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Cómo HubSpot usa Claude para lograr hasta un 40% de aumento en productividad

HubSpot es una plataforma de cliente agéntica que atiende a cientos de miles de empresas en todo el mundo, desde startups hasta grandes corporaciones, con herramientas de marketing, ventas y servicio al cliente. La compañía desplegó Claude y Claude Code en sus equipos de ingeniería, marketing y éxito del cliente tras comparar múltiples herramientas de IA y comprobar que Claude requería menos intervención humana en tareas de ingeniería reales. El resultado fue un aumento de productividad del 40% en desarrollo web y creación de contenido, y una reducción de los ciclos de resolución de problemas complejos de varios días a menos de una hora.

Impacto

Up to 40%

Aumento de productividad en desarrollo web y creación de contenido

3–5 days → under 1 hour

Tiempo para resolver escalaciones de clientes

Desafío

Los ingenieros, marketers y gestores de éxito del cliente de HubSpot dedícaban horas a trabajo manual —migraciones a gran escala, producción de contenido y comunicaciones personalizadas— que no podía escalar con una base de código distribuida y una base de clientes global.

Solución

HubSpot desplegó Claude y Claude Code en todos los equipos, usando el soporte MCP de Claude Code para conectarse directamente a la infraestructura interna, y los proyectos de Claude para centralizar el contexto de campañas y clientes en marketing y éxito del cliente.

Herramientas y tecnologías

Lo que dicen los líderes

Cuando Claude Code lanzó el soporte de primera clase para el Model Context Protocol (MCP), nos entusiasmó probarlo. Hizo un trabajo superior al de otras herramientas que estábamos desarrollando o probando a la hora de resolver problemas reales que los empleados de HubSpot tenían que abordar en su día a día.

Francesco Signoretti, Responsable de Ingeniería, IA para Developer Experience, HubSpot

Una de las cosas que nos encanta de Claude es que tiene muy buen gusto, y el marketing tiene todo que ver con el gusto. Los modelos de Claude siempre han sido muy sólidos para la escritura, ya sea código o prosa.

Kipp Bodnar, Director de Marketing, HubSpot

Claude me da el apoyo y el tiempo para ser una socia más estratégica para mis clientes. Como resultado, ahora me dicen que nuestras conversaciones son más significativas que nunca.

Sarah Caruthers, Gestora Sénior de Éxito del Cliente, HubSpot
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Historia completa

HubSpot opera a una escala en la que la productividad interna influye directamente en su capacidad de servir a los clientes. Con cientos de miles de clientes a nivel global y una base de código distribuida que abarca miles de servicios, la compañía necesitaba una IA que pudiera funcionar de forma fiable en entornos de ingeniería complejos y reales, no solo rendir bien en benchmarks genéricos. El reto iba más allá de la ingeniería: los equipos de marketing se enfrentaban a una producción de contenido interminable, y los gestores de éxito del cliente tenían dificultades para personalizar la atención a escala.

Los puntos de presión eran concretos. Los ingenieros dedicaban horas significativas a migraciones a gran escala y tareas de mantenimiento rutinario que no aportaban valor directo al cliente. Una gestora de éxito del cliente que creaba seguimientos personalizados para un cliente podía tardar una hora en contenido que solo podía justificar para sus cuentas prioritarias. En marketing, mantener un contexto coherente en las campañas mientras se escalaba la producción era una tensión constante. El equipo buscaba una IA que se integrara en su infraestructura existente en lugar de obligarlos a reconstruir en torno a ella.

HubSpot evaluó múltiples herramientas de IA antes de seleccionar Claude como solución preferida. El factor decisivo para ingeniería fue el soporte nativo de Claude Code para el Model Context Protocol (MCP), que permitió al equipo conectar Claude directamente a los servicios internos de HubSpot. El equipo realizó benchmarks internos con tareas de ingeniería reales de HubSpot; Claude alcanzaba sistemáticamente soluciones terminadas con menos intervención humana que las alternativas. Para marketing y éxito del cliente, los proyectos de Claude proporcionaron una capa de contexto compartido: una vez que alguien construyó un proyecto sólido con instrucciones curadas, la adopción se expandió orgánicamente entre los equipos.

Los resultados fueron medibles en todas las áreas. Marketing reportó un aumento de productividad del 40% en desarrollo web y creación de contenido. Los gestores de éxito del cliente redujeron los ciclos de resolución de problemas complejos de 3 a 5 días a menos de una hora. Durante el rebranding de HubSpot en 2025, los equipos de ingeniería usaron Claude Code para acelerar una migración frontend que de otro modo habría requerido meses. Los nuevos ingenieros publicaron código significativo en producción más rápidamente que contrataciones comparables en años anteriores.

De cara al futuro, HubSpot considera los modelos de Claude como fundamentales para la forma en que operarán las empresas. El despliegue interno se ha convertido en un caso de prueba para la propia tesis de plataforma de HubSpot: que la IA debe unificar el contexto del cliente y facilitar el crecimiento. Como señaló el responsable de ingeniería, el cambio tiene cada vez más que ver con la creatividad y el diseño de sistemas que con la ejecución: Claude se encarga de más trabajo rutinario, liberando a los ingenieros para centrarse en la arquitectura y la experiencia del usuario.

Casos similares

A
Anything
800,000+
apps created by users

Anything built a full-stack AI coding agent on Claude and the Agent SDK, enabling 1.5 million non-technical users to create production-ready software — from recruiting platforms to mobile apps — without writing a single line of code. In just five months, users shipped over 800,000 apps with a 91–96% agent success rate. Claude's reliable tool-calling, coding quality, and personality made it the clear choice for Anything's agent architecture.

TechnologyCAClaude Agent SDKCOClaude Opus 4.6
S
Slack
97 minutes
time saved per user per week via summarization and recap features

Slack partnered with Anthropic to integrate Claude's AI models into its platform, enabling intelligent search, conversation summaries, and automated recaps. The collaboration saves the average user 97 minutes per week while unlocking organizational knowledge across billions of daily messages and files.

TechnologyCClaudeCCClaude Code
A
ASAPP
91%
first-call resolution rate

ASAPP is an AI-native customer service platform that orchestrates large language models to automate contact center interactions for enterprise clients. By deploying Anthropic’s Claude through Amazon Bedrock, ASAPP eliminated its homegrown PII redaction layer and reduced call escalations by up to 40%, while helping clients achieve a 91% first-call resolution rate. The platform now automates more than 90% of contact center interactions, with human agents freed to handle three times the volume of complex cases.

TechnologyABAmazon BedrockCClaude
Z
Zapier
89%
ai adoption rate across all employees

Zapier deployed Claude Enterprise and Claude Code company-wide, achieving 89% AI adoption across all employees — the highest adoption rate in company history. The automation platform now runs 800+ internal AI agents and saw 10x year-over-year growth in Anthropic app usage. Adoption began grassroots before a formal rollout.

TechnologyCEClaude EnterpriseCCClaude Code
FD
Fifth Dimension
50x
document processing capacity increase

Fifth Dimension, a UK-based AI analytics company serving the real estate industry, migrated to Google Cloud to overcome critical infrastructure bottlenecks. By adopting Vertex AI, Cloud Run, and serverless architecture, the company achieved 50x processing scalability, 6x revenue growth, and a 30% reduction in infrastructure costs — all within a rapid growth trajectory from founding in 2023 to global scale by 2025.

TechnologyGCGoogle Cloud Pub/SubGCGoogle Cloud Run
MF
Money Forward
80%
engineer adoption rate

Money Forward launched its MEPAR program to embed Claude Code across its engineering organization, achieving 80% engineer adoption with 70% using it daily. API endpoint implementation time fell from two days to five hours, and developer onboarding compressed from one week to one day. Early adopters reported saving approximately seven hours per week.

Financial ServicesTechnologyCCClaude Code
L
Lindy
10x
customer growth

Lindy's AI agent platform is built on Claude, enabling 10x customer growth, 72% reduction in time-to-qualified-lead, and handling 70%+ of routine support tickets.

TechnologyCClaude
A
Assembled
~95%
ticket handling time reduction

Assembled is a workforce management and customer support optimization platform serving enterprises like Stripe, Etsy, and DoorDash. To power Assembled Assist, the company built a hybrid RAG pipeline combining Pinecone vector search with Algolia keyword retrieval and LLMs from OpenAI and Anthropic. Support tasks that previously took 40 minutes now complete in 2 minutes—a 95% reduction in handling time.

TechnologyAAlgoliaOLOpenAI LLMs