Cómo Pendo usa Claude Managed Agents para corregir problemas de usabilidad automáticamente

Pendo ha dado durante mucho tiempo a los gestores de producto los paneles y la analítica que necesitan para entender cómo los usuarios interactúan con el software. Pero el rol del gestor de producto ha cambiado rápidamente: las herramientas de codificación con IA han hecho posible lanzar software más rápido que nunca, lo que significa que más código llega a producción sin la validación que habría recibido antes. El ciclo de retroalimentación no ha seguido el ritmo de la velocidad.

La respuesta de Pendo a este problema es Novus, un producto nativo de IA que monitoriza el software desplegado, detecta problemas de usabilidad en tiempo real y sugiere correcciones a nivel de código sin ralentizar a los equipos. Antes de Novus, los equipos de producto sabían que algo estaba mal por las métricas de abandono, pero no tenían un camino automatizado desde los datos hasta el diagnóstico y la corrección. Abordar un problema de embudo requería investigación manual a través de repeticiones de sesión, datos de clics y código.

Pendo evaluó varios enfoques antes de decidirse por Claude Managed Agents como base para Novus. Los intentos anteriores de construir la infraestructura de agentes por su cuenta consumieron tres meses de trabajo de ingeniería. La gestión de sesiones tuvo que construirse manualmente, la memoria compartida requería instalación personalizada, y toda la lógica de enrutamiento debía definirse explícitamente. Cuando Pendo descubrió Claude Managed Agents, tres días de integración sustituyeron a meses de trabajo personalizado. La gestión de sesiones, la memoria compartida y el sandboxing quedaron cubiertos de inmediato.

Novus funciona haciendo que los usuarios vinculen su repositorio de código en GitHub e instalen un fragmento ligero que captura clics y repeticiones de sesión. Cuando el agente detecta una anomalía, como una tasa de conversión del 3% en una página de pago que recibe mil clics al día, revisa el código relevante, inspecciona los datos del embudo y las repeticiones de sesión, y genera un pull request con una corrección propuesta. El sistema gestiona más de 150 herramientas de forma autónoma, enrutando entre ellas sin que Pendo tenga que predefinir cada ruta de decisión. Más del 90% de los clientes que usan la integración MCP lo hacen dentro de Claude Code.

Los resultados de la evaluación fueron decisivos: cuando los gestores de producto reales revisaron las salidas del agente línea por línea, el agente superó una tasa de éxito del 90%, un estándar que el equipo considera más exigente que cualquier benchmark sintético porque los revisores son las mismas personas que rechazarían la salida en producción. Desde entonces, Pendo ha extendido el acceso a Claude Code a todo su equipo de ingeniería y más allá, con los equipos de finanzas y analítica de personas usándolo para paneles, memorias para el consejo y consultas financieras.