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🎬 Loom Brief · modo grabación
Brief para grabar Loom de

Daniel

docencia·1-5 empleados

🎙️ APERTURA · DI ESTO AL EMPEZAR

Hola Daniel, vi tu formulario y lo que más me llamó la atención es que ya usas Gemini, DeepSeek y Claude, o sea, el problema no es falta de herramientas de IA sino que tienes tres herramientas haciendo el mismo trabajo sin conectarse entre sí, y eso te está costando tiempo que podrías estar usando para conseguir nuevos alumnos de ingeniería.

📋 SU CONTEXTO · LO QUE TE CONTÓ
Top procesos que más tiempo consumen al equipo

soy docente , dicto clases privadas , preparo material y resuelvo ejercicios para mis alumnos . don de nivel universitario y área ingeniería

Su mayor frustración

la falta de tiempo y el saltar de una herramienta aotra

Lo que arreglaría primero en 30 días

la captación de nuevos alumnos

Herramientas que usan hoy

hoy uso Gemini , DeepSeek y Claude

🎯 LOS 3 PROCESOS · MENCIÓNALOS EN ESTE ORDEN
1

Captación de nuevos alumnos universitarios de ingeniería

Daniel capta alumnos de forma reactiva y sin sistema definido. Hoy responde consultas manualmente, coordina horarios por mensajes y no tiene presencia digital estructurada. Automatizar este proceso es la palanca con mayor impacto directo en ingresos: cada alumno nuevo que entra pasivamente compensa con creces el tiempo invertido.

Coste actual
3 a 5h
por semana
Coste actual
1008 a 1680€
al año
Implementación
500 a 1000€
complejidad media
ROI estimado
14 meses
hasta recuperar
Enfoque técnico que voy a contarle

Landing page sencilla (Carrd o Framer) con formulario de contacto conectado a WhatsApp Business API para respuesta automática de consultas iniciales y calificación del alumno potencial. Cal.com para que el alumno agende directamente una clase de prueba sin ir y venir de mensajes. Flujo en Make que registra cada consulta en Airtable para seguimiento.

2

Centralización de preparación de material didáctico de ingeniería

Daniel prepara ejercicios, resoluciones y explicaciones para nivel universitario saltando entre Gemini, DeepSeek y Claude. Cada cambio de herramienta implica perder contexto y reescribir instrucciones. Este proceso consume la mayor cantidad de horas semanales y tiene el mayor potencial de recuperación.

Coste actual
5 a 7h
por semana
Coste actual
1680 a 2352€
al año
Implementación
400 a 900€
complejidad media
ROI estimado
9 meses
hasta recuperar
Enfoque técnico que voy a contarle

Base de conocimiento propia en Notion con los temas y temarios de ingeniería que imparte Daniel, conectada a la API de Claude mediante n8n. Prompt templates estandarizados por tipo de tarea: generación de ejercicios, resolución paso a paso, resumen de conceptos. Un solo punto de entrada en lugar de tres herramientas desconectadas.

3

Resolución asistida de consultas y ejercicios de alumnos

Responder dudas y revisar ejercicios de alumnos de ingeniería consume tiempo de forma fragmentada a lo largo del día. Una parte significativa de estas consultas sigue patrones repetitivos: errores comunes de cálculo, conceptos mal aplicados, pasos de procedimiento estándar.

Coste actual
2 a 4h
por semana
Coste actual
672 a 1344€
al año
Implementación
300 a 600€
complejidad media
ROI estimado
14 meses
hasta recuperar
Enfoque técnico que voy a contarle

Asistente de IA configurado con el temario específico de Daniel (vía system prompt detallado en Claude API) que genera resoluciones paso a paso para consultas tipo. Daniel revisa y aprueba antes de enviar al alumno. Se implementa como bot de WhatsApp o interfaz web mínima con n8n como backend.

💰 ROI TOTAL · LOS NÚMEROS GRANDES
Horas a la semana
3.9 a 6.2h
de tu equipo, recuperables
Euros al año
1310 a 2083€
coste actual de no automatizar
📦 STACK QUE LE RECOMIENDO
Claude API (generación de material y resoluciones de ingeniería)n8n (automatización de flujos internos y conexión de herramientas)Make (integraciones externas, formularios, notificaciones)Notion (base de conocimiento de temas, temarios y plantillas)WhatsApp Business API (captación y comunicación con alumnos)Cal.com (agendamiento de clases de prueba sin fricción)Airtable (registro de alumnos y consultas entrantes)Carrd o Framer (landing page de captación)
⚠️ PREGUNTAS QUE HACER EN LA CALL (no en el Loom)
  • ?¿En qué país estás? Eso afecta directamente los costos de implementación y qué herramientas son más accesibles y económicas para ti.
  • ?¿Cuántos alumnos tienes ahora y cuántos podrías atender como máximo sin sacrificar calidad?
  • ?¿Cómo consigues hoy los nuevos alumnos: redes sociales, boca a boca, plataformas como Preply o Superprof, grupos de universidad?
  • ?¿En qué áreas específicas de ingeniería das clases: cálculo, física, programación, electrónica, estructuras? Eso define qué tan especializable puede ser el asistente de IA.
  • ?¿Tienes un presupuesto estimado o un límite claro para invertir en automatización?
🎬 CIERRE · DI ESTO ANTES DE TERMINAR

Daniel, con lo que describes se puede armar en 3 a 4 semanas un sistema que centralice tus herramientas de IA y active la captación de alumnos de forma más pasiva. ¿Agendamos 30 minutos para revisar juntos qué proceso te está costando más tiempo esta semana y si los números tienen sentido para tu situación?

Mencionar Cal.com

Cierra invitando a agendar la discovery de 15 min en cal.godius.io/15min

Brief generado por Claude Sonnet 4.6 · Confianza: media