Estrategia de comercialización B2B e IA: el futuro de la inteligencia de datos con Cortex

El concepto de Go-to-Market (GTM) está dejando de considerarse un evento aislado, el "lanzamiento" de un producto, para convertirse en un proceso continuo y sistemático. En un entorno empresarial cada vez más competitivo, la supervivencia de las empresas depende de una simbiosis entre la intuición humana y la inteligencia aumentada.

podcast Trend Off, Leonardo Rangel, CEO de Cortex, ofreció una visión profunda de cómo 20 años de experiencia en IA han moldeado lo que hoy entendemos como eficiencia empresarial. Junto con Skyone, empresa que opera en infraestructura de datos y creación de agentes a través de AI Factory, la conversación reveló el camino hacia el "software del futuro".

En este artículo, exploramos los pilares principales de esta revolución tecnológica.

1. Redefiniendo la estrategia de comercialización: del lanzamiento al proceso continuo

Tradicionalmente, la industria de bienes de consumo popularizó el concepto de "Go-to-Market" (GTM) como un proyecto con fecha de inicio y fin. Sin embargo, para el mercado B2B y de servicios técnicos, el término ha evolucionado a "Going-to-Market" (: un sistema continuo para generar notoriedad, captar clientes potenciales, cerrar acuerdos y ampliar la base de clientes.

Para que este proceso sea eficiente, la estructuración debe basarse en datos y dividirse en cuatro áreas principales, como lo ejemplifican las soluciones de Cortex:

1. Comercio minorista: decisiones sobre expansión geográfica e ingresos proyectados por ubicación.
2. B2B: inteligencia para la prospección y coordinación de ventas.
3. Bienes de consumo: optimización de la presencia en los puntos de venta y de la gama de productos (SKU).
4. Creación de marca: medición del impacto económico de las relaciones públicas y el marketing.

2. IA predictiva vs. IA generativa: El poder del "Y"

Una de las preguntas más importantes del mercado es la diferencia entre los modelos de inteligencia artificial. Leonardo Rangel aclara que el futuro no pertenece a un solo tipo, sino a una combinación de ambos.

Inteligencia predictiva (aprendizaje automático)

Centrada en datos cuantitativos y numéricos, se encarga de los cálculos de probabilidad, los índices de conversión, la agrupación de clientes potenciales y la previsión de ingresos. Es la inteligencia que determina quién tiene más probabilidades de comprar.

Inteligencia Generativa (GenAI)

Especialista en la interpretación y producción de datos no estructurados, como texto, audio e imágenes. En el ámbito comercial, trabaja en la interfaz de usuario y el enriquecimiento de variables.

"La inteligencia generativa puede analizar imágenes o voz y extraer subtemas o matices del diálogo que alimentan el modelo predictivo, lo que hace que la decisión sea mucho más precisa.".

3. El expediente de compromiso: el fin de la prospección superficial

Uno de los mayores avances en productividad en la estrategia de comercialización B2B es la sustitución de la prospección fría y genérica por el uso de agentes de orquestación.

En lugar de que un representante de ventas (BDR o SDR) reciba solo un nombre y un número de teléfono, ahora dispone de un expediente de interacción. Este documento, integrado directamente en el CRM, proporciona la "hoja de ruta":

• Adecuación al mercado: ¿por qué esa empresa es ahora un objetivo?
• Comité de compras: ¿quiénes son los responsables de la toma de decisiones y las personas influyentes?
• Señales recientes: ¿Ha contratado la empresa a nuevos profesionales? ¿Ha cambiado su tecnología? ¿Ha publicado algo relevante en LinkedIn?

Esta inteligencia permite a los profesionales humanos centrarse en lo que mejor saben hacer: construir relaciones y cerrar ventas complejas, mientras que la tecnología se encarga del análisis de datos y la preparación estratégica.

4. La era de la fábrica de IA y el software como servicio (SaaS v2)

Skyone presentó el concepto de Fábrica de IA, un marco que transforma datos brutos en agentes expertos. El proceso consiste en recopilar información, estructurarla en lagos de datos y utilizar modelos de lógica de negocio (LLM) para crear agentes que puedan actuar como un "director financiero virtual" o un "estratega de marketing".

En un futuro próximo, el software dejará de ser simplemente una herramienta de registro para convertirse en una capa de servicios. Su valor se desplazará de la simple acción de "hacer clic en botones" a la singularidad de los datos propios y la capacidad de ejecutar tareas complejas de forma autónoma.

5. Superar el ruido excesivo

Con la democratización de la IA, el desafío ha cambiado: no hay escasez de información, sino un exceso de ruido. Lo más difícil es extraer la información valiosa de este exceso de datos.

Las empresas sólidas se centran en la seguridad de sus propios datos y en la especialización en problemas específicos. El cliente no solo busca una capacidad ; busca una solución a un problema empresarial concreto, ya sea aumentar las ventas, expandirse de forma segura u optimizar los costes.

Conclusión: la inteligencia aumentada es el estándar

En todas las revoluciones tecnológicas anteriores, el nivel general de productividad social ha aumentado, y la IA no será la excepción. La simbiosis entre las capacidades analíticas de las máquinas y el juicio estratégico humano será lo que defina a los líderes del mercado en los próximos años.

Si quieres profundizar en este tema y conocer los detalles de esta fascinante conversación sobre datos, IA y el futuro de los negocios, no te pierdas el episodio completo.

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Escrito por Skyone