Cada campaña necesita una landing, y cada landing pasa por demasiadas manos

En una empresa mediana o grande en Chile, cada campaña exige una landing nueva. Armarla, redactarla, revisarla, personalizarla y medirla suele depender de una cadena: desarrollo construye la página, diseño la ajusta, SEO corrige títulos y metadescripciones, y marca valida el tono. Los equipos son chicos y las campañas no esperan. Cuando cada eslabón depende de dos o tres personas, lanzar más campañas significa esperar más. El resultado: landings que salen tarde, o sin revisión completa.

En julio, Progress presentó agentes de IA integrados en los flujos de trabajo del CMS. El anuncio, la visibilidad para IA y el horizonte LTS 2030 están en nuestra nota de pronodo.io del 2 de septiembre; aquí vemos qué hace cada agente en el desarrollo de la landing.

Qué es “el agente” en Sitefinity: cuatro piezas con roles distintos

No se trata de un único asistente que hace de todo. Sitefinity organiza la IA en agentes con funciones acotadas:

●       Brand Agent: revisa el contenido mientras se construye la página y sugiere cambios alineados con la guía de marca. Ahora también opera a nivel de páginas completas, no solo de textos sueltos.

●       SEO Agent: recomienda mejoras en títulos, metadescripciones, texto alternativo de imágenes y URL canónicas. Un ejemplo típico: acortar un título a menos de 60 caracteres, agregar texto alternativo a una imagen o ajustar el tono para que sea más cercano.

●       Agentes personalizados: se configuran para tareas específicas como análisis, mantenimiento o revisión de contenido, aprenden del feedback del equipo y el sistema maneja los conflictos entre agentes cuando proponen cambios distintos.

●       DX Assistant: asistente en lenguaje natural integrado al backend, que apoya el trabajo diario y detecta brechas de visibilidad con sugerencias priorizadas.

 

Este diseño calza con las buenas prácticas que Progress publica para agentes en un CMS: especialistas con límites claros, autonomía ajustada al riesgo y pruebas con contenido real antes de escalar.

De la idea a la publicación: cómo se construye una landing con agentes

Este es el corazón del cambio. El recorrido de una landing de campaña tiene cinco pasos:

  1. Armar la página. Con el constructor drag & drop, marketing parte de plantillas y secciones predefinidas (plantillas de secciones y capas personalizadas) y publica sin programar.
  2. Redactar con IA generativa. Azure OpenAI crea y adapta títulos y textos según audiencia y tono.
  3. Revisar con agentes. El SEO Agent y el Brand Agent revisan la página completa: metadatos, texto alternativo y tono de marca.
  4. Personalizar. Mensajes y llamados a la acción se adaptan a la intención de cada visitante con DGE e Insight, la plataforma de datos del cliente incluida en Sitefinity.
  5. Medir y optimizar. A/B testing y analítica de conversión permiten quedarse con la versión que rinde más.

Esquema referencial Pronodo: desarrollo de una landing con agentes

1. ARMADO
   Constructor drag & drop
   Plantillas y secciones predefinidas
            |
            v
2. REDACCION
   IA generativa (Azure OpenAI)
   titulos y textos por audiencia y tono
            |
            v
3. REVISION CON AGENTES
   SEO Agent   -> metadatos, alt text
   Brand Agent -> tono de marca
            |
            v   (la persona del equipo acepta o rechaza;
            |    el agente aprende de esa decision)
            v
4. PERSONALIZACION
   Mensajes y CTA segun intencion (DGE + Insight)
            |
            v
5. MEDICION Y OPTIMIZACION
   A/B testing + analitica de conversion

 

Las sugerencias de los agentes no se aplican solas. La persona del equipo las acepta o rechaza, y el agente aprende de esa decisión: el criterio sigue siendo humano y lo que cambia es que el trabajo repetitivo llega adelantado. El mensaje de fondo es que marketing crea, optimiza y personaliza landings dentro del mismo Sitefinity, sin depender de desarrollo para cada campaña. Para un equipo chileno, esto pesa: la misma guía de marca y los mismos criterios de metadatos se aplican en cada landing, sin depender de quién esté disponible.

Lo que hay que saber antes de activarlo

Son decisiones de arquitectura y planificación, que conviene tomar antes de encender los agentes:

●       Versión: los agentes y el DGE están disponibles en Sitefinity 15.4, versión LTS. Según el calendario de soporte de Progress, las versiones 15.0 a 15.3 tienen retiro previsto en noviembre de 2026 y la 14.4 LTS en abril de 2027 (la 13.3 LTS ya fue retirada en abril de 2026). Quien está en una versión anterior no accede a los agentes y, además, pierde parches garantizados.

●       Consumo: la IA funciona con la suscripción de Sitefinity AI sobre Azure OpenAI y se mide en tokens. Según la documentación, se incluyen 10 millones de tokens; analizar un contenido de unas 2.000 palabras consume cerca de 7.000 y renderizar una página DGE, cerca de 1.000. Conviene dimensionar según cuántas landings y variantes se producen por campaña.

●       Nube: Azure forma parte de la arquitectura: Azure OpenAI aporta los modelos y Sitefinity Cloud corre sobre Azure. Identidad, redes y costos se resuelven mejor si TI participa desde el inicio.

●       Desarrollo: aquí el servidor MCP oficial de Sitefinity Cloud gana protagonismo. Los desarrolladores pueden generar widgets y secciones a medida (Next.js o ASP.NET Core) en lenguaje natural desde VS Code, Copilot o Cursor, para que marketing luego los ensamble en sus landings. Requiere Sitefinity Cloud y, para Next.js, CMS 15.2 o superior. La arquitectura además admite CMS híbrido o headless con ASP.NET Core, Next.js o Blazor.

 

La recomendación de Pronodo

Como Partner Premium de Progress Sitefinity, hemos evaluado en detalle estas capacidades y proponemos tres pasos de diagnóstico:

  1. Verificar la versión actual y su distancia a 15.4 LTS. Es la puerta de entrada a los agentes y define el plan de actualización.
  2. Elegir una campaña o tipo de landing piloto de alto volumen y bajo riesgo. Definir con antelación qué agentes intervienen y quién aprueba, y dejar listas con el equipo de desarrollo las secciones y widgets reutilizables.
  3. Estimar el consumo de tokens y definir cómo se medirá el resultado. Calcular según landings y variantes por mes, y acordar indicadores propios: tiempo de armado y revisión por landing, calidad de los metadatos, proporción de sugerencias aceptadas y conversión con A/B testing.

No todas las empresas necesitan los tres pasos a la vez. Por eso recomendamos partir con un diagnóstico técnico que ordene las prioridades: la IA acelera la construcción de la landing, sin reemplazar la decisión humana.