Las tecnologías nuevas y disruptivas suelen generar tanto entusiasmo como ansiedad, y la IA generativa no es la excepción. Sin embargo, creemos que gran parte del potencial no aprovechado de la IA generativa está siendo frenado por cinco mitos persistentes que limitan a los líderes de marketing y ventas:
Mito 1: La Inteligencia Artificial generativa solo es útil en las etapas iniciales de identificación de clientes
La IA generativa ha demostrado su utilidad en la “parte superior del embudo”, especialmente en la generación de prospectos, y en la recopilación y análisis de información de los clientes. Sin embargo, su potencial se extiende a lo largo de todo el embudo, ofreciendo beneficios como la creación de contenido personalizado, el apoyo en investigaciones, el análisis de la competencia, la redacción automatizada de propuestas y la evaluación del rendimiento.
En muchos de estos casos, el juicio y la creatividad humana seguirán siendo esenciales, pero la IA generativa puede hacer gran parte del trabajo tedioso. Por ejemplo, una empresa de soluciones empresariales utilizó IA generativa para proporcionar informes a los vendedores antes de sus reuniones, incluyendo detalles de la cuenta, un resumen de interacciones previas e información sobre la propuesta de valor. ¿El resultado? Un aumento del 10% en la productividad de las ventas por segmento.
Mito 2: La IA generativa necesita un gran número de clientes o transacciones para que valga la pena
Si bien la IA generativa ha demostrado su eficacia en la automatización de interacciones y transacciones para grandes bases de consumidores, como en la banca y el comercio minorista, también es valiosa en entornos de empresa a empresa (B2B), incluidos los acuerdos de gran escala y clientes corporativos.
En primer lugar, la IA generativa mejora la gestión del conocimiento y el procesamiento de datos a gran escala. Los vendedores pueden ahorrar una cantidad significativa de tiempo en la investigación de productos y la redacción de correos electrónicos. En segundo lugar, puede empoderar a los vendedores y gerentes de cuentas clave al extraer información de datos no estructurados y proporcionar planes de cuenta e inteligencia comercial en tiempo real mediante la captura automática de información pública, como anuncios, noticias y notas de reuniones internas.
Mito 3: La IA generativa no es lo suficientemente avanzada para resolver problemas complejos de los clientes
Algunos profesionales de marketing y ventas siguen considerando la IA generativa simplemente como una interfaz de chat que responde preguntas. Sin embargo, las empresas líderes están entrenando agentes autónomos para realizar tareas internas y orientadas al cliente en múltiples canales, una práctica conocida como “agente de IA” (agentic AI).
Por ejemplo, un importante fabricante de equipos empleó agentes de ventas impulsados por IA generativa para automatizar las interacciones por correo electrónico relacionadas con el reemplazo de piezas. Estos agentes interactuaron con casi 50,000 clientes y generaron más de un millón de cotizaciones en el primer mes.
Mito 4: Los datos de nuestros clientes y productos están demasiados desordenados como para que la IA generativa funcione bien
La IA generativa puede acelerar el procesamiento de datos y abordar muchos de los desafíos comunes en la gestión de información, ayudando a las empresas a organizar y mantener sus datos en buen estado. Por ejemplo, puede mejorar la categorización de piezas para optimizar precios o traducir el contenido de un sitio web en fichas de producto personalizadas basadas en consultas previas de los clientes.
Además, muchos casos de uso valiosos no requieren grandes cantidades de datos estructurados. La recuperación eficaz de información puede lograrse utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) disponibles públicamente junto con materiales internos básicos, como manuales de productos y documentos de preguntas y respuestas para la resolución de problemas.
Mito 5: La IA generativa tarda demasiado en implementarse
Las empresas no necesitan reinventar la rueda al implementar IA generativa. Las soluciones estándar están ampliamente disponibles y la experiencia externa puede ayudar a desarrollar las capacidades distintivas incrementales que impulsan la ventaja competitiva. Gran parte de la complejidad asociada con la implementación de IA generativa radica en la creación de LLM, los cuales ahora están disponibles como servicio. Muchos proveedores de software empresarial también incorporan la IA generativa en sus herramientas, permitiendo a las organizaciones aprovechar sus funcionalidades con un esfuerzo mínimo. Cuando se requiere personalización, generalmente implica vincular la funcionalidad con procesos comerciales específicos, lo que puede lograrse en cuestión de semanas.
Por: Doug J. Chung, Candace Lun Plotkin, Siamak Sarvari, Jennifer Stanley and Maria Valdivieso
