Por qué Claude en GMO

La IA está redefiniendo cómo operan las empresas. GMO tomó la decisión de no quedarse mirando: queremos estar a la vanguardia del uso de IA aplicada al trabajo de agencia, y eso significa no esperar a que la industria adopte estas herramientas — significa liderarlas nosotros primero.

Claude no es un "asistente para escribir emails". Es la capa de inteligencia que nos permite operar con más criterio, más velocidad y más consistencia. La diferencia entre usarlo como herramienta de productividad individual versus como sistema integrado en las operaciones es la diferencia entre ahorrar 20 minutos por día y no dejar que nos pase el tren.

La regla de oro de modelos

GMO usa tres modelos con propósitos distintos. Elegir el correcto no es opcional — es una decisión de arquitectura que impacta costo y calidad.

Los 10 principios de uso

Estos principios definen cómo el equipo GMO debe relacionarse con Claude — no como reglas de compliance, sino como criterios de calidad.

Modelos y capacidades

La familia Claude 4 opera con una arquitectura de contexto de 200.000 tokens en todos los modelos. Eso equivale a ~500 páginas de texto — suficiente para el 99% de los casos de GMO.

El string exacto del modelo que va en los requests de producción MOVA: claude-sonnet-4-20250514. Siempre verifica en docs.anthropic.com/models si hay una versión más reciente.

Tokens y contexto

Un token es aproximadamente 3-4 caracteres en español. La implicancia práctica: todo lo que metes en el contexto (system prompt + historial + documentos + pregunta actual) consume tokens. Cuando el contexto se llena, Claude empieza a "olvidar" las instrucciones del inicio.

Proyectos, Artefactos y Claude Code

Hay tres formas de trabajar con Claude, cada una para un propósito distinto:

• Proyectos (claude.ai): Context persistente vía system prompt. Ideal para trabajo recurrente — un proyecto por módulo MOVA, uno por cliente. El equipo abre el proyecto y trabaja con el contexto ya configurado.
• Artefactos: Claude crea HTML, React o código que se renderiza en vivo. Todo módulo MOVA empieza como artefacto antes de ir a producción. Permite iterar en minutos.
• Claude Code: CLI que conecta Claude con el sistema de archivos real. Úsalo cuando necesites editar archivos existentes en el droplet o servidor — no para crear desde cero.

Anatomía de un prompt

Todo prompt efectivo tiene cuatro componentes. Cuántos incluyas depende de la complejidad — pero en producción siempre van los cuatro.

Técnicas avanzadas

XML Tags — la técnica recomendada por Anthropic

Claude fue entrenado específicamente para respetar XML. En prompts complejos, los tags crean contenedores semánticos más efectivos que líneas en blanco o asteriscos.

<rol>Eres un analista financiero de GMO</rol>
<tarea>Identifica facturas que superen el presupuesto aprobado</tarea>
<datos>{{facturas_json}}</datos>
<formato>JSON: {alertas: [...], resumen: "..."}</formato>

Few-shot — muéstrale, no le expliques

3-5 ejemplos de input/output valen más que tres párrafos de instrucciones. Especialmente útil para clasificaciones, formateo de texto y extracción de datos.

// Clasificador de egresos GMO
Descripción: "Suscripción Adobe Creative Cloud"  → TECNOLOGÍA
Descripción: "Honorarios diseñador freelance"      → RRHH  
Descripción: "Pauta Meta Ads campaña Q4"           → MARKETING
Descripción: "{{descripcion}}"                     →

Chain of Thought — activa el razonamiento

Para decisiones complejas o análisis que requieren varios pasos, pídele a Claude que razone antes de responder. Especialmente útil en el Evaluador de Proyectos y en validaciones de facturas con lógica de negocio.

"Antes de responder, analiza paso a paso:
(1) los factores relevantes, (2) los riesgos potenciales,
(3) las alternativas. Luego da tu recomendación en <conclusion>."

Tonos y registros en GMO

El mismo análisis necesita tonos distintos según la audiencia. Estos son los cuatro tonos que el equipo usa con más frecuencia:

Antipatrones comunes

Ciclo comercial

Escribe un email de primer contacto para [NOMBRE], [CARGO] en [EMPRESA].
Somos ACME SpA, agencia de marketing digital en Las Condes.
Servicio relevante: [SERVICIO].
Gancho específico: [RAZÓN DE CONTACTO — lanzamiento, expansión, etc.].
Objetivo: conseguir 30 minutos de reunión.
Tono: profesional, cercano. Sin mencionar explícitamente "ventas" ni "propuesta".
Máximo 130 palabras. Incluye asunto.

Email de seguimiento para [NOMBRE] de [EMPRESA].
Les enviamos propuesta de [SERVICIO] hace [X] días. Sin respuesta.
Agrega valor nuevo: menciona un insight reciente o caso de éxito relevante para su industria.
No menciones ni repitas el contenido de la propuesta.
Sin presión. Tono: consultor que genuinamente quiere ayudar.
Máximo 90 palabras.

Email de entrega del informe de [MES] para [CLIENTE].
Highlights: [MÉTRICA 1], [MÉTRICA 2], [LOGRO PRINCIPAL].
Pendiente o siguiente paso: [ACCIÓN].
Tono: consultor de confianza, proactivo, orientado a lo que sigue.
Referencia el PDF adjunto.
Máximo 110 palabras.

Email informando un problema a [CLIENTE].
Problema: [DESCRIPCIÓN]. Cuándo: [FECHA/HORA].
Impacto real: [QUÉ SE VIO AFECTADO].
Acciones tomadas: [QUÉ HICIMOS]. Estado actual: [RESUELTO/EN PROCESO].
Próximos pasos: [QUÉ SIGUE].
Tono: transparente, responsable, sin exceso de disculpas ni drama.
Evita: "lamentamos profundamente", "deplorable", "iremos a trabajar para".
Máximo 150 palabras.

Producción de contenido

5 variantes de caption para Instagram de [CLIENTE], empresa de [INDUSTRIA] en Chile.
Tema: [TEMA].
Tono de marca: [TONO].
Audiencia: [DESCRIPCIÓN].
CTA: [QUÉ QUEREMOS QUE HAGA].
Restricciones: sin hashtags, máximo 2 emojis, ≤120 palabras c/u.
Evita: "¡No te lo pierdas!", "Descúbrelo ahora", "Soluciones innovadoras".

Copy para la sección hero de landing page de [SERVICIO/PRODUCTO].
Propuesta de valor: [EN 1 ORACIÓN].
Pain point que resuelve: [PROBLEMA].
Audiencia: [DESCRIPCIÓN].
Entregables:
- H1: máximo 7 palabras
- H2: máximo 15 palabras
- Párrafo apoyo: máximo 35 palabras
- Texto CTA: máximo 5 palabras
Tono: [TONO]

Escribe 3 secciones del boletín semanal de [INDUSTRIA] para [EMPRESA]:
1. Resumen noticias: estas 3 noticias en 2 oraciones c/u, enfocado en impacto para el lector: [NOTICIAS]
2. Tip accionable de la semana sobre: [TEMA]
3. Cierre de 2 oraciones con tono de marca.
Tono: educativo, cercano. Sin corporativismo.
Total: 300-400 palabras.

Análisis y decisiones

Analiza este contrato desde la perspectiva de la agencia prestadora.
Identifica: (1) cláusulas de riesgo o inusuales, (2) plazos de pago y penalidades,
(3) propiedad intelectual de los entregables, (4) condiciones de terminación,
(5) obligaciones difíciles de cumplir.
Para cada punto: cita el párrafo relevante + recomendación concreta.
[PEGAR TEXTO DEL CONTRATO]

Evalúa estas herramientas para el caso de uso de GMO:
Caso de uso: [DESCRIPCIÓN ESPECÍFICA].
Restricciones: presupuesto máximo [X] USD/mes, debe integrarse con [TOOLS],
nivel técnico del equipo: [BAJO/MEDIO/ALTO].
Herramientas: [LISTA].
Para cada una: precio real, integración con n8n, curva de aprendizaje, limitaciones.
Concluye con recomendación única y justificación. Si no hay ganador claro, dilo.

Resume este briefing de cliente en formato ejecutivo.
Estructura: empresa y contexto (2 oraciones) / objetivo de negocio real /
KPIs esperados / restricciones y limitaciones / señales de alerta o puntos ambiguos /
preguntas que debemos hacer antes de cotizar.
Máximo 1 página.
[PEGAR BRIEFING]

Operaciones semanales

Planifica mi semana con estas tareas: [LISTA].
Horas disponibles: [X].
Reuniones fijas: [REUNIONES].
Ordena por impacto-urgencia y sugiere plan por día.
Sé realista con tiempos. Si algo no cabe, dímelo.

Tengo reunión con [CLIENTE/PERSONA] el [DÍA].
Objetivo: [OBJETIVO].
Antecedentes: [CONTEXTO].
Dame: (1) los 3 puntos críticos que debo cubrir sí o sí,
(2) las preguntas más importantes que debo hacerles,
(3) las objeciones probables y cómo responderlas,
(4) cómo abrir y cómo cerrar.

Resumen de la semana del [FECHA].
Avanzamos: [LISTA]. Quedó pendiente: [LISTA].
Bloqueos: [SI LOS HAY].
Prioridades siguiente semana: [LISTA].
Formato: 5 bullets máximo por sección. Sin introducción.
Tono: directo, sin drama, orientado a acción.

La API explicada

Un solo endpoint, toda la potencia: POST https://api.anthropic.com/v1/messages

Headers obligatorios

Content-Type: application/json
x-api-key: sk-ant-XXXXXXXXXX        ← en credencial n8n, nunca hardcodeada
anthropic-version: 2023-06-01

Request base (JSON body)

{
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "max_tokens": 1000,
  "system": "[system prompt aquí]",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "={{$json.input}}"   ← expresión n8n
  }]
}

Extraer la respuesta en n8n

// Expression en nodo Set o Code:
{{$json.content[0].text}}

// Si el output es JSON (limpiar backticks primero):
{{$json.content[0].text.replace(/```json|```/g, '').trim()}}

El patrón MOVA

Todos los módulos MOVA que usan Claude siguen la misma arquitectura de 3 capas. Entender este patrón es entender cómo está construido MOVA.

// CAPA 1 — Frontend HTML (GoDaddy/acme-chile.cl)
fetch('/webhook/nombre-modulo', {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({ datos: input, empresa: 'ACME' })
})

// CAPA 2 — n8n (droplet DigitalOcean 134.209.40.247)
// Webhook → prepara prompt → Claude API → parsea → escribe Sheets

// CAPA 3 — n8n devuelve respuesta al frontend
// Frontend renderiza el resultado

Procesamiento en batch

Para flujos de alto volumen (M15: 750 URLs, generación de 300 PDPs), el patrón base:

Google Sheets Read  →  Split In Batches (size: 1)
  →  Wait node (1200ms)          ← no superar 50 req/min
  →  HTTP Request → Claude API
  →  Code node (parsea + valida)
  →  Google Sheets Update (fila correcta)
  →  [vuelve al loop]
→  Email/Slack de completado

Errores y resiliencia

Patrón de resiliencia obligatorio en producción: (1) Retry on Fail activado en HTTP Request, (2) nodo IF que valida que el output sea JSON válido, (3) rama de error que escribe en Sheet "errores para revisión". Nunca un fallo silencioso.

Modelos y costos

Patrones de código

Nodo HTTP Request n8n — configuración mínima

Method: POST
URL: https://api.anthropic.com/v1/messages
Auth: Header Auth → x-api-key → [credencial Anthropic]
Header extra: anthropic-version: 2023-06-01
Body (JSON):
{
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "max_tokens": 1000,
  "system": "...",
  "messages": [{"role": "user", "content": "={{$json.input}}"}]
}
Settings: Retry on Fail ON, Max tries 3, Wait 2000ms

Extraer texto + parsear JSON

// En nodo Code o Set:
texto = $json.content[0].text
limpio = texto.replace(/```json|```/g, '').trim()
datos = JSON.parse(limpio)

Pasar PDF en base64

"messages": [{
  "role": "user",
  "content": [
    {"type": "document", "source": {
      "type": "base64",
      "media_type": "application/pdf",
      "data": "={{$binary.data}}"
    }},
    {"type": "text", "text": "Extrae los datos de esta factura."}
  ]
}]

URLs clave