5 mitos de la IA generativa que frenan a los equipos de ventas y marketing

Las tecnologías nuevas y disruptivas suelen generar tanto entusiasmo como ansiedad, y la inteligencia artificial generativa (generación de IA) no es la excepción. En marketing y ventas, el rumor en torno a la IA de generación es particularmente fuerte. Según un encuesta reciente de McKinsey De casi 4000 líderes comerciales, una de cada cinco organizaciones de ventas ya ha implementado al menos un caso de uso de IA de generación, y muchas otras están experimentando activamente. Los primeros resultados son alentadores: dos tercios de los encuestados afirman que la IA generacional ha sido «muy» o «extremadamente» beneficiosa.

Aun así, el progreso ha sido más lento de lo que podría ser, un problema importante, ya que el uso eficaz de la IA de generación podría aumentar la productividad de marketing hasta un 15% y productividad de ventas de hasta 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 IA generativa solo es útil en las fases iniciales de identificación de los clientes.

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La IA generativa ha demostrado su valía en «lo más alto del embudo», especialmente en la generación de clientes potenciales y en la recopilación y el análisis de la información de los clientes. Sin embargo, su potencial se extiende a todo el embudo y ofrece beneficios como la creación de contenido personalizado, el apoyo a la investigación, el análisis competitivo, los borradores automatizados de propuestas y las evaluaciones del desempeño.

En muchos de estos casos, el juicio y la creatividad humanos seguirán siendo esenciales, pero la IA de la generación puede hacer gran parte del trabajo de exploración. Por ejemplo, una empresa de soluciones empresariales utilizó la IA de generación para informar a los vendedores antes de las reuniones, incluidos los detalles de la cuenta, un resumen de las interacciones pasadas y datos sobre la propuesta de valor. El resultado: un aumento del 10% en la productividad de ventas del segmento. Del mismo modo, una organización de cuidados gestionados implementó un modelo de IA de generación para redactar las respuestas a las solicitudes de propuestas. Al incorporar fuentes internas y bases de datos públicas para determinar los temas ganadores, el modelo redujo el tiempo de respuesta en más de la mitad, a solo uno o dos días.

Mito 2: La IA generativa necesita un gran número de clientes o transacciones para que valga la pena.

Si bien la IA de generación ha demostrado su eficacia a la hora de automatizar las interacciones y transacciones para grandes bases de consumidores, como la banca y el comercio minorista, es igualmente valiosa en contextos de empresa a empresa (B2B), incluso para grandes negocios y empresas.

En primer lugar, la IA de generación mejora la gestión del conocimiento y el procesamiento de datos a gran escala. Los vendedores pueden ahorrar mucho tiempo en la investigación de productos y en la redacción de las respuestas a los correos electrónicos. En segundo lugar, puede ayudar a los vendedores y a los principales gestores de cuentas al extraer información de los datos no estructurados y proporcionar planes de cuentas e información puntuales mediante la captura automática de información pública, como anuncios, noticias y notas de reuniones internas. Por último, para las empresas con grandes operaciones y ciclos de venta largos, la IA de generación es especialmente útil para las tareas administrativas, la investigación, el apoyo a las reuniones y la gestión del conocimiento. Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones utilizó la inteligencia artificial de generación para recopilar información, refinar su propuesta de valor y crear planes de cuentas para medianas y grandes empresas, lo que redujo un 90% del esfuerzo manual y permitió al equipo de ventas identificar de forma más eficaz las oportunidades de alto potencial.

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

Algunos profesionales de marketing y ventas siguen viendo la IA de generación como una simple interfaz de chat que responde a las preguntas. Sin embargo, las empresas líderes van más allá de esta percepción y forman a los agentes autónomos en tareas internas y de cara al cliente en todos los canales, una práctica conocida como « IA agencial.”

Por ejemplo, un gran fabricante de equipos empleó agentes de ventas impulsados por IA de generación para automatizar las interacciones por correo electrónico para la sustitución de piezas. Estos agentes contactaron con casi 50 000 clientes y generaron más de un millón de cotizaciones en el primer mes. Las capacidades de los agentes de IA de la generación siguen ampliándose, lo que hace que sean cada vez más fáciles de implementar en las plataformas de ventas e interacción con los clientes.

Mito 4: Los datos de nuestros clientes y productos son demasiado confusos para que la IA de la generación funcione bien.

Esta preocupación es común, pero a menudo exagerada. La IA generativa puede acelerar el procesamiento de datos y abordar muchos desafíos de datos comunes, ayudando a las organizaciones a ordenar y mantener sus datos. Por ejemplo, la IA de 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 según las consultas previas de los clientes.

Además, muchos casos de uso valiosos no requieren datos estructurados exhaustivos. La recuperación eficaz del conocimiento se puede lograr utilizando modelos lingüísticos extensos (LLM) disponibles al público junto con material interno básico, como manuales de productos y documentos de preguntas y respuestas sobre solución de problemas.

Un distribuidor mundial de maquinaria, por ejemplo, desarrolló rápidamente una solución de gestión del conocimiento basada en la IA de la generación utilizando fuentes accesibles. La solución permitió a los agentes del servicio de atención al cliente diagnosticar y resolver los problemas 10 veces más rápido, lo que redujo significativamente el tiempo de inactividad no planificado para los clientes.

Mito 5: La IA generativa tarda demasiado en implementarse.

Por el contrario, el despliegue de la IA de generación en el marketing y las ventas suele ser factible en unos meses, e incluso más rápido en casos de uso limitados. Por ejemplo, el distribuidor de maquinaria desarrolló su solución en solo un mes. Del mismo modo, el operador de telecomunicaciones mencionado anteriormente creó su herramienta de generación de planes de cuentas basada en IA en seis semanas.

Las empresas no necesitan reinventar la rueda a la hora de implementar la IA de la generación. Las soluciones estándar están ampliamente disponibles 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) asociada a la implementación de la IA de la generación implica crear LLM, a las que ahora se puede acceder como servicio. Muchos proveedores de software empresarial también incluyen IA de generación en sus herramientas, lo que permite a las organizaciones aprovechar su funcionalidad con un mínimo esfuerzo. Cuando es necesaria la personalización, a menudo implica vincular la funcionalidad a procesos empresariales específicos, lo que se puede realizar en cuestión de semanas.

Una de las razones más comunes de los retrasos es la búsqueda de la perfección. Mientras riesgos debe abordarse, no es necesario resolver todos los detalles antes del despliegue. Piense en un producto mínimamente viable (MVP), no en el producto más perfecto.

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Para que la IA de generación ofrezca un valor sostenido, los líderes deben centrarse en lo que impulsa el crecimiento rentable y, después, optar por la tecnología y los datos necesarios para lograrlo. Sin embargo, el paso más importante es dar el salto, de forma reflexiva pero decisiva.

Conocer la IA de la generación es apreciarlo. Entre los líderes de B2B encuestados por McKinsey, los que ya utilizaban la IA de la generación expresaron mucho más entusiasmo por su potencial, y un 94% dijo estar «muy entusiasmado», en comparación con solo el 52% de los que aún no habían empezado.

En resumen, la familiaridad genera confianza. No deje que estos mitos lo socaven.