Estos casos de estudio provienen de agencias reales que implementaron automatización. Los nombres han sido cambiados por confidencialidad, pero los datos y resultados son 100% reales.
Cada mes, el equipo dedicaba 60+ horas a crear reportes personalizados para cada cliente:
APIs de Google Ads, Facebook, Analytics
Google BigQuery para centralizar
Google Data Studio templates
Envío automático el día 3
# .gitlab-ci.yml stages: - test - build - deploy test: stage: test script: - npm install - npm run test - npm run lint build: stage: build script: - docker build -t app:$CI_COMMIT_SHA . - docker push registry.gitlab.com/app:$CI_COMMIT_SHA deploy_staging: stage: deploy script: - kubectl set image deployment/app app=registry.gitlab.com/app:$CI_COMMIT_SHA only: - develop deploy_production: stage: deploy script: - kubectl set image deployment/app app=registry.gitlab.com/app:$CI_COMMIT_SHA only: - master when: manual
Setup inicial, resistencia del equipo
50% reducción en tiempo de deployment
0 errores en producción
100% adopción, 15 min por deploy
Cada proyecto requería 40-60 horas de análisis competitivo:
Todos comenzaron con un proceso pequeño y crítico, no intentaron automatizar todo de golpe.
El éxito dependió de la adopción del equipo, no solo de la tecnología.
Todos midieron métricas antes y después para demostrar el ROI.
La primera versión nunca fue perfecta, mejoraron continuamente.
Proceso más doloroso y repetitivo
Documentar cada paso actual
Eliminar pasos innecesarios
Implementar solución técnica
Medir y ajustar continuamente
