Imagina que inviertes 100 dólares por usuario en una herramienta de «aprendizaje automático» porque te han dicho que la IA es lo último en tecnología.
Tu equipo empieza a utilizar la herramienta, pero las funciones resultan complicadas. Se necesita mucha formación y se invierten muchas horas. Por fin, tras semanas de quebraderos de cabeza, has conseguido integrar la herramienta en tu sistema…
…solo para darte cuenta de que has comprado una herramienta de aprendizaje automático cuando lo que realmente necesitas es automatización de CRM. ¡Vaya!
Puede que definir los conceptos de «IA», «aprendizaje automático» y«automatización»no suene precisamente a «consejo empresarial atractivo». Pero podría determinar si tu próxima inversión en una herramienta te resulta una auténtica bendición… o si solo es una forma de aplicar una herramienta cara a tus problemas de ventas.
¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
Pero no es así. Lo cual resulta un poco raro.
«IA» es el término general en este contexto, por lo que conviene profundizar en algunos de los aspectos concretos de lo que el software de IA puede llegar a hacer realmente:
- Analizando tus aportaciones. La IA puede procesar tus datos y comparar múltiples variables para generar algo que parezca una interacción auténtica. El ejemplo más evidente de esto son los algoritmos de lenguaje, cuyas respuestas te hacen preguntarte si hay alguien al otro lado del ordenador. Pero también puede procesar archivos PDF, hojas de cálculo y grandes conjuntos de datos utilizando los mismos principios.
- Aprender y mejorar con el tiempo. Cuanto más perfecciones la IA y la «entrenes» con tus datos, más inteligente se vuelve. Con las indicaciones adecuadas, la IA no es tan «olvidadiza» como puede serlo un ser humano. Si sigues alimentándola con datos de buena calidad, puede volverse «más inteligente» cada semana.
- Imitar la percepción humana. Si le das a la IA algo que pueda procesar (como texto o imágenes), es capaz de interpretar las señales del tono de voz igual que lo haría un ser humano.
- Tomar decisiones con el contexto adecuado. Una vez que la IA se ha entrenado con suficientes datos, es capaz de analizar las opciones y ofrecerte recomendaciones para futuras decisiones. Esa es una de las razones por las que algunas personas están incluso probando carteras de acciones seleccionadas por la IA.
Ahora entremos en detalles. ¿En qué partes de los procesos empresariales se utilizan hoy en día los distintos tipos de IA?
- La IA conversacional (en herramientas como Claude, ChatGPT y Google Gemini) interactúa con usuarios individuales como si fuera un asistente personal.
- Los motores de recomendación están detrás de todo, desde los algoritmos de Netflix hasta las sugerencias de compra en línea del tipo «los clientes también compraron…».
- La IA generativa puede redactar un discurso de boda, convertir un texto en un vídeo y hacer prácticamente todo lo que se podía hacer con programas manuales allá por el año 2015.
La siguiente pregunta es en qué punto de tu proceso de ventas resulta rentable este tipo de tecnología:
- Los asistentes de IA pueden gestionar las consultas entrantes e incluso «clasificar» los mensajes que recibes para señalar cuándo un cliente potencial está listo para comprar.
- Redactar correos electrónicos de forma inteligente puede ayudarte a ser más productivo en tu proceso de ventas, incluso si sigues revisando cada correo antes de enviarlo.
- La puntuación predictiva de clientes potenciales puede ayudarte a analizar minuciosamente grandes cantidades de datos para identificar patrones en tus clientes potenciales: quién tiene más probabilidades de convertirse en cliente y cuáles deben ser tus prioridades.
Hasta ahora, todo va bien: la capacidad de la IA para imitar la toma de decisiones puede aliviarte una gran carga. Pero, ¿qué puede hacer concretamente para integrarse en tu ecosistema de ventas actual?
¿Qué es la automatización?
Por lo general, se puede distinguir la automatización del resto de la IA gracias a unas cuantas características clave:
- Se basa en reglas, lo que significa que puedes establecer los criterios para las automatizaciones de tus flujos de trabajo antes de ejecutarlas. Todo se desarrollará según las decisiones que hayas predeterminado.
- Es repetible, lo que significa que puede ejecutarse a gran escala, incluso mientras duermes. Al fin y al cabo, ese es probablemente el principal atractivo de la automatización.
- Es fiable porque funciona dentro de los parámetros existentes, como los campos definidos en tu software. La «toma de decisiones» es mínima, lo que significa que, si quieres modificar la automatización, solo tienes que cambiar las reglas.
- Es rápido y aburrido. Y lo decimos en el buen sentido. Que los problemas se resuelvan —sin que tengas que intervenir apenas en el futuro— es aburrido. Una vez que hayas automatizado un proceso de ventas, tendrás libertad para centrarte en otras cosas.
Por supuesto, no todos los sistemas de automatización son iguales.
Existe la automatización de tareas, que puede referirse al envío de correos electrónicos y mensajes de seguimiento, es decir, el tipo de tareas de las que normalmente te encargarías.
También existe la automatización de procesos, en la que un CRM con IA para ventas puede gestionar secuencias o flujos de trabajo completos que tú mismo establezcas.
Y, por último, está la RPA (automatización robótica de procesos), una tecnología más avanzada en la que los bots —que funcionan según reglas programadas— imitan los clics y los pasos de los usuarios.
Cada nivel de automatización tiene su propio grado de complejidad. Pero incluso la automatización más sencilla puede aumentar considerablemente tu eficiencia, sobre todo en el ámbito de las ventas:
- La automatización puede crear contactos automáticamente a partir de los clientes potenciales entrantes, lo que permite que estos se incorporen a tu CRM como nuevos contactos sin que tengas que rellenar los campos manualmente.
- La automatización también puede enviar correos electrónicos automáticos y secuencias, de modo que el nuevo cliente potencial tenga la impresión de que tu empresa es muy receptiva. Por ejemplo, puede que se suscriba a tu lista de correo y reciba un recurso, como un libro electrónico útil, todo ello gestionado íntegramente mediante secuencias de automatización de correo electrónico.
- La automatización puede actualizar las fases de los proyectos en tu CRM, lo que quizá no active los principales desencadenantes del flujo de trabajo, pero mantendrá tus datos actualizados y tus clientes potenciales bien organizados.
- Lo mejor de todo es que la automatización puede encargarse de enviar recordatorios, realizar seguimientos y enviar avisos en tu nombre. La automatización puede encargarse de hacer un seguimiento con un cliente potencial tras una reunión; o puede enviarte un aviso para recordarte que debes hacer un seguimiento de una posible venta.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es aquella parte del ámbito general de la inteligencia artificial que aprende a reconocer patrones. En el caso de la automatización, se necesitan reglas claras y bien definidas para establecer un nuevo flujo de trabajo.
El aprendizaje automático es un poco más complejo: requiere tanto cantidad como calidad de datos para generar información valiosa.
Una diferencia clave: el aprendizaje automático puede empezar a predecir resultados. Por ejemplo, si le proporcionas todo tipo de datos sobre clientes potenciales y ventas, el aprendizaje automático puede analizar tus datos y aislar ciertas variables:
- Probabilidad de que un cliente potencial se convierta en cliente
- ¿Existen riesgos potenciales en el acuerdo?
- Probabilidad de pérdida de clientes a largo plazo
- Recomendar la mejor acción a seguir para el equipo de ventas
El aprendizaje automático suele basarse en probabilidades. Por ejemplo, cuando interactúas con un chatbot de IA, este utiliza patrones lingüísticos para generar nuevas palabras basándose en probabilidades algorítmicas, lo que hace que parezca que tiene inteligencia humana.
Una advertencia importante: podría parecer que el aprendizaje automático ha llegado para quitarles todo el protagonismo a tus principales responsables de la toma de decisiones. Pues no. Es un complemento para tus conocimientos.
Estos son algunos de los casos más útiles en los que se aplica el aprendizaje automático:
- Detectar patrones que se nos escapan. Admítelo: no te gusta revisar datos en hojas de cálculo interminables con la esperanza de encontrar patrones. Incluso en el mejor de los casos, cuando resulta más útil, sigue siendo una tarea que lleva mucho tiempo. La ventaja del aprendizaje automático es que puede procesar esos datos mucho más rápido y destacar algunos patrones para que tú los revises.
- Mejorar con más datos. El aprendizaje automático (ML) es único, ya que crea un círculo virtuoso. Le proporcionas datos de ventas. Esos datos de ventas te ayudan a aumentar las ventas. Le proporcionas esos datos de ventas, y el proceso continúa. Con el tiempo, el aprendizaje automático llega a conocer tan bien a tu público, tus estrategias y tus patrones que empieza a parecer un miembro más del equipo.
- Hacer predicciones. Aquí es donde empieza a surgir lo interesante del aprendizaje automático. Es capaz de predecir acciones futuras, quizá incluso asignando probabilidades. ¿Qué probabilidades hay de que un cliente potencial se convierta en cliente? ¿Cuál es el cliente potencial con más probabilidades de convertirse? ¿Cuál es la mejor acción que puedes llevar a cabo a continuación? ¿Cuál es el principal punto débil de cada cliente potencial? El aprendizaje automático puede analizar tus datos y dar una respuesta a cada una de estas preguntas.
«Vale, pero ¿y si el aprendizaje automático extrae conclusiones erróneas de mis datos?», te preguntarás quizá. Es una pregunta válida.
No hace falta, por así decirlo, meter la tecnología de aprendizaje automático en una habitación y dejarla allí con todos tus datos. Puedes entrenar el aprendizaje automático con ejemplos etiquetados específicamente, «supervisando» así su aprendizaje. También puedes encargarle que realice un aprendizaje totalmente no supervisado y preguntarle si es capaz de encontrar patrones ocultos que, de otro modo, quizá no hubieras descubierto.
Y, quizás lo más importante, el aprendizaje automático tiene en cuenta los comentarios.
Puedes darle un «me gusta» o un «no me gusta». El aprendizaje automático procesa la información mediante ensayo y error, y luego ajusta sus resultados. De esta forma, siempre tendrás la sensación de que la calidad de los datos que recibes se ajusta mejor a tus prioridades como empresa. Al fin y al cabo, eres tú quien le da una valoración, casi como si fuera tu conductor de Uber.
Aprende por sí solo, sí. Pero también puede aprender lo que tú quieras que aprenda.
Esto dota a tu sistema de aprendizaje automático de unas capacidades casi inquietantes, similares a las de un ser humano. Al fin y al cabo, eres tú quien influye en su capacidad de aprendizaje.
¿Cómo se refleja esto en la calidad de tus ventas?
- Predecir qué clientes potenciales podrían convertirse en ventas
- Mejoras en la precisión de las previsiones de ventas
- Enrutamiento basado en el comportamiento, que interactúa con tu CRM para predecir probabilidades y asignar flujos de trabajo
- Recomendaciones personalizadas
- Posibles comentarios para orientar a tu equipo de ventas
Al igual que las demás definiciones de esta lista, el aprendizaje automático no sustituye por completo a nadie. Es una nueva herramienta que puedes utilizar para mejorar la gestión de los procesos de ventas tal y como están ahora.
Piensa en ello como un segundo cerebro inteligente: uno dispuesto a aportar sus opiniones, aprender de tus datos y decirte qué es lo siguiente que debe hacerse en tu empresa.
Dónde encajan la IA, la automatización y el aprendizaje automático (y dónde fallan)
Diferencias entre la inteligencia artificial, la automatización y el aprendizaje automático
Puede quela «IA»y el «aprendizaje automático» pertenezcan a las mismas categorías tecnológicas, pero eso no significa que sean lo mismo. Analicemos en qué se diferencian estos tres términos.
Objetivo
- La IA es una tecnología de toma de decisiones. Simula el «pensamiento» con menos programación. También se puede considerar como el término genérico que engloba cualquier tecnología destinada a simular la inteligencia humana.
- La automatización sigue unas normas estrictas y funciona más como una cadena de montaje, con parámetros predefinidos para cada estación, que como una fuerza creativa.
- El aprendizaje automático aprende a partir de patrones y empieza a crear modelos predictivos para ayudarte a comprender mejor los datos.
Nivel de inteligencia
La IA y el aprendizaje automático son «inteligentes» en el sentido de que a quien los utiliza le «parecerán» inteligentes. Por su parte, la automatización suele dar la sensación de ser una máquina sin alma, más parecida a un programa informático básico que funciona siguiendo un conjunto de reglas que tú estableces.
Acciones basadas en bases de datos frente a acciones basadas en reglas
El aprendizaje automático es un proceso que requiere una gran cantidad de datos . De hecho, la calidad de tu aprendizaje automático depende de la calidad (y la cantidad) de los datos que le proporciones. La automatización, por el contrario, se basa casi por completo en reglas. Dejará de funcionar si no le proporcionas reglas sólidas para gestionar todo lo que se le presente.
La IA, como término genérico en este contexto, es un concepto heterogéneo. Es capaz de procesar grandes cantidades de datos y de automatizar ciertos procesos utilizando tus indicaciones para establecer las reglas básicas.
Cuándo utilizar cada uno
- Utiliza la IA para simular la inteligencia humana: conversaciones, puntuación y apoyo en la toma de decisiones. La IA es tu estratega de alto nivel. Está ahí para ayudar a difuminar las fronteras entre la tecnología pura y las habilidades sociales propias del ser humano.
- Utiliza la automatización para fines y tareas específicos basados en reglas. Si tus flujos de trabajo son muy predecibles —como, por ejemplo, el proceso de calificación de un cliente potencial—, la automatización será tu mejor aliada. También puede ayudar a organizar equipos de ventas grandes, asignándoles o etiquetándoles los clientes potenciales adecuados. Es eficaz para escalar, pero no para pensar.
- Utiliza el aprendizaje automático para realizar predicciones, optimizar procesos y procesar datos. El aprendizaje automático puede ser la forma de explorar el terreno. Y no olvides su función como ciclo virtuoso que se refuerza a sí mismo: si sigues alimentándolo con datos cada vez mejores y de mayor calidad, te proporcionará resultados cada vez mejores y de mayor calidad.
Ventajas del uso de la inteligencia artificial, la automatización y el aprendizaje automático en el ámbito de las ventas
No es exagerado afirmar que utilizar la inteligencia artificial de la forma adecuada puede ayudarte a aumentar las ventas.
Pero, aunque se supone que la IA se encarga de la parte de «inteligencia» y la delega al software, verás que un enfoque inteligente por tu parte te reportará todo tipo de ventajas comerciales:
- Mayor eficiencia. Si automatizas tan solo una tarea durante la próxima semana, habrás conseguido de inmediato un logro que te reportará beneficios durante todo el año. Se acabó el trabajo manual monótono y la introducción de datos. El simple hecho de dejar que tu sistema de IA se encargue de ello automáticamente supone un beneficio inmediato.
- Mejor puntuación y priorización de clientes potenciales. La gestión manual de la puntuación de clientes potenciales requiere un gran volumen de datos. No siempre es un trabajo agradable, a menos que te encanten las hojas de cálculo. Las herramientas de aprendizaje automático son excelentes para esto, y además pueden procesar tus datos mucho más rápido.
- Previsiones más precisas. Imagina que la IA te ayuda a elaborar previsiones basadas en datos que se alejan de las conjeturas y se acercan más a las previsiones reales. Introducir datos de calidad en tus sistemas y disponer de las herramientas necesarias para procesarlos y obtener previsiones precisas te hará sentir que estás ante una bola de cristal, más que ante un simple programa informático.
- Una comunicación personalizada a gran escala. Cuanto mejor se personalice, más humano resultará el proceso de venta. El problema está en cómo llevarlo a gran escala. Con la IA, la automatización y el aprendizaje automático desempeñando las funciones para las que han sido diseñados, te sorprendería lo fácil que resulta lograrlo.
- Mayores tasas de conversión. ¿Qué ocurre cuando las personas adecuadas no reciben el seguimiento adecuado? No se convierten en clientes. Se sienten desatendidas. Pero con las herramientas de IA que ayudan a «clasificar» cada cliente potencial y automatizan los seguimientos, cada nuevo cliente potencial siente que se le presta la atención adecuada. Y eso significa que se convierten en clientes.
- Flujos de trabajo y procesos de ventas optimizados. Imagina que tu herramienta gestiona los traspasos entre departamentos, equipos y comerciales. Podrás contar con un sistema perfectamente engrasado, con flujos de trabajo ininterrumpidos que garantizan el buen funcionamiento de toda la operación.
- Ahorro de costes. ¿Te has fijado en lo que estas herramientas no necesitan? No requieren tanta intervención ni formación como un ser humano. Esto se traduce en un ahorro de costes, ya que se consigue más con menos.
El poder de la IA en tu CRM
Quizá no sea necesario conocer hasta la última definición del mundo de la IA para entenderlo. Pero sí que hay que recordar un viejo dicho:
Un lugar para cada cosa, y cada cosa en su lugar.
Eso es lo que puede ofrecerte un CRM basado en IA diseñado para proporcionarte las mejores herramientas para las tareas más importantes. Así que, si quieres vender de forma más inteligente con un CRM basado en IA en tu kit de herramientas, plantéate probar Close .
