Cómo ZoomInfo usa Pinecone para ofrecer recomendaciones de contactos en tiempo real a escala

ZoomInfo proporciona a los equipos de ventas y marketing de todo el mundo acceso a cientos de millones de registros de contactos profesionales, enriquecidos con datos firmográficos y capacidades de búsqueda impulsadas por IA. Para sus clientes, la capacidad de identificar rápidamente a la persona adecuada dentro de una cuenta objetivo—y actuar sobre esa información—está directamente vinculada al pipeline y los ingresos. Incluso pequeñas mejoras en cómo se muestran los contactos se traducen en ahorros de tiempo significativos y mejores resultados para los equipos go-to-market.

La experiencia de descubrimiento de contactos existente en ZoomInfo requería que los usuarios buscaran, filtraran y navegaran manualmente por grandes volúmenes de datos de contactos. Identificar a los compradores más relevantes dentro de una cuenta objetivo podía llevar horas de trabajo manual. La plataforma carecía de una forma de mostrar recomendaciones clasificadas y personalizadas en el momento en que un usuario consultaba el perfil de una empresa.

El equipo de Applied AI de ZoomInfo construyó un sistema de recomendación de contactos en tiempo real usando un modelo de embeddings de texto de ~400M parámetros y Pinecone como base de datos vectorial. En tres semanas, el equipo había cargado millones de embeddings y validado latencia inferior a un segundo sin configuración manual de índices. La arquitectura slab serverless de Pinecone almacena vectores en grandes unidades contiguas, garantizando que las escrituras y lecturas procedan en paralelo sin bloquearse. Para el tráfico a escala de producción, el equipo desplegó Pinecone Dedicated Read Nodes—réplicas de lectura aisladas con memoria cálida y SSD local—entregando un rendimiento de baja latencia predecible bajo cargas de trabajo de alto QPS sostenido. El sistema escaló a más de 390 millones de vectores en más de 100.000 namespaces sin necesidad de re-arquitectar la infraestructura.

El sistema en producción alcanzó una latencia P50 de ~60ms a ~40 QPS, manteniendo la latencia del servicio de recomendación extremo a extremo por debajo de un segundo para cargas estándar. La relevancia mejoró 2x, la participación de usuarios aumentó más del 50% y el sistema sirvió 50x más solicitudes en hora punta que la implementación anterior. Lo que antes requería horas de investigación manual se redujo a un solo clic: en el momento en que un usuario consulta el perfil de una empresa, la plataforma muestra instantáneamente los contactos más relevantes.

ZoomInfo planea ampliar las recomendaciones impulsadas por Pinecone a productos adicionales, segmentos de clientes y aplicaciones internas. El despliegue demuestra un cambio más amplio en el software B2B: las plataformas que pueden mostrar la información correcta instantáneamente, en lugar de después de una búsqueda manual, están redefiniendo lo que significa la inteligencia go-to-market.