La revolución de Gen AI en ventas y marketing
Las nuevas tecnologías suelen despertar tanto entusiasmo como escepticismo, y la inteligencia artificial generativa (Gen AI) no es la excepción. En ventas y marketing, su impacto ya es notable: según una encuesta de McKinsey a casi 4,000 líderes comerciales, el 20% de las organizaciones de ventas ya implementaron al menos un caso de uso de Gen AI, y dos tercios afirman que ha sido “muy” o “extremadamente” beneficioso.
A pesar de estos resultados positivos, muchas empresas aún no aprovechan su máximo potencial. ¿Por qué? Porque persisten cinco mitos que frenan su adopción y limitan la transformación digital de los equipos comerciales. Vamos a desmontarlos uno por uno.
Mito 1: Gen AI solo sirve para captar clientes
Es cierto que Gen AI ha demostrado ser muy efectiva en la generación de leads y el análisis de datos de clientes. Sin embargo, su valor no termina ahí. Puede optimizar todo el proceso de ventas y marketing:
✅ Creación de contenido personalizado
✅ Análisis competitivo y generación de insights
✅ Automatización de propuestas comerciales
✅ Evaluación de rendimiento y optimización de estrategias
🔹 Ejemplo real: Una empresa de soluciones empresariales usó Gen AI para generar informes de clientes antes de cada reunión. ¿El resultado? Un aumento del 10% en la productividad de su segmento de ventas.
🔹 Otro caso: Una organización de salud implementó Gen AI para redactar respuestas a propuestas comerciales, reduciendo el tiempo de entrega de días a solo 24 horas.
👉 Conclusión: Gen AI no solo atrae clientes, sino que también optimiza cada paso de la relación comercial.
Mito 2: Gen AI solo es útil para empresas con grandes volúmenes de clientes
Muchos creen que Gen AI solo funciona para empresas con enormes bases de datos y transacciones constantes. Pero su valor también es crucial en ventas B2B y negociaciones de alto valor.
🔹 Cómo ayuda Gen AI en B2B:
✅ Procesamiento de grandes volúmenes de información de forma rápida
✅ Extracción de insights valiosos de datos no estructurados
✅ Automatización de planes de cuenta y estrategias de venta
🔹 Ejemplo real: Una empresa de telecomunicaciones usó Gen AI para analizar datos de clientes y refinar su propuesta de valor. ¿El impacto? Reducción del 90% en el esfuerzo manual y una identificación más efectiva de oportunidades clave.
👉 Conclusión: No importa el tamaño de la base de clientes. Gen AI potencia la gestión de cuentas y optimiza el trabajo comercial.
Mito 3: Gen AI no puede resolver problemas complejos de clientes
Algunas empresas aún ven a Gen AI como un simple chatbot. Sin embargo, las organizaciones más innovadoras están yendo más allá con «agentic AI», que permite que agentes autónomos realicen tareas internas y externas en múltiples canales.
🔹 Ejemplo real: Un fabricante de equipos industriales implementó agentes de Gen AI para automatizar las interacciones por correo sobre reemplazo de piezas. En solo un mes, estos agentes interactuaron con 50,000 clientes y generaron más de un millón de cotizaciones.
👉 Conclusión: Gen AI no solo responde preguntas, sino que también optimiza procesos de ventas y servicio al cliente a gran escala.
Mito 4: Nuestra base de datos es demasiado desordenada para usar Gen AI
Uno de los obstáculos más comunes en la adopción de Gen AI es la percepción de que los datos internos están demasiado desorganizados para aprovechar su potencial. Sin embargo, Gen AI puede ayudar a limpiar y estructurar datos de manera eficiente.
🔹 Casos de uso:
✅ Mejorar la categorización de productos para optimizar precios
✅ Traducir contenido web en fichas personalizadas para clientes
✅ Usar modelos preentrenados para recuperar información clave sin depender de datos estructurados
🔹 Ejemplo real: Un distribuidor de maquinaria creó en un mes un sistema de gestión del conocimiento con Gen AI, lo que permitió a los agentes de servicio resolver problemas 10 veces más rápido.
👉 Conclusión: No necesitas datos perfectamente estructurados para beneficiarte de Gen AI.
Mito 5: Implementar Gen AI toma demasiado tiempo
Algunas empresas retrasan la adopción de Gen AI porque creen que es un proceso largo y complejo. La realidad es que la implementación puede tomar semanas, no años.
🔹 Ejemplo real:
✅ Un distribuidor de maquinaria desarrolló su solución en solo un mes
✅ Una empresa de telecomunicaciones creó una herramienta de generación de planes de cuenta en seis semanas
Además, hoy existen múltiples soluciones listas para usar, y muchas herramientas de software empresarial ya incorporan Gen AI de manera nativa.
👉 Conclusión: La clave es empezar con un producto mínimo viable (MVP), en lugar de esperar la solución perfecta.
El verdadero riesgo es quedarse atrás
Para aprovechar Gen AI, los líderes deben enfocarse en cómo puede impulsar el crecimiento rentable y luego ajustar la tecnología y los datos en función de esa visión.
🔹 DATO CLAVE:
Entre los líderes B2B encuestados por McKinsey, el 94% de los que ya usan Gen AI están entusiasmados con su potencial, mientras que solo el 52% de los que no lo han probado comparten ese optimismo.
👉 Moraleja: La familiaridad con Gen AI genera confianza. No dejes que estos mitos frenen el crecimiento de tu negocio.
Ahora es el momento de dar el salto. ¿Tu equipo está listo?