El error más caro al montar un AI SDR no es el copy. Es quemar el dominio en dos semanas y descubrir que tus emails llevan un mes cayendo en spam mientras el dashboard decía que todo iba bien. Una vez que un dominio pierde reputación, recuperarla cuesta meses. Por eso un AI SDR no empieza por el mensaje: empieza por la infraestructura de envío.
Calienta antes de disparar
Nunca prospectamos desde el dominio principal. Usamos dominios secundarios dedicados, con su propio calentamiento progresivo durante semanas antes del primer envío real. El volumen sube despacio: la prisa por arrancar a tope es lo que mata la reputación.
- SPF, DKIM y DMARC configurados y verificados antes de nada.
- Dominios de envío separados del corporativo (la marca no se juega su reputación).
- Warm-up progresivo: el volumen crece por escalones, no de golpe.
- Listas limpias y verificadas — un bounce alto es una bandera roja para los proveedores.
La IA cualifica, no escupe
El agente no existe para mandar más correos. Existe para mandar el correo correcto a la persona correcta con una señal real detrás. Segmenta por ICP, personaliza con datos que importan (no «vi que trabajas en {empresa}») y descarta a quien no encaja. Menos volumen, más relevancia: es lo único que la deliverability premia a largo plazo.
Qué medimos
Un AI SDR que «manda muchos correos» no es un resultado. El resultado son reuniones cualificadas con la deliverability intacta. Por eso miramos la salud del envío con la misma atención que el pipeline.
- Reuniones cualificadas generadas (no solo respuestas).
- Response rate y su tendencia.
- Salud de envío: bounce rate y spam rate por dominio.
- CPL — coste por lead, para saber si el sistema es rentable.
Esto es lo que hace un Senior AI Growth Implementer en un pod de Implementa: no «lanza una secuencia», construye un sistema que genera pipeline sin hipotecar el activo más frágil del cliente — su reputación de envío.