En lugar de “contestar lindo”, Laburen.com crea empleados digitales que trabajan dentro de la operación. De leads a reportes, automatizan tareas repetitivas y prometen impacto en semanas, no meses.
En muchas empresas, el problema no es la falta de talento: es el exceso de tareas. Procesos manuales, repetitivos y fragmentados que consumen horas, generan errores y frenan el crecimiento. En una entrevista con Sebastian Rinaldi, fundador y CEO de Laburen.com, hablamos sobre esa “saturación silenciosa” que hoy frena a miles de equipos. Él lo resume con una frase clarísima: “las empresas no están cortas de talento, están llenas de tareas”. Y a partir de ahí construyó una solución con una premisa contundente: “el trabajo no necesita más manos, necesita menos tareas”.
Rinaldi viene del mundo de producto y en 2020 programó un MVP desde cero, en plena pandemia y sin capital externo. Esa experiencia lo llevó a una conclusión clave: la IA no podía ser un lujo importado, tenía que convertirse en una herramienta concreta para empresas reales.
Qué hace Laburen.com y por qué no es “un chatbot más”
Laburen.com diseña empleados digitales: agentes de inteligencia artificial que ejecutan tareas reales dentro de la operación. No son bots aislados, sino sistemas conectados a WhatsApp, CRMs, planillas, ERPs, mail y herramientas internas. Por eso, Rinaldi lo resume así: “No es un chatbot que ‘contesta lindo’. Es IA conectada a la operación”.
En la práctica, el cambio es operativo: la empresa deja de depender de que una persona esté disponible para que las cosas avancen. Se ordena el flujo, baja la fricción y el equipo humano gana tiempo para tareas de valor. Y el feedback que más se repite, según el CEO, es: “les devolvimos el control de sus operaciones”.
Agentes operativos vs chatbots: responder no es lo mismo que trabajar
Rinaldi lo explica con una analogía simple: “Un chatbot tradicional es como una máquina expendedora: tiene un menú de respuestas ya cargadas. Si le preguntás algo dentro del guión, funciona. Si te salís, se traba”.
Un agente operativo es otra cosa: es un empleado digital. No sigue un guión rígido. Entiende lenguaje, contexto y objetivo, y puede ejecutar acciones reales usando herramientas que usa una persona: WhatsApp, CRM, planillas, mail y sistemas internos. No solo responde: trabaja.
Ese enfoque impacta en un punto crítico: el error. Rinaldi explica que “el error humano es inevitable” y, según él, incluso en perfiles buenos suele estar entre 8% y 9%, y en tareas repetitivas con roles junior puede llegar a 15%. En cambio, con agentes bien instrumentados, el error promedio baja a 4%–5%, pero el diferencial real es que “ese error es medible, auditable y mejorable”. Eso reduce duplicaciones, fricción y mejora la confiabilidad del proceso.
El “backoffice invisible” donde se pierde plata todos los días
Según Rinaldi, la mayor pérdida aparece en la rutina: “Donde más se pierde plata no es en una gran decisión estratégica: es en el ‘día a día’. En el backoffice invisible de una empresa”.
Leads que no se responden bien, cotizaciones que quedan a mitad de camino, seguimientos que dependen de la memoria de alguien, datos duplicados o mal cargados, y operaciones enteras en Excel o WhatsApp sin trazabilidad. Todo eso se paga en ventas perdidas, fricción y equipos desgastados: “se paga todos los días”.
Implementar IA real: procesos, reglas e integración
Llevar IA la operación real “no es simplemente conectar una API”. Para Rinaldi, el trabajo serio empieza con entender cómo opera una empresa: decisiones, excepciones, puntos críticos y dónde se pierde información. Por eso lo trabajan como ingeniería aplicada a procesos: relevamiento de flujos, reglas, integración de sistemas, entrenamiento con contexto del negocio y monitoreo.
La premisa es clara: que la IA se adapte a la operación real, y no al revés.
Forward Deployed Engineers: impacto en semanas
Laburen.com eligió un modelo con Forward Deployed Engineers (FDE), ingenieros que trabajan cerca del cliente para entender procesos desde adentro y diseñar agentes que funcionen en escenarios reales. “No se limitan a ‘configurar software’: traducen necesidades de negocio en sistemas que ejecutan tareas concretas”, detalla Rinaldi.
La ventaja frente a modelos estandarizados, según Rinaldi, es acelerar la adopción y evitar automatizar problemas mal definidos. El resultado: “logramos impacto en semanas y no en meses”.
Casos de uso y sectores: dónde más se nota
Laburen.com trabaja con clientes de diversas industrias; como logística, agro, e-commerce, fitness, manufactura, desarrollos inmobiliarios y real estate. “Todos tienen algo en común: estaban frenados por tareas repetitivas”, remarca su CEO.
Entre los casos de uso más comunes aparecen:
- pre calificación de leads
- respuesta de cotizaciones
- registro de usuarios
- actualización de estados de pedido
- generación de reportes
- carga y orden de datos
- onboarding de personal
El mayor impacto suele verse en ventas y operaciones, porque ahí el tiempo se convierte directo en resultados.
Productividad con control, no solo velocidad
Rinaldi resume los beneficios en tres niveles: más consistencia operativa (menos error y más trazabilidad), flujo más ordenado (seguimiento y ejecución sin depender de “llegar a tiempo”) y más capacidad del equipo humano para enfocarse en decisiones y atención de calidad. La conclusión es: “no se trata de “hacer más rápido’, sino de hacer mejor, con menos fricción, y con un modelo que escala sin perder control”.
Equipo, métricas SaaS y el futuro de los agentes
Para construir Laburen.com, el equipo importa tanto como la tecnología. Como explica Rinaldi, “Más allá de lo técnico, lo que más valoramos es cómo piensa alguien y si comparte la visión de Laburen”. Por eso, “buscamos gente con mucha capacidad de adaptación, que disfrute probar, testear, medir y volver a ejecutar”.
El foco está en ser data-driven y mejorar todo el tiempo: “Acá todo se prueba, se mide y se mejora. Ese es el trabajo”. También prioriza la curiosidad y el aprendizaje constante, porque “la IA cambia todos los días”. Y hay un rasgo que considera clave en el equipo: cuestionar lo establecido. Rinaldi lo resume así: “No queremos gente que haga las cosas ‘porque siempre se hicieron así’. Queremos personas que se animen a desafiar, proponer y replantear”.
“Laburen.com monetiza como un SaaS: cobramos una suscripción por uso de la plataforma de agentes de IA”, detalla Rinaldi. En empresas más grandes, “el modelo se completa con fees de implementación y acompañamiento para diseñar y poner en producción esos agentes”.
Para medir si el negocio crece sano, Rinaldi se guía por métricas SaaS clásicas: “MRR/ARR, churn y NRR, más unit economics (CAC, LTV y payback)”. Pero a nivel producto, lo que más le importa es una métrica directa y tangible: “cuánto trabajo real absorben los agentes dentro de cada cliente”.
De experimento a infraestructura: la IA como parte normal de la operación
La apuesta de Rinaldi es que, en pocos años, los agentes van a dejar de ser una prueba aislada para convertirse en algo estructural dentro de las empresas. En su visión, van a pasar de ser “experimentos” a ser “parte normal de la operación”.
Y el cambio no es solo tecnológico: es conceptual. Porque, como lo define con una frase que resume su visión: “Lo importante no es la conversación: es la ejecución”.
