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Cinco mitos sobre la inteligencia artificial que frenan a los equipos de ventas y marketing

Por Doug J. Chung, Candace Lun Plotkin, Siamak Sarvari, Jennifer Stanley y María Valdivieso

IA generativa

Harvard Business Review

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Resumen. La inteligencia artificial es una tecnología nueva y de rápido avance, lo que genera conceptos erróneos persistentes sobre lo que puede hacer y lo que necesita para funcionar con éxito. Los gerentes que crean en cinco mitos clave serán demasiado lentos para implementar una tecnología que está demostrando ser extremadamente efectiva para las funciones de ventas y marketing.

Las tecnologías nuevas y disruptivas suelen generar entusiasmo y ansiedad, y la inteligencia artificial generativa (IA generativa) no es una excepción. En marketing y ventas, el revuelo en torno a la IA generativa es particularmente fuerte. Según una encuesta reciente de McKinsey a casi 4.000 líderes comerciales, una de cada cinco organizaciones de ventas ya ha implementado al menos un caso de uso de IA generativa, y muchas otras están experimentando activamente. Los primeros resultados son alentadores: dos tercios de los encuestados afirman que la IA generativa ha sido “muy” o “extremadamente” beneficiosa.

Aun así, el progreso ha sido más lento de lo que podría ser, lo que es un problema importante, ya que el uso eficaz de la IA de última generación podría aumentar la productividad del marketing hasta en un 15% y la productividad de las ventas hasta en un 20%. Creemos que gran parte de este potencial sin explotar se ve frenado por cinco mitos persistentes que limitan a los líderes de marketing y ventas.

Mito 1: La inteligencia artificial solo es útil en las etapas iniciales de identificación de clientes.

La inteligencia artificial ha demostrado su eficacia en la parte superior del embudo, en particular en la generación de oportunidades de venta y la recopilación y el análisis de información de los clientes. Sin embargo, su potencial se extiende a todo el embudo y ofrece beneficios como la creación de contenido personalizado, apoyo a la investigación, análisis de la competencia, borradores de propuestas automatizados y evaluaciones de rendimiento.

En muchos de estos casos, el criterio y la creatividad humanos seguirán siendo esenciales, pero la inteligencia artificial gen AI puede hacer gran parte del trabajo sucio. Por ejemplo, una empresa de soluciones empresariales utilizó la inteligencia artificial gen AI para proporcionar información a los vendedores antes de las reuniones, incluidos detalles de la cuenta, un resumen de interacciones pasadas y conocimientos sobre la propuesta de valor. El resultado: un aumento del 10% en la productividad de ventas del segmento. De manera similar, una organización de atención médica administrada implementó un modelo de inteligencia artificial gen AI para redactar respuestas a solicitudes de propuestas. Al incorporar fuentes internas y bases de datos públicas para determinar los temas ganadores, el modelo redujo el tiempo de respuesta a más de la mitad, a solo uno o dos días.

Mito 2: La generación de IA necesita una gran cantidad de clientes o transacciones para que valga la pena.

Si bien la inteligencia artificial ha demostrado su eficacia en la automatización de interacciones y transacciones para grandes bases de consumidores, como en la banca y el comercio minorista, es igualmente valiosa en contextos de empresa a empresa (B2B), incluso para grandes acuerdos y empresas.

En primer lugar, la inteligencia artificial de última generación mejora la gestión del conocimiento y el procesamiento de datos a gran escala. Los vendedores pueden ahorrar un tiempo significativo en la investigación de productos y la redacción de respuestas por correo electrónico. En segundo lugar, puede empoderar a los vendedores y a los gerentes de cuentas clave al extraer información de datos no estructurados y proporcionar planes de cuentas e inteligencia oportunos mediante la captura automática de información pública, como anuncios, noticias y notas de reuniones internas. Por último, para las empresas con grandes acuerdos y ciclos de venta prolongados, la inteligencia artificial de última generación es especialmente útil para tareas administrativas, investigación, soporte de reuniones y gestión del conocimiento. Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones utilizó la inteligencia artificial de última generación para recopilar información, refinar su propuesta de valor y crear planes de cuentas para empresas medianas y grandes, lo que redujo el 90 % del esfuerzo manual y permitió al equipo de ventas identificar de manera más eficaz las oportunidades de alto potencial.

Mito 3: La generación de IA no es lo suficientemente avanzada como para resolver problemas complicados de los clientes.

Algunos profesionales de marketing y ventas aún consideran que la inteligencia artificial es simplemente una interfaz de chat que responde preguntas. Sin embargo, las empresas líderes están dejando atrás esta percepción y están capacitando a agentes autónomos en tareas internas y de atención al cliente en todos los canales, una práctica conocida como “ IA agéntica ”.

Por ejemplo, un gran fabricante de equipos empleó agentes de ventas con tecnología gen AI para automatizar las interacciones por correo electrónico para el reemplazo de piezas. Estos agentes interactuaron con casi 50.000 clientes y generaron más de un millón de cotizaciones durante el primer mes. Las capacidades de los agentes gen AI continúan expandiéndose, lo que hace que sea cada vez más fácil implementarlos en plataformas de ventas y participación del cliente.

Mito 4: Nuestros datos de clientes y productos están demasiado desordenados para que la inteligencia artificial funcione bien.

Esta preocupación es común, pero a menudo se exagera. La inteligencia artificial de última generación puede acelerar el procesamiento de datos y abordar muchos desafíos comunes relacionados con los datos, lo que ayuda a las organizaciones a ordenar y mantener sus datos. Por ejemplo, la inteligencia artificial de última generación puede mejorar la categorización de las piezas para optimizar los precios o traducir el contenido del sitio web en hojas de referencia de productos personalizadas en función de consultas anteriores de los clientes.

Además, muchos casos de uso valiosos no requieren datos estructurados extensos. Se puede lograr una recuperación eficaz de conocimientos utilizando modelos de lenguaje grandes (LLM) disponibles públicamente junto con materiales internos básicos, como manuales de productos y documentos de preguntas y respuestas para resolución de problemas.

Por ejemplo, un distribuidor internacional de maquinaria desarrolló rápidamente una solución de gestión del conocimiento basada en inteligencia artificial que utiliza fuentes accesibles. La solución permitió a los agentes de atención al cliente diagnosticar y resolver problemas diez veces más rápido, lo que redujo significativamente el tiempo de inactividad no planificado para los clientes.

Mito 5: La implementación de la IA de última generación tarda demasiado tiempo.  

Por el contrario, la implementación de la inteligencia artificial gen en marketing y ventas generalmente es factible en unos pocos meses, e incluso más rápido para casos de uso limitados. Por ejemplo, el distribuidor de maquinaria desarrolló su solución en solo un mes. De manera similar, el operador de telecomunicaciones mencionado anteriormente creó su herramienta de generación de planes de cuentas impulsada por inteligencia artificial gen en seis semanas.

Las empresas no necesitan reinventar la rueda cuando implementan la inteligencia artificial de última generación. Hay soluciones listas para usar y la experiencia externa puede ayudar a desarrollar las capacidades distintivas incrementales que impulsan la ventaja competitiva. La mayor parte de la complejidad (y el tiempo) asociados con la implementación de la inteligencia artificial de última generación implican la creación de LLM, que ahora son accesibles como un servicio. Muchos proveedores de software empresarial también incorporan la inteligencia artificial de última generación en sus herramientas, lo que permite a las organizaciones aprovechar su funcionalidad con un mínimo esfuerzo. Cuando se requiere personalización, a menudo implica vincular la funcionalidad a procesos comerciales específicos, lo que se puede lograr en cuestión de semanas.

Una de las razones más habituales de los retrasos es la búsqueda de la perfección. Si bien es cierto que hay que abordar los riesgos, no es necesario resolver todos los detalles antes de la implementación. Piense en un producto mínimamente viable (MVP), no en un producto perfecto.

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Para que la generación de IA genere valor sostenido, los líderes deben centrarse en lo que impulsa el crecimiento rentable y luego encontrar la tecnología y los datos necesarios para lograrlo. Sin embargo, el paso más crítico es dar el salto, de manera reflexiva pero decidida.

Conocer la inteligencia artificial de última generación es valorarla. Entre los líderes B2B encuestados por McKinsey, aquellos que ya utilizan la inteligencia artificial de última generación expresaron un entusiasmo significativamente mayor sobre su potencial: el 94 % dijo estar “muy entusiasmado”, en comparación con solo el 52 % de los que aún no habían comenzado.

En resumen, la familiaridad genera confianza. No permita que estos mitos la debiliten.

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Doug J. Chung es miembro del Centenario de la Fundación CBA, profesor asociado de Marketing y director del Foro de Ventas y Desarrollo Comercial en la Escuela de Negocios McCombs de la Universidad de Texas en Austin.

Candace Lun Plotkin es socia de la oficina de Boston de McKinsey & Company, en la práctica de Crecimiento, Marketing y Ventas (GM&S).

Siamak Sarvari es socio asociado en la oficina de Nueva Jersey de McKinsey, en la práctica de GM&S.

Jennifer Stanley es socia en Londres, en el área de GM&S.

María Valdivieso es Socia en Miami en la práctica de GM&S y coautora de Sales Growth: Five Proven Strategies of the World's Sales Leaders (Wiley, 2016).