Cómo AirOps multiplicó sus ingresos por 5 y duplicó la productividad interna con Claude

AirOps es una startup que construye la infraestructura para la visibilidad en búsquedas de IA, ayudando a los equipos de marketing de Ramp, Kayak, Chime, Carta y Rippling a entender cómo aparece su marca en las respuestas generadas por IA y a crear contenido para obtener más citas. La plataforma hace dos cosas: genera contenido de formato largo a escala y evalúa ese contenido contra un marco de calidad riguroso antes de publicarlo.

El desafío central era mantener simultáneamente tres requisitos a escala: voz de marca, precisión factual y rendimiento SEO. La mayoría de los modelos se degradan en una o más dimensiones a medida que los prompts se vuelven más complejos. AirOps evalúa cada pieza de contenido contra docenas de verificaciones antes de la publicación—estructura de párrafos, citas de fuentes, si la respuesta central aparece en las primeras 150 palabras—y necesitaba un modelo que pudiera tanto generar contenido cumpliendo esos estándares como evaluarlo antes de publicarlo. Los marcos de orquestación anteriores también eran frágiles: las decisiones de configuración a veces requerían refactorizaciones completas.

AirOps realizó comparativas de modelos contra su marco de calidad interno y Claude Opus obtuvo consistentemente las puntuaciones más altas en las dimensiones que importan para el contenido de marketing. El equipo adoptó Claude Enterprise en toda la organización y Claude Code para herramientas internas, y luego migró al SDK de Agentes de Claude para el runtime de agentes orientado a clientes. Los agentes de AirOps operan con «playbooks»: instrucciones de ejecución que dan a los agentes un comportamiento dinámico y adaptable. Claude interpreta el playbook, decide qué herramientas usar y ejecuta las secciones en lugar de seguir secuencias rígidas. Los subagentes manejan subtareas específicas como investigación, redacción y evaluación con ventanas de contexto aisladas.

Tras adoptar el SDK de Agentes, el tiempo hasta la calidad cayó de 60 horas a 5 horas. El equipo de ingeniería pasó de redirigir llamadas a LLM y actualizar esquemas a refinar resultados y detectar casos extremos antes de que los clientes los encontraran. Internamente, el consenso del equipo fue un aumento de productividad de 2x, con individuos reportando entre 20 y 40 horas ahorradas por semana. Los resultados para los clientes fueron concretos: Chime logró un aumento de 3x en la tasa de citas con una reducción del 89% en el tiempo de creación de contenido. Carta cuadruplicó su producción de artículos de top-of-funnel trimestral de 5 a 20 artículos. LegalZoom redujo los flujos de respuesta de Reddit de 48 horas a menos de 30 minutos.

El runtime de agentes de AirOps está actualmente en alfa con clientes como Ramp, Carta, Klaviyo, LegalZoom, Xero, Vanta y AssemblyAI. La empresa está construyendo hacia la operación autónoma completa: un agente que identifica una página con bajo rendimiento, redacta contenido actualizado basado en la voz de marca y lo publica, con un humano que solo confirma la estrategia y realiza ediciones cuando es necesario. «Claude es central para esa visión», dijo el CEO Alex Halliday.