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La pregunta que realmente importa hoy, es: ¿qué problema está resolviendo la IA aplicada y qué resultado concreto está generando? Desde una mejora de hasta del 30 % en la eficiencia de la pauta digital hasta incrementos del 89 % en la contactabilidad, los casos de uso presentados en el Spark AI Summit muestran que la conversación empresarial comienza a moverse de la fascinación tecnológica hacia el impacto medible.
Por esta razón, Mario Suárez, Marketing Manager de Atom, identifica precisamente la falta de dirección como uno de los principales obstáculos para las organizaciones que quieren incorporar esta tecnología emergente en sus procesos de marketing y ventas.
Y a esto se suma otro problema: muchas compañías todavía no saben exactamente qué necesitan que la inteligencia artificial resuelva.
La diferencia parece sencilla, pero es enorme. Comprar una herramienta porque está de moda no equivale a construir una estrategia de IA en marketing y ventas. La tecnología debería aparecer después de identificar el problema, no antes.
IA aplicada: casos reales antes que promesas
Esa visión es también uno de los ejes del Spark AI Summit, un encuentro que llegó a su segunda edición después de realizar su primera versión en Panamá.
El propósito, según Suárez, fue aterrizar una conversación que durante años ha estado dominada por las predicciones.
Lo que hemos querido traer es inteligencia artificial, pero aplicada. No como tendencia, no como algo que va a ocurrir en el futuro, sino lo que ya está haciendo por las empresas. Agregó.
El enfoque consiste en presentar casos de uso de inteligencia artificial y experiencias de organizaciones que ya están implementando estas tecnologías para resolver problemas concretos y escalar sus operaciones.
Tratamos de traer casos reales de empresas reales que ya están usando inteligencia artificial para escalar.
Y es justamente cuando aparecen los números, cuando la conversación se vuelve mucho más interesante para los líderes empresariales.
Uno de los casos mencionados está relacionado con los sistemas de pauta y el uso de Conversión API para enviar señales a Meta y ayudar a dirigir la publicidad digital hacia audiencias con una mayor probabilidad de conversión. De acuerdo con Suárez, esta implementación ha generado entre sus clientes mejoras de hasta un 30 % en la eficiencia de la pauta.
Dentro de nuestros clientes ha generado hasta un 30 % de eficiencia en la pauta digital.
El impacto potencial es significativo. En el ejemplo planteado durante la entrevista, una inversión de 100.000USD podría representar una eficiencia equivalente a 30.000USD disponibles para ser destinados a otras iniciativas.
No se trata únicamente de publicidad digital.
En el sector automotor, Suárez asegura que algunas implementaciones han permitido aumentar hasta en un 89 % la contactabilidad y hasta en un 45 % la cantidad de citas generadas para test drives automatizados, sin intervención humana durante esa parte del proceso.
En el sector financiero, por su parte, algunos clientes han logrado atender hasta el 100 % de los leads recibidos. Este punto resulta especialmente relevante porque uno de los problemas de muchas estrategias de adquisición no es necesariamente conseguir nuevos contactos, sino tener la capacidad operativa para responderles oportunamente.
Una campaña puede generar cientos o miles de oportunidades, pero un lead ignorado, atendido tarde o abandonado en medio del proceso difícilmente se convierte en negocio.
Los agentes de IA empiezan a transformar el proceso comercial
Una de las tendencias con mayor potencial para los próximos años es el avance de los agentes de inteligencia artificial. Suárez plantea un escenario en el que las máquinas asumirán una parte creciente de las tareas repetitivas y operativas, mientras las personas conservarán la dirección y las funciones donde el criterio humano resulta determinante.
Realmente lo que vemos es como el ser humano está orquestando realmente toda la operación y haciendo que todas estas máquinas puedan funcionar alrededor de poder hacer que todo funcione de mejor forma.
En ventas, esta transformación ya comienza a dibujar una división de tareas más clara. Los agentes pueden encargarse del filtrado inicial, el perfilamiento de los prospectos, la entrega de información y otros procesos previos, para que los vendedores concentren su tiempo en las oportunidades con mayor posibilidad de cierre.
Todo el proceso previo de poder hacer el filtrado, de poder hacer el perfilamiento ya se está dejando a los agentes.
Esto puede resultar especialmente útil en procesos comerciales complejos o de larga duración. Entre los ejemplos mencionados aparecen las solicitudes de tarjetas de crédito, los créditos de consumo, el agendamiento de test drives y el acompañamiento de potenciales estudiantes en el sector educativo.
En estos escenarios, la automatización de procesos puede ayudar a mantener una interacción constante y entregar información durante las diferentes etapas del recorrido del cliente.
La lógica es clara: un prospecto mejor informado y acompañado puede llegar más preparado a la etapa final del funnel.
Del piloto de IA a los resultados medibles
Muchas organizaciones continúan atrapadas en el laboratorio. Prueban herramientas, realizan demostraciones y lanzan iniciativas aisladas, pero no siempre consiguen transformar esos experimentos en procesos capaces de generar valor.
Para Suárez, el punto de partida vuelve a ser el mismo: identificar la necesidad.
Primero hay que entender qué es lo que se necesita y luego saberse asesorar muy bien para resolver este tipo de necesidades.
La recomendación es relevante en un mercado saturado de herramientas, plataformas y promesas. La pregunta empresarial no debería ser “¿qué inteligencia artificial debemos comprar?”, sino “¿qué problema necesitamos resolver y cuál es la tecnología adecuada para hacerlo?”.
Esto implica detectar aquellos procesos en los que el equipo ya no tiene suficiente capacidad de respuesta, evaluar qué tareas pueden ser asumidas o apoyadas por sistemas automatizados y, posteriormente, seleccionar e implementar la tecnología de forma eficiente.
En otras palabras, la IA no corrige por arte de magia un proceso mal diseñado. Automatizar el caos solo consigue producir caos a mayor velocidad.
La ventaja estará en aprender, probar y corregir
La adopción de inteligencia artificial también exige una transformación cultural. Las organizaciones tendrán que aprender a experimentar sin convertir cada prueba fallida en una razón para abandonar la innovación.
Suárez propone dejar de percibir esta tecnología como una amenaza y comenzar a entenderla como una herramienta de apoyo.
Lo más importante y lo primero es no verla como un enemigo, es verla como el aliado, es verla como el asistente de uno.
Esto no significa adoptar cualquier herramienta ni asumir que toda implementación será exitosa. Por el contrario, requiere conocimiento, criterio y disposición para probar diferentes alternativas.
Estar dispuesto a probar y equivocarse y a poder volver a probar.
Esa capacidad de aprendizaje probablemente será una de las diferencias entre las empresas que simplemente consuman inteligencia artificial y aquellas que logren convertirla en una verdadera ventaja operativa.
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