NETWORK · MAPEADO · SCOREADO
por Nico Borja · datos al 2026-05-08
17 AÑOS · 1 BASE DE DATOS · 1 AGENTE QUE LA LEE

1,342 conexiones.
27 que importan ahora.

Esta es la data del experimento de 14 días con Lab10. Antes de pedirle a alguien que haga growth, primero entiendes a quién tienes del otro lado. PawBot scorea esta red cada mañana. Net results, sin ruido.

Network construida desde 2009. Densidad real en LATAM. Disponible para PawBot vía CSV enriquecido. Esta página es la versión pública.

CONEXIONES TOTALES
1,342
17 años
DECISORES (CXO+)
401
30% del total
PRIORIDAD ICP
27
score >= 40
ENDORSEMENTS
129
recibidos

Exclusiones.

29 personas no entran en outreach: ex-empleadores donde la AI ya está adoptada (Thomson Reuters), conexiones excluidas por razones personales o estratégicas, y empresas que ya operan en AI education. PawBot las ignora silenciosamente.

EX-EMPLEADOR (TR)
23
conflicto de interés interno
AI EDUCATION SPACE
0
competencia directa de Lab10
PERSONALES
6
decisión del operador

17 años de network.

2016 fue el año más denso (283 conexiones) durante el rol en Olé Interactive. La caída de 2020 a 2023 corresponde al furlough y reconstrucción post-pandemia. 2024 a 2026 muestra reactivación.

Composición.

La red se concentra en decisores y operadores senior, no en juniors. Eso cambia la estrategia: no escala-por-volumen, escala-por-multiplicador.

Top empresas.

Thomson Reuters domina (ex-empleador, network warm). El cluster de freelancers/independientes es real, no marginal: 30+ personas autónomas.

PawBot scoring.

Cada conexión recibe un score de 0 a 100 basado en cuatro señales: seniority, ICP fit (keywords AI/marketing/data/product), pista LATAM, y warmth (endorsements + invitaciones recientes).

TIER A · 80+
0
ningún match perfecto
en este export
TIER B · 60-79
2
contactar primero
TIER C · 40-59
25
contactar semana 1
TIER D · <40
1,286
archivo, no outreach

De qué época viene cada conexión.

Cada conexión es un recuerdo de un capítulo profesional. Las eras de Olé Interactive (2012-2017) construyeron 880 de las 1,342. Eso es densidad real, no inflada.

RELACIONES MUTUAS
10
Personas que me endorsearon Y que yo endorsé. Señal de relación más fuerte que cualquier otra. Outreach prioritario.
EMAIL DIRECTO
39
Contactos con email visible (LinkedIn lo oculta para la mayoría). 2.9% del network. Path de outreach fuera de InMail.
REINVITACIONES
114
InMails y conexiones que envié recientemente. Top of mind. Diferencial sobre conexiones inactivas.

Los 30 primeros.

Estos son los perfiles que PawBot priorizará en la cola de outreach. Decisores con role-fit, pista LATAM, o warmth alta. Cinco por día, lunes a viernes.

SCORE NOMBRE ROL EMPRESA SEÑALES

Skills validados.

Lo que la red dice que sé hacer (top 15 endorsements recibidos). Cruz-referenciando con mi CV: la mayoría son de la era arquitectura/diseño/marketing pre-AI. Hay un trabajo de actualización pendiente.

Por qué publico esta data.

Estoy corriendo un experimento público de 14 días para Lab10, la mayor comunidad de AI en LATAM. El KPI oficial es 2,000 signups. Yo declaré desde el día uno otro KPI: 20 multiplicadores. Decisores que se vuelvan amplificadores.

Esa data está acá. 1,342 conexiones reales, scoreadas y públicas. PawBot, mi BDR silencioso, las lee cada mañana y me prioriza 5 para outreach manual.

No estoy compitiendo con un dashboard de Lab10. Estoy mostrando cómo se construye una capa de inteligencia encima de su comunidad. Net results, sin ruido.