonable. No mágico. No pasivo. Pero sí muy potente.
La parte “difícil” ya no está tan cargada en producir una demo desde cero. Con herramientas como Kimi y sistemas multiagente, gran parte del trabajo pesado se puede acelerar.
Lo que queda, y seguirá importando, es tener iniciativa. Elegir un nicho. Salir a contactar. Presentar una propuesta útil. Escuchar objeciones. Cerrar acuerdos. Entregar bien.
Si la IA te ahorra horas de investigación y de maquetación inicial, ya no hay tanta excusa para no probar un flujo comercial real.
Y eso, honestamente, puede ser mucho más interesante que pasarse meses soñando con el próximo SaaS mientras dejas pasar oportunidades que están a unas cuantas calles de distancia.
