Una de las preguntas más importantes que creo que cualquiera debe hacerse al plantearse usar una nueva tecnología es: ¿Esto me ayuda a hacer mejor las cosas, o a hacer cosas mejores? Es decir, ¿puedo hacer lo que hago actualmente pero un poco más rápido, un poco más barato, un poco más fácil? ¿O puedo hacer algo que antes no podía hacer? 

En ventas, creo que la IA es lo segundo, pero se está tratando como si fuera lo primero, y eso corre el riesgo de empeorar el problema que intentamos resolver con ella. Déjame explicarlo.  

Solo hay un número limitado de horas al día, y la gestión de cuentas conlleva muchísimo trabajo antes siquiera de acercarte a vender. Hay incidencias de clientes que resolver, reuniones que preparar, pedidos que perseguir, correos que responder y solicitudes internas que atender.  

Luego está el trabajo que supone encontrar la información que necesitas en el CRM, el ERP, el correo, los paneles, los informes y dondequiera que esté. Por no mencionar todo el trabajo de introducir información en el CRM.  

Si eres responsable de una gran cartera de negocio (y seamos sinceros, la mayoría de los comerciales lo son), mantener todo eso bajo control ya es bastante difícil. Trabajar de forma proactiva con cada cliente es otro tema totalmente distinto. 

Así que la gente toma decisiones perfectamente sensatas sobre cómo emplear su tiempo. Se centran en las cuentas que saben que los necesitan. Atienden a los clientes que más ruido hacen. Mantienen sus propias notas porque es más rápido. Llevan una hoja de cálculo porque les funciona. Actualizan el CRM cuando pueden. 

Desde su punto de vista, están sacando el trabajo adelante.  

Por desgracia, esas decisiones perfectamente racionales crean problemas en otros lugares. 

El líder de ventas quiere que su equipo pase más tiempo con los clientes, pero también se ve persiguiendo actualizaciones del CRM porque necesita saber qué está pasando. 

El CRO quiere una mejor cobertura de la base de clientes y más ingresos, y al mismo tiempo necesita información precisa para entender si el negocio va a cumplir sus objetivos. 

La dirección necesita datos fiables de clientes y del pipeline para hacer previsiones y tomar decisiones, pero parte de la información más útil está en bandejas de entrada, hojas de cálculo, libretas o en la cabeza de las personas. 

Y TI, después de haber invertido en sistemas pensados para crear una fuente fiable de información de clientes, acaba dando soporte a una colección de soluciones alternativas junto a ellos. 

Así es como acabas con una situación en la que todo el mundo pide algo razonable, pero colectivamente estamos pidiendo a los comerciales que hagan dos cosas opuestas: dedicar más tiempo a vender y dedicar más tiempo a mantener la información que necesita el resto de la empresa. 

Seguro que esto es exactamente el tipo de cosa que la IA debería resolver, ¿no?  

No faltan ideas para aplicar la IA a las ventas. Puedes usarla para redactar correos, resumir llamadas, investigar cuentas, elaborar informes, preparar seguimientos y responder preguntas sobre clientes. 

Todas son cosas útiles. Pero todas caen en el terreno de 'hacer las cosas mejor'. 

Dada la sobrecarga que ya tienen los comerciales, creo que hay una pregunta más interesante que hacer: ¿Puede la IA reducir la cantidad de información y administración con la que tienen que lidiar en primer lugar? 

Pensemos en un comercial con 80 cuentas. 

Darle un asistente de IA que pueda resumir cualquier cuenta en segundos es obviamente mejor que pedirle que dedique 20 minutos a investigarla por su cuenta. 

Pero aun así necesita saber qué cuenta consultar. 

Esa diferencia importa. 

Hay una gran diferencia entre una tecnología que facilita que alguien extraiga información y una tecnología que le lleva la información adecuada cuando la necesita. 

Si uno de esos 80 clientes ha reducido de repente su volumen de pedidos, ¿por qué debería el comercial tener que ir a buscar esa información? 

Si una cuenta que normalmente hace un pedido cada seis semanas ha llegado a la octava semana sin hacer un pedido, ¿por qué alguien tendría que acordarse de comprobarlo? 

Si ha cambiado algo que hace que una cuenta merezca atención hoy, ¿por qué esperar a que el comercial lo descubra? 

Para mí, aquí es donde la IA empieza a ser realmente útil. No como otro lugar al que los comerciales tengan que ir a buscar respuestas, sino como una forma de hacer por ellos más parte de esa búsqueda. Aquí es donde empezamos a pasar a 'hacer cosas mejores'.  

Porque si a un comercial se le presentan los pasos a seguir más adecuados basados en información que necesita pero no sabía que necesitaba, de repente puede atender a muchos más de sus clientes con un nivel de servicio personalizado que antes no habría sido posible. 

Más IA podría traducirse fácilmente en más saturación 

Aquí hay un peligro, porque la IA es extremadamente buena produciendo cosas. 

Dale algo de información de clientes y puede generar un resumen. Dale la grabación de una llamada y puede generar notas. Dale un conjunto de datos y puede generar conclusiones. Y como generar todas esas cosas ahora es barato y fácil, podemos generar muchísimas. 

Lo cual es fantástico, hasta que alguien tiene que leerlas. 

Si no tenemos cuidado, pasaremos los próximos años añadiendo resúmenes, recomendaciones, alertas y hallazgos generados por IA encima de una cantidad de información de clientes que ya resulta abrumadora, y luego nos felicitaremos por hacer a los comerciales más productivos. 

La mejor prueba probablemente sea mucho más sencilla: ¿Significa esto que el comercial tiene menos trabajo que hacer? 

¿Reduce el tiempo que dedican a buscar información? ¿Significa que pueden trabajar de forma eficaz con una mayor parte de su base de clientes? ¿Elimina parte de la administración que les impide pasar tiempo con los clientes? ¿Ayuda al negocio a obtener mejor información sin depender de que el comercial esté alimentando constantemente la máquina? 

Porque si la IA puede hacer esas cosas, empezamos a resolver la contradicción. 

Los comerciales ganan más capacidad para vender, sin que la dirección sacrifique la visibilidad que necesita para dirigir el negocio. La información útil de clientes puede venir de los sistemas en los que ya existe, en lugar de depender de que alguien la vuelva a introducir. TI puede dedicar menos tiempo a dar soporte a las soluciones alternativas que aparecen cuando la gente no considera útiles sus sistemas principales. 

Esa es una promesa mucho más interesante que generar el resumen de una reunión un poco más rápido. 

Lo que nos devuelve al CRM 

Debajo de todo esto hay una pregunta incómoda. 

El CRM lleva décadas prometiendo ayudar a los comerciales a vender y a las empresas a entender a sus clientes. Sin embargo, los comerciales están saturados, la adopción sigue siendo un problema, la información de clientes sigue escapándose a hojas de cálculo y libretas, y la dirección sigue teniendo dificultades para obtener una imagen fiable de lo que realmente está pasando. 

Entonces, ¿cómo hemos llegado hasta aquí? 

Nuestro CEO, David Roberts, lleva más de dos décadas trabajando en CRM, primero asesorando a organizaciones sobre estrategia e implantación de CRM en Accenture y ahora desde el otro lado de la mesa en SugarAI. 

En su nuevo informe, CRM de precisión: cumplir la promesa incumplida, analiza por qué el CRM no ha logrado cumplir partes de su promesa original, cómo ha cambiado el problema que necesita resolver y por qué la IA nos brinda la oportunidad de hacer por fin algo al respecto. 

Si estás pensando en cómo la IA puede ayudar a tus comerciales a dedicar más tiempo a vender sin sacrificar el conocimiento del cliente del que depende el resto de tu negocio, merece la pena leerlo. 

Leer CRM de precisión: cumplir la promesa incumplida