Competitive Intelligence

Inteligencia Competitiva (Competitive Intelligence)

Overview

Proceso sistemático para analizar una empresa desde su presencia web pública y preparar una reunión informada. A diferencia de web-audit (que analiza código, seguridad y rendimiento técnico), este skill analiza modelo de negocio, pricing, stack, equipo y posicionamiento de mercado — todo desde fuentes abiertas.

When to Use

• El usuario menciona que tiene una reunión con una empresa: "tengo reunion con X"
• El usuario pide analizar un competidor: "analízame esta empresa"
• El usuario pide preparar una reunión comercial/de partnership
• El usuario pregunta: "qué me van a vender" o "qué podemos esperar de ellos"

Do NOT use when

• Solo se necesita auditoría técnica de código/seguridad → usa web-audit
• Solo se necesita analizar el stack técnico → usa web-audit (fase de infraestructura)
• El usuario ya conoce la empresa y solo quiere preguntas → puede usar la Fase 5 directamente

Required Tools

• terminal (curl, grep, sed, whois, dig)
• write_file (para guardar notas de preparación)
• No requiere browser tool (fallback curl-based si el browser falla)

The 5-Phase Intelligence Process

Phase 1: Superficie — Homepage + Metadatos

curl -sL "https://target.com" | head -500

Extraer: tagline, público objetivo, CTAs, tono, GTM ID, verificación redes sociales, schema.org.

Phase 2: Pricing y Modelo de Negocio

Buscar sección pricing por ID/clase. Extraer:

• Número de planes y gap entre ellos
• Métrica de consumo (créditos, tokens, consultas)
• ¿IVA incluido o no?
• ¿Enterprise es real o placeholder?
• ¿Modelo freemium?

Phase 3: Stack Técnico + Equipo (desde la Política de Privacidad)

Esta es la fase más infrautilizada y más reveladora. La política de privacidad lista subprocesadores, cloud providers, pasarelas de pago y nombres del equipo.

Buscar: subprocesadores (Supabase, Vercel, GCP, AWS, Stripe, Pipedream), nombres del responsable/DPO, emails, integraciones (WhatsApp, Slack, HubSpot, Meta).

Qué revela el stack:

• Vercel+Supabase = startup early típica
• Multi-región UE = más madurez
• Procesamiento fuera UE (Pipedream, Meta) = relevante para vender a AAPP
• Stripe = pagan con tarjeta, no transferencia

Phase 4: Análisis de Posicionamiento

Responder:

• ¿Qué problema específico resuelven (no genérico)?
• ¿Contra quién compiten?
• ¿Qué NO hacen?
• ¿Canales de venta?

Señales de madurez comercial:

• ✅ Casos de éxito / logos / blog con contenido
• ❌ Solo "solicitar demo" sin nada más

Phase 5: Preparación de Reunión (Meeting Prep)

Convertir el análisis en guión estructurado con:

1. Romper hielo — cómo surge la empresa, roles del equipo
2. Pregunta clave de tracción — "¿clientes de pago?"
3. Stack técnico (si hay socio técnico presente)
4. Compliance — DPA, auditorías, seguridad
5. Propuesta de colaboración — ¿qué quieren de ti?
6. Cierre — próximos pasos

Incluir tabla de indicadores a vigilar durante la call:

Pitfalls

No confundir con auditoría técnica

web-audit analiza código/seguridad. Esto analiza negocio/pricing/stack/posicionamiento. Si estás en modo inteligencia competitiva, no te pierdas en CSP o TTFB.

La política de privacidad es la mejor fuente de stack

Mucho más fiable que el FAQ. Los listados de subprocesadores son oro puro. No saltarse esta fase.

No asumir que el browser tool funciona

Tener preparado curl-based desde el principio. Verificar con curl -sI antes de intentar browser_navigate.

Adaptar profundidad al stake de la reunión

• Exploratoria → Fases 1-3 rápido + Fase 5
• Negociación seria → todas las fases a fondo

Integration with Other Skills

With web-audit

• Este skill responde "¿quién son y qué venden?"
• web-audit responde "¿su código es seguro?"
• Complementarios, no sustitutivos

With dogfood

• Si tienes acceso al producto, usa dogfood para QA exploratorio
• Inteligencia + dogfood = imagen completa

With sales-account-intelligence

• competitive-intelligence → analiza un competidor/socio/partner
• sales-account-intelligence → analiza cuentas objetivo para venta (CRM → dossier)
• Usar juntos cuando el competidor está presente en la cuenta objetivo

With tech-report-cost-analysis

• Para estimar costes de entrenamiento de modelos desde whitepapers técnicos, cargar competitive-intelligence (incluye sección de cost-analysis)

Estimación de Costes desde Informes Técnicos

Cuando un informe técnico / whitepaper describe un modelo pero no declara su coste, usar este patrón dentro del análisis competitivo.

Datos necesarios

Fórmulas de estimación

Coste de hardware (CAPEX):

Coste_hardware = GPUs × Precio_GPU_unitario × Factor_infraestructura

Precios de referencia (2024-2026):

• H100 SXM: ~$30,000 → ~$50,000 con infraestructura
• GB200 NVL72: ~$30,000 → ~$50,000 con infraestructura
• A100 80GB: ~$15,000 → ~$25,000 con infraestructura

Coste operativo (OPEX):

Coste_entrenamiento = GPUs × Horas_entrenamiento × Coste_GPU_hora

Costes por hora GPU:

• H100: $1-2/hora on-prem, $3-5/hora cloud
• GB200: $1.5-3/hora on-prem, $4-7/hora cloud

Ejemplo: MAI-Thinking-1 (Microsoft, 2026)

• 8,192 GB200 NVL72, ~90% goodput
• Pre-training: 30T tokens, 8,192 GPUs (~60 días)
• Estimación total: $50-100M incluyendo equipo, datos y operación

Pitfalls

• No asumir que el informe declara el coste — la mayoría no lo hacen
• Goodput importa — 90% goodput significa 10% tiempo desperdiciado
• Las iteraciones importan — el modelo final es resultado de muchas ejecuciones
• La estimación es un rango, no un número exacto — siempre dar intervalo

Linked Reference Files

• references/nexus-solutions-lab-2026-06-01.md — Caso de estudio real: análisis completo de Nexus Solutions Lab con pricing, stack (Vercel+Supabase+GCP+Stripe+Pipedream), posicionamiento AAPP y preparación de reunión