Tres valiosas lecciones de IA para aplicar ya en tu empresa

Si trabajas en los departamentos de marketing o ventas, seguramente, ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude, Perplexity o Breeze ya forman parte de tu vocabulario habitual. La IA generativa ya nos está ayudando a automatizar tareas relacionadas con la creación de contenidos, imágenes, etc. En cambio, no parecemos tener tan presente la IA predictiva, que es la que nos puede servir para detectar tendencias a partir de datos fiables y, por tanto, a tomar mejores decisiones empresariales.

Esto puede deberse a que, según los datos del estudio, casi un 25% de las empresas confiesa no tener una estrategia definida. Es decir, que muchos estamos explorando con ella, pero no la hemos convertido en un elemento integrado en el core del negocio. Existen muchas opciones, pero todas deberían estar alineadas en torno a un objetivo común: alcanzar el propósito último de la empresa.

Y aquí viene el meollo de la cuestión.  ¿Con qué propósito se está empleando la inteligencia artificial? ¿Con qué calidad de datos estamos trabajando? ¿Qué papel juegan los LLMs en nuestra visibilidad de marca? ¿Existe una persona dedicada a la gobernanza de la IA o no existe un criterio unificado para su uso en la empresa? Ha llegado la hora de dar respuesta a estas cuestiones porque usamos muchos asistentes de IA, pero en la mayoría de casos, sin rumbo definido. Cada respuesta es una lección que debes aprender e implementar sin demora en tu negocio si no quieres quedarte atrás. ¡Allá vamos!

La IA amplifica y da velocidad a lo que ya tenemos. Es una herramienta más. Poderosa, sí, pero herramienta, al fin y al cabo. Por tanto, más vale que lo que tengamos esté bien pensado y definido.

¿Cómo es la calidad de los datos que tenemos almacenados? Si los datos son antiguos o están duplicados, incompletos o sin homogeneizar y automatizamos tareas con IA que los usan como base, el resultado serán acciones con más agujeros que un queso gruyer o predicciones con menos fiabilidad que las de Rappel.

Por tanto, lo primero es hacer limpieza. ¿Qué datos queremos recoger y para qué? Hay que tenerlo claro y eliminar lo demás. Es la hora de depurar nuestras bases de datos. 

El data cleansing periódico debe ser tu nuevo mantra para mantener la calidad del dato. Porque es la base de todo lo demás. Así que asegúrate de que los datos que tengáis, sean pocos o muchos, estén correctos.

 

¿Cómo hacer para que nuestra marca sea visible en el mundo de los LLMs (Large Language Models o Grandes Modelos del Lenguaje)? En un mercado tan saturado y globalizado como el actual, hay que sobresalir. Ser "encontrable" y "citable" por las IAs, pero también por nuestros leads. Debemos ejercer el liderazgo de opinión o thought leadership en lo nuestro. Es decir, ser autoridad en lo que hacemos. 

Si lo piensas, esto no difiere tanto de lo que veníamos haciendo hasta ahora. Por lo menos, en inbound marketing. Se trata de conocer lo mejor posible a nuestro buyer persona para ofrecerle la información que necesita en el momento oportuno para convertirnos en su experto de confianza. Se trata de ser expertos en lo que hacemos y compartir nuestro conocimiento para erigirnos en referentes del sector. 

Y para ello, debemos tener meridianamente claro cuál es el propósito de nuestra empresa, más allá de vender, y nuestro valor diferencial para así distinguirnos de la competencia. Por ejemplo, en Tiralíneas, nuestro propósito es ayudar a las empresas a digitalizarse con productos tecnológicos, onboardings o estrategias online que les faciliten su día a día. Y nuestro valor diferencial es que siempre lo hacemos con un enfoque humano —la tecnología debe estar al servicio de las personas y no al revés— y cercano.

Con esto en mente, debemos establecer una estrategia de creación de contenidos (en diversos formatos) que nos hagan estar presentes en el mundo digital. Cuanto más específico y útil sea nuestro contenido, mejor resolverá las dudas de nuestros leads convirtiéndonos en referente a sus ojos, pero también volviéndonos más "citables" para el GEO (Generative Engine Optimization). 

La hora de quedarnos el conocimiento para nosotros ha pasado. Da el paso y comparte lo que sabes: es cuestión de supervivencia empresarial.

Te pongo en situación. Un comercial acude a un posible cliente para ofrecerle un producto en el que está interesado. Introduce los datos rápidamente desde el teléfono mientras habla con él, pero se le olvida crear el negocio o asignar la etapa del ciclo de vida. ¿Te suena? Igual estás pensando que esto se produce en el mejor de los casos y que, en el peor, el comercial solo rellena unas notas cuando está con el cliente y que luego las pasa a un Excel que importará al CRM de manera incompleta, porque no se acordará bien de la información o porque no tiene tiempo. Es decir, es un proceso que hace aguas por todos lados. 

¿Y qué pasa con el resto de procedimientos? Por ejemplo, ¿cómo pasan los MQLs a ventas? ¿Existe un sistema estandarizado de soporte o una estrategia de cross-selling una vez realizada la venta? Si no lo habéis hecho ya, tenéis  que empezar a pensar en todo esto porque la estandarización y la homogeneización son las mejores amigas de la IA. 

Por ejemplo, ¿qué etapas tendrá el proceso comercial? ¿Cómo se va a pasar de una etapa del pipeline a la siguiente? Es el momento de definir bien los procesos principales de tu negocio y compartirlos con todo el equipo. No basta con cuatro generalidades que al final solo generan confusión, hay que establecer claramente cada uno de los procesos y sus etapas en detalle reflejándolas en la herramienta que nos resulte más útil e impulsar una cultura compartida en su uso. 

Se acabó el que cada trabajador vaya por libre. Hay que hacer como en Fuenteovejuna: todos a una. Hacer equipo es fundamental para conseguir obtener lo que queremos de la IA en materia corporativa. 

 

Mantener la calidad de los datos de manera constante, convertirse en líder de opinión y estandarizar todos los procesos, casi nada. Seguro que has leído las tres lecciones y te han empezado a temblar las piernas mientras pensabas que son tareas hercúleas.

¡Nadie dijo que fuera fácil! Pero, por suerte, aquí sí que podemos valernos de diversas herramientas —incluidos los asistentes de IA— para que nos ayuden. 

Los CRMs como HubSpot pueden ayudarnos a limpiar nuestra BBDD gracias a funcionalidades para gestionar duplicados o filtros para depurar contactos como el de rebote duro, por ejemplo.

Lo mismo pasa con la creación de contenidos. Breeze y otros asistentes de IA generativa nos ayudan a crear contenidos más rápido que nunca en todos los formatos: nuevas publicaciones que se crean a partir de un post o una idea en formato texto o audio, búsqueda de temas atractivos con mayores posibilidades de clic, automatizaciones de email marketing con contenido inteligente segmentado por diferentes propiedades, etc. 

Lo más complejo quizás sea el tercer punto, pero aquí su uso también puede marcar la diferencia. Un CRM es muy útil para plasmar nuestros procesos a uno o varios pipelines y para establecer criterios claros, por ejemplo, en materia de cualificación de leads (lead scoring). Unido al uso organizado de carpetas y al empleo de una nomenclatura estandarizada y clara para los segmentos, los documentos, los workflows y demás, nos va a facilitar el orden y la homogeneidad. 

Eso sí, para no empezar a construir la casa por el tejado, lo mejor es empezar definiendo nuestra estrategia. Y para ello hay que establecer unos objetivos SMART que nos permitan alcanzar el fin último de nuestro negocio. Utilizar la IA sin estrategia es como conducir sin rumbo: divertido pero caro.

Por eso y como veíamos al principio, si realmente queremos extraer provecho de todo lo que nos ofrece la inteligencia artificial, hay que integrarla en la estrategia de negocio: saber para qué y cómo vamos a usarla. Esto nos permitirá pasar de un empleo más superficial a uno más estratégico y decisivo.

Y ese puede ser el momento de dar el paso y designar a una persona responsable de mantener la calidad del dato y que establezca la gobernanza de la IA para nuestra empresa. O de contactar con profesionales que puedan ayudarnos con estas tareas. ¿Otro gasto? No, una inversión de futuro. 

La IA ha venido para quedarse y no hay que tener miedo de lo que nos puede ofrecer, sino tener claro qué queremos que nos ofrezca y saber que somos nosotros los profesionales que tenemos que dirigirla y no al revés. 

¿A qué esperas para convertir la IA en un valor estratégico de tu empresa? ¡Aplica ya estas tres lecciones y no te quedes atrás!