Intel

HG Insights lanza Revenue Growth Intelligence, una plataforma con IA agéntica

HG Insights presenta la plataforma RGI. Une datos tecnográficos, de intención de compra y de gasto en TI, con tres copilotos de IA y un Agent Builder agéntico para equipos de go-to-market.

Updated April 20, 2026

What happened

El 24 de marzo de 2026, HG Insights anunció el lanzamiento de su plataforma Revenue Growth Intelligence (RGI). La empresa la presenta como la primera plataforma unificada del sector. Reúne en una sola experiencia basada en IA los datos tecnográficos, la intención de compra, el gasto en TI, el centro de compra y los datos de contacto. Junto con la plataforma, HG Insights presentó RGI Agent Builder. Es una capa de infraestructura agéntica con la que los equipos de go-to-market (GTM) de grandes empresas crean sus propios agentes de IA sobre los datos propios de HG Insights.

La plataforma RGI se apoya en lo que HG Insights llama el “Revenue Growth Intelligence Fabric”. Es una capa de datos que parte de casi 50 petabytes de información de terceros, agregada y depurada durante 15 años. HG Insights convirtió esa información en un modelo específico para la inteligencia de go-to-market. El Fabric entrega datos firmográficos, tecnográficos, de gasto, de competencia y de intención de compra a partir de miles de millones de puntos de datos. Su objetivo es alimentar un análisis de GTM preciso y detallado en CRM, plataformas de gestión de datos y copilotos de IA.

La plataforma incluye tres copilotos de IA, cada uno para una función distinta de GTM. Market Analyzer ayuda a identificar y dimensionar oportunidades de mercado. Muestra a los CMO, a RevOps y a los responsables de estrategia qué segmentos priorizar y dónde ganan o pierden terreno los competidores. Sales Copilot da a los vendedores la información justo en el momento de decidir. Automatiza la investigación de cuentas, activa jugadas de venta y acorta los ciclos de venta. Data Studio permite a los equipos de marketing y de RevOps puntuar y priorizar leads y cuentas. Para ello combina los datos internos con los datos del Fabric de HG y aplica modelos predictivos.

Why it matters for practitioners

La plataforma RGI cambia de forma notable cómo las organizaciones de GTM reciben y usan la inteligencia de mercado. HG Insights ya no se presenta como un proveedor de datos aislado. Ahora ofrece un sistema operativo de inteligencia: una plataforma donde los datos, los copilotos y los flujos agénticos se unen para cerrar la brecha entre el análisis y la ejecución.

1. Agent Builder lleva la IA agéntica a los flujos de inteligencia de mercado. RGI Agent Builder está disponible en versión preliminar. Usa herramientas de Model Context Protocol (MCP) y agentes ya creados para que cada organización construya su propia red de agentes de IA en todo su stack de GTM. Así conecta la inteligencia, los agentes y los copilotos de HG con plataformas como Microsoft Copilot, Salesforce Agentforce y OpenAI. Si tu equipo estudia cómo automatizar la competitive intelligence, Agent Builder es un ejemplo concreto de IA agéntica aplicada a los flujos de inteligencia. No es una capacidad teórica: es una capa de infraestructura lista para producción que se conecta a los sistemas de GTM que ya existen.

2. La unión de datos tecnográficos y de intención cambia el panorama competitivo. HG Insights une en una sola plataforma cuatro tipos de datos: los tecnográficos (qué tecnologías usa una empresa), los datos de intención (qué investiga ahora), el gasto en TI (en qué invierte) y el centro de compra (quién toma las decisiones). Con esto, desafía a los competidores que venden cada tipo de dato como un producto aparte. Para los equipos de CI que evalúan proveedores de datos, la plataforma RGI plantea una pregunta práctica: ¿es mejor montar un stack con el mejor proveedor especializado en cada tipo de dato, o concentrarse en una plataforma que da contexto a varios tipos de datos en una sola experiencia?

3. Sales Copilot lleva la inteligencia al flujo de las oportunidades. Sales Copilot se centra en automatizar la investigación de cuentas y activar jugadas de venta. Esto encaja con el caso de uso de inteligencia de oportunidades, que las organizaciones de ingresos priorizan cada vez más. Los vendedores no tienen que abrir otra plataforma de inteligencia: Sales Copilot les muestra la información en contexto dentro de las herramientas que ya usan. Para los profesionales de CI, este patrón refuerza una necesidad. La inteligencia llega en el flujo de trabajo, no a través de una investigación aparte. Por eso, los entregables de CI (battlecards, alertas competitivas, análisis de win/loss) deben estar pensados para usarse en el momento de decidir.

4. La integración con MCP muestra una tendencia más amplia hacia la interoperabilidad. HG Insights adopta Model Context Protocol en su Agent Builder. Esto refleja un consenso que crece en el mercado de inteligencia de GTM: los agentes de IA necesitan formas estándar de conectarse a las fuentes de datos. Con MCP, los agentes que funcionan en otras plataformas (Salesforce, Microsoft, OpenAI) pueden usar la inteligencia de HG sin integraciones a medida. Para los equipos de CI que construyen o evalúan flujos de inteligencia con IA, la compatibilidad con MCP ya es un criterio de selección. Decide si una fuente de datos puede formar parte de una arquitectura agéntica o si queda aislada.

Key details

  • Fecha del anuncio: 24 de marzo de 2026
  • Plataforma: Revenue Growth Intelligence (RGI) Platform
  • Base de datos: RGI Fabric, con casi 50 petabytes de datos recopilados durante 15 años
  • Tipos de datos unificados: tecnográficos, intención de compra, gasto en TI, centro de compra y datos de contacto
  • Copilotos de IA:
    • Market Analyzer: dimensionamiento de mercado, segmentación y posicionamiento competitivo para CMO, RevOps y responsables de estrategia
    • Sales Copilot: investigación automática de cuentas, activación de jugadas de venta y ciclos más cortos para los vendedores
    • Data Studio: puntuación de leads y cuentas con modelos predictivos explicables para marketing y RevOps
  • Infraestructura agéntica: RGI Agent Builder (versión preliminar), para crear agentes de IA propios con herramientas MCP y agentes ya creados
  • Integraciones: Microsoft Copilot, Salesforce Agentforce, OpenAI
  • Clientes: el 75 % de las empresas tecnológicas del Fortune 100

Market implications

El lanzamiento de la plataforma RGI refleja un patrón más amplio del mercado. Los proveedores de inteligencia dejan de ser solo proveedores de datos y se convierten en empresas de plataforma que integran la inteligencia en los flujos de GTM. Gong, ZoomInfo y 6sense siguieron el mismo camino. Cada una partió de una capacidad de datos central (inteligencia conversacional, datos de contacto, señales de intención) y creció hacia una plataforma más amplia con IA, automatización y herramientas de flujo de trabajo.

En la categoría de inteligencia de mercado, el enfoque de plataforma de HG Insights sube el nivel de la competencia. Los proveedores que siguen vendiendo feeds de datos o dashboards estáticos van a sentir más presión. Compiten con plataformas que dan contexto a los datos, los entregan a través de copilotos y permiten flujos agénticos. Los 50 petabytes de datos y los 15 años de recopilación dan a HG Insights una posición sólida en la subcategoría de inteligencia tecnográfica. Pero su apuesta por la plataforma parte de una idea: la profundidad de los datos ya no basta. Los compradores quieren una inteligencia que actúe, no solo que informe.

Conviene seguir de cerca RGI Agent Builder mientras esté en versión preliminar. Si los equipos de GTM de grandes empresas adoptan a escala arquitecturas de agentes basadas en MCP, la dinámica competitiva del mercado de inteligencia de mercado puede cambiar mucho. Los proveedores cuyos datos pueden usar agentes autónomos van a estar más integrados en los flujos de sus clientes que los que exigen interacción manual. Para los profesionales de CI, es una señal temprana que conviene evaluar: ¿qué proveedores de inteligencia de tu stack construyen para un futuro agéntico, y cuáles siguen pensando solo en usuarios humanos?

También destaca el énfasis de HG Insights en los modelos predictivos explicables de Data Studio. El mercado debate sobre la confianza en la IA, un tema que también aparece en la investigación reciente de Gong sobre las barreras de confianza en la IA empresarial. En este contexto, la explicabilidad se convierte en un factor diferencial. Los equipos de CI que evalúan plataformas de inteligencia de mercado deben comprobar si los resultados de la IA que usan (puntuaciones de leads, prioridades de cuentas, señales competitivas) son lo bastante transparentes para generar confianza interna y conseguir el apoyo de las partes interesadas.