Por Urban Gavelin, , Liderazgo en Ventas y Pipeline
Si le metes IA al caos, obtienes más caos
Existe una esperanza silenciosa en casi todos los proyectos de IA que veo ahora mismo: si la IA no ayuda, al menos no hará ningún daño. Lamentablemente, así no funciona.
El problema es que la IA sí te da una respuesta
Si falta la base y le añades más tecnología, más proceso y más IA encima, el resultado no se queda igual. Empeora. Y es que no solo automatizas lo que funciona bien: también automatizas el desorden.
Un modelo de IA que lee datos a medio llenar no produce nada vacío. Produce algo que parece una respuesta. Ahí está el peligro: un informe en blanco es fácil de ignorar, pero un informe bonito, con conclusiones, gráficos y tres decimales, resulta mucho más creíble, aunque la base sea basura.
He visto previsiones empeorar después de automatizarlas. No porque el sistema calculara mal, sino porque calculaba rápido sobre cifras que ya nadie revisaba con cuidado.
Cuando dejamos de confiar en el instinto y empezamos a confiar en la tabla
Antes, un director de ventas con experiencia podía mirar la previsión y decir: 'No, esto no me cuadra'. Cuando esa misma previsión viene de un sistema con tres decimales, de repente empezamos a confiar más en la tabla que en la realidad.
Pasa lo mismo con los resúmenes de reuniones generados por IA. Si nadie hizo la pregunta importante o el cliente nunca explicó por qué el cambio le importaba, obtienes un resumen muy bien redactado de una reunión bastante mediocre. Luego eso se sube al CRM como si fuera información sólida.
El orden no se puede saltar: preparación antes de la reunión, proceso antes del procesamiento, datos antes de la IA. No son tres consejos sueltos, sino una secuencia en la que cada paso depende del anterior.
Una lección que aprendí antes de que existiera la IA generativa
A finales de los noventa estaba en una reunión importante con una gran cadena danesa de retail. Vendíamos cámaras digitales y yo quería ganar ese deal de verdad. Conocía los productos, el catálogo y los argumentos de venta al dedillo.
El problema era que no había investigado lo suficiente la estrategia de compras del cliente. Cuando por fin me senté frente al comprador, no pude conectar mi catálogo con lo que realmente necesitaban. El comprador era duro de roer y volví a casa con las manos vacías.
Fue una lección valiosa: la preparación no es lo que viene antes del trabajo, es parte del trabajo. Podría haber tenido el doble de cámaras en el catálogo y aun así no habría salvado esa reunión, porque faltaba la base. Una herramienta de IA sobre un CRM que nadie completa correctamente es, en el fondo, la misma reunión. Solo que en forma de sistema.
Haz esto esta semana
Abre tus diez últimos deals ganados en el CRM y léelos como si acabaras de entrar a la empresa hoy mismo. Intenta entender por qué el cliente dijo sí, qué fue decisivo y quién tomó realmente la decisión.
¿Cuántos de los diez puedes entender solo con lo que aparece en el sistema? Si la respuesta es menos de siete, yo tendría cuidado antes de añadir más IA encima. Puede que tengas un CRM y un dashboard bonito, pero no necesariamente tengas una base sólida.
La buena noticia es que esto se puede arreglar, y a menudo sale mucho más barato que el próximo piloto de IA. Prefiero tres campos importantes que se rellenan siempre, a diez campos fantásticos que se rellenan a veces. Porque la IA es fantástica para amplificar. La pregunta es qué estás amplificando: buenos datos, buenos procesos y buenos hábitos te dan palanca en la dirección correcta. Desorden, malos hábitos e información a medias también te dan palanca, pero en la dirección equivocada.
Preguntas frecuentes
¿Por qué empeora la previsión de ventas al automatizarla si el sistema calcula correctamente?
El problema no es el cálculo en sí, sino que antes una persona con experiencia revisaba la cifra y detectaba cuando algo no cuadraba con la realidad. Al automatizar, esa capa de sentido común desaparece y empezamos a confiar más en la tabla, con sus decimales, que en el criterio humano.
¿Qué pregunta deberíamos llevar a la próxima reunión de dirección sobre IA?
Urban Gavelin propone preguntar: si apagáramos mañana todas nuestras herramientas de IA, ¿qué decisiones empeorarían realmente? La respuesta suele revelar mejor el nivel real de madurez en IA de una empresa que la cantidad de herramientas que ha comprado.