Inteligencia artificial para ventas: Por qué hay empresas disminuyendo su presupuesto de AI en ventas
En los últimos años, empresas de todos los tamaños han implementado chatbots y automatizaciones, esperando ver un aumento positivo en sus métricas de ventas, al cabo de un par de meses.
Sin embargo, la búsqueda de un ROI inmediato suele ser producto de una mala planificación y lleva al fracaso muchas iniciativas de IA en ventas. Forrester Research predice que las empresas obsesionadas con esta métrica cometerán el error de dar marcha atrás prematuramente.
Por otro lado, y según HubSpot, en 2024 las empresas han reducido su inversión en herramientas de inteligencia artificial para captar clientes, marcando un contraste con el auge de 2023. En países como Colombia, la caída ha sido del 17%, reflejando una disminución del interés en esta tecnología. ¿Qué otras razones hay detrás de esto? Aquí te contamos.
El espejismo de los números rápidos en la IA para ventas
«Implementamos un sistema de IA para calificar leads y esperábamos aumentar las conversiones en el primer trimestre», nos comentó recientemente un cliente. «Cuando solo logramos un 8% del objetivo, el CEO cuestionó toda la inversión«.
Y aunque los datos respaldan los beneficios de la IA, como un aumento de ingresos del 3 al 15% y del ROI en ventas del 10 al 20%, la clave está en ajustar los tiempos de espera.
Situaciones como la del inicio reflejan una expectativa equivocada; creer que cambios profundos en el negocio pueden medirse con los mismos plazos que las acciones tácticas. En realidad, el tiempo ideal para ver resultados significativos de la IA es de 18 a 24 meses.
Como bien señala Óscar Luna, nuestro CFO con 18 años de experiencia en Finanzas y Gestión, el impacto de estas inversiones debe medirse por su efecto en los márgenes brutos y netos dentro del presupuesto empresarial, y no solo por métricas a corto plazo.
No se trata de deslumbrarse con una herramienta, sino de evaluar cómo influye en el producto, el proyecto y la unidad de negocio en su totalidad.
Reimaginando el ROI para la era de la IA
IBM afirma que las organizaciones están avanzando exitosamente en sus proyectos de IA, pero a través de métricas de ROI menos tradicionales y más sofisticadas. Y en nuestra experiencia colaborando con automatizaciones basadas en IA para equipos comerciales en sectores como los de servicios B2B, como el de construcción, como en el sector industrial, lo hemos comprobado.
En general, se recomienda un cambio de enfoque para la medición del ROI, teniendo en cuenta lo siguiente:
1. Adopción profunda
Para saber si la IA realmente está marcando la diferencia, no basta con contar cuántos vendedores la usan, sino cuántos la han integrado en al menos el 60% de sus interacciones con clientes. Esta es una señal mucho más clara del impacto a largo plazo que simplemente medir la adopción inicial.
Pero cuidado: cuando la IA se añade a procesos ya existentes, el uso sostenido es bajo. En cambio, cuando se rediseñan los flujos de trabajo pensando en la IA, la adopción es mucho mayor.
Tomado de AI4SP empresa líder en la aplicación de inteligencia artificial
Esto demuestra que el verdadero impacto de la IA no surge solo en su adopción inicial, sino en su integración real en el trabajo diario. Por eso, en lugar de evaluar su éxito en plazos fijos, lo ideal es usar un horizonte de varios meses, como se mencionaba anteriormente.
2. Capitalización del conocimiento
La capitalización del conocimiento representa uno de los mayores potenciales de la IA en entornos comerciales. ¿El objetivo? Transformar esos insights que surgen de la herramienta o en la interacción con ella en verdaderos activos intelectuales que toda la organización puede aprovechar.
De esta manera, se ataca uno de los principales retos a la hora de implementar esta tecnología en los equipos de ventas: falta de conocimiento sobre IA.
Retos importantes al implementar la IA según la multinacional tecnológica IBM
Capitalizar el conocimiento es relevante también por lo que sucede con los superusuarios de IA: profesionales que reportan ganancias de productividad equivalentes a más de 20 horas semanales, orquestando entre 5 y 10 herramientas a la vez.
Quienes además crean estrategias novedosas como las “configuraciones antagónicas» donde una herramienta verifica o se alimenta del trabajo de otra, generando un ecosistema de mejora continua y mayor precisión.
Recopilar, organizar y distribuir este conocimiento es la diferencia entre ver la IA como una inversión estratégica o solo como una herramienta transaccional.
3. Medición de capacidades potenciales
La pregunta crucial no es simplemente si la IA mejora las estrategias actuales, sino cómo expande fundamentalmente el espacio de posibilidades.
La IA generativa, por ejemplo, transforma la personalización de ofertas y perfecciona enfoques comerciales mediante análisis en tiempo real sobre industria y competencia, disminuyendo limitaciones prácticas. Y tiene mayor potencial de uso según los líderes comerciales.
Uso actual de IA generativa en ventas vs. el nivel óptimo según la consultora Mckinsey
De esta manera también surge la visión de “qué habría pasado sin la IA”, útil para aislar verdaderamente el impacto de estas tecnologías. Sin estas evaluaciones rigurosas, muchas organizaciones terminan abandonando iniciativas que estaban generando valor real, simplemente porque ese valor no se reflejaba en los indicadores tradicionales.
¿Qué evitamos reimaginando el ROI para la IA en ventas? Bueno, muchas empresas caen en la trampa de adoptar IA de manera reactiva, priorizando resultados inmediatos y respondiendo a la presión del mercado.
Como resultado, quedan atrapadas en ciclos de implementación ineficaces, perdiendo la oportunidad de aprovecharla de forma proactiva para fortalecer su propuesta de valor y diferenciarse a largo plazo.
De consumidores a constructores
Las empresas que logran altos retornos con IA en ventas no solo adoptan tecnología, sino que transforman su mentalidad; pasan de ser consumidores de tecnología a constructores de sistemas comerciales adaptados a sus necesidades.
Como sentencian los expertos: “La mayoría de organizaciones que están utilizando la IA apresuradamente como una solución en busca de un problema, no verá un ROI”.
En ROCKET, sabemos que la inteligencia artificial por sí sola no es la solución; la clave está en integrar tecnología, estrategia y procesos comerciales alineados con tus objetivos.
Por eso, te ayudamos a diseñar e implementar sistemas de captación de clientes, combinando gestión, automatización y performance marketing. Así, la IA se convierte en un motor de crecimiento real y medible para tu negocio.
