Flujo de trabajo del agente basado en Slack
Tadata funciona dentro de Slack, donde puede enviar resúmenes, preparar borradores y responder preguntas durante la jornada del equipo, sin requerir otra pestaña o aplicación.
Empleado de IA en Slack para investigar, preparar reuniones, personalizar contactos y gestionar seguimientos rutinarios, con revisión antes de enviar cualquier cosa.
Tadata es un empleado de IA que funciona en Slack y ayuda a los equipos a delegar tareas de investigación, preparación y seguimiento sin cambiar a una aplicación independiente. Está diseñado para actuar como un compañero de equipo: identifica el trabajo que requiere atención, prepara borradores y espera la revisión antes de enviar cualquier cosa.
En sus páginas de inicio y de soluciones, Tadata aparece realizando tareas de preparación de reuniones, personalización de contactos, búsqueda de presentaciones personales, supervisión de señales de compra y seguimiento posterior a las llamadas. También se conecta con herramientas del equipo y fuentes externas para obtener contexto de los sistemas donde ya se realiza el trabajo.
Tadata funciona dentro de Slack, donde puede enviar resúmenes, preparar borradores y responder preguntas durante la jornada del equipo, sin requerir otra pestaña o aplicación.
El producto incluye flujos de trabajo listos para usar para personalizar contactos, encontrar presentaciones personales, preparar llamadas, supervisar LinkedIn, detectar nuevas contrataciones y preparar conferencias.
Tadata prepara correos electrónicos de seguimiento, actualizaciones del CRM y mensajes de contacto para su revisión; nada se envía hasta que un usuario lo aprueba.
El producto puede obtener contexto de herramientas como HubSpot, Attio, Notion, Linear, GitHub, Google Sheets, Gmail, Google Calendar y otros sistemas conectados.
Si una herramienta necesaria no aparece en la lista, Tadata indica que los equipos pueden conectar cualquier otra mediante un MCP o una API, ampliando el acceso del agente a más flujos de trabajo.
Tadata indica que las automatizaciones, preferencias, excepciones y recetas aprendidas se pueden exportar, y que el sistema es independiente del modelo en lugar de estar vinculado a un único proveedor.
Antes de una llamada, Tadata puede preparar un informe con el contexto de la reunión, cambios recientes, información relevante de la cuenta y las señales que un representante necesita para evitar buscar detalles a última hora.
Para mensajes de prospección y seguimiento, Tadata puede añadir una introducción investigada y preparar mensajes personalizados basados en señales de la cuenta o del posible cliente para que un usuario los revise.
Los equipos pueden pedir a Tadata que encuentre el camino más corto hasta un posible cliente a través de personas que conocen, ayudando a priorizar los contactos en torno a conexiones conocidas.
Después de una llamada, Tadata puede preparar un correo electrónico de seguimiento, registrar los próximos pasos y completar campos del CRM para que el trabajo administrativo quede listo para su aprobación.
Los equipos de GTM pueden usar Tadata para supervisar cambios en las contrataciones, detectar publicaciones de LinkedIn con señales de compra y automatizar tareas recurrentes de enriquecimiento o preparación en todo su conjunto de herramientas.
Tadata está pensado para funcionar en Slack y mostrar allí el trabajo, en lugar de pedir a las personas que accedan a un panel independiente. Los equipos pueden solicitarle tareas de investigación, redacción, preparación y seguimiento.
Las páginas de origen muestran resúmenes matutinos, informes de reuniones, borradores de contactos personalizados, correos electrónicos de seguimiento, actualizaciones del CRM y respuestas obtenidas de herramientas conectadas y señales de cuentas.
La página de GTM Ops indica que la configuración puede tardar unos 5 minutos: conecta Slack y las herramientas que ya utilizas y, después, empieza a solicitar tareas a Tadata.
Las páginas del producto indican que Tadata prepara borradores y solicita aprobación antes de enviar cualquier cosa, por lo que los usuarios revisan los resultados antes de enviarlos o publicarlos.
Sí. La página de conectores indica que los equipos pueden incorporar su propia herramienta mediante un MCP o una API si todavía no existe un conector disponible.
Los datos de tráfico son solo como referencia.