La inteligencia artificial (IA) enfrenta verdaderos desafíos en el ámbito de ventas y marketing, no por culpa de los modelos o datos, sino por la falta de un contexto adecuado que refleje el crecimiento real del negocio. Sin este entendimiento profundo, la IA manipula información desactualizada, lo que se traduce en errores y resultados limitados. Muchas empresas están convencidas de tener problemas con la IA, ya que sus herramientas generan correos sin respuestas o investigan cuentas que ya no son relevantes.
Además, el trabajo constante de copiar y pegar entre diversas aplicaciones solo produce contenido repetitivo, muy parecido al de la competencia. Actualmente, muchos líderes invierten en nuevas herramientas y organizan entrenamientos sin obtener respuestas a la pregunta crítica: ¿por qué la IA no está marcando una real diferencia?
El núcleo del problema no radica en los modelos o los datos, sino en el contexto que estas herramientas manejan. Aquellas empresas que comprendan este aspecto primero tendrán una ventaja competitiva frente a las que continúan buscando soluciones en modelos más sofisticados.
¿Qué aprenderás en este artículo?
Aquí exploraremos cómo la falta de contexto específico del negocio lleva a la IA a funcionar de manera ineficaz en los equipos de marketing, ventas y éxito del cliente. Además, discutiremos por qué entender el contexto es más que solo una función; es una infraestructura crucial. Examinaremos, también, los costos ocultos que representa la falta de contexto y las cinco dimensiones fundamentales que caracterizan el contexto de crecimiento necesario para que la IA opere de forma efectiva.
Por último, formularemos preguntas clave para evaluar cualquier plataforma de IA y, al final, podrás identificar los aspectos que necesitas mejorar para maximizar el rendimiento de tus herramientas de IA.
¿Por qué el contexto es esencial?
En el mundo actual, el contexto es una infraestructura, no una simple funcionalidad. Mientras que los datos reflejan el pasado, el contexto brinda significado y dirección. Por ejemplo, si un negocio fue clasificado como perdido hace tiempo, eso es solo un dato. Pero comprender por qué se perdió, como un cambio en el responsable de decisión o desacuerdos sobre precios, es el contexto que permite a la IA actuar de manera más informada.
Sin un sistema que registre y mantenga estos matices, la IA pierde la capacidad de ayudar. La inversión en diferentes herramientas que prometen cambios no servirá si no abordan la contextualización. Una buena IA debería consolidar información en un espacio accesible que evolucione junto a la empresa y sus objetivos, para evitar confusiones y repeticiones en el trabajo.
El costo del contexto
Denominamos “impuesto del briefing” al tiempo que tu equipo debe dedicar a reexplicar su negocio a la IA repetidamente debido a que esta no retiene la información necesaria entre sesiones. No solo es un problema de eficiencia, sino que representa oportunidades perdidas que podrían haberse aprovechado si la IA tuviera acceso a una historia completa y dinámica de tus clientes.
Dimensionando el contexto de crecimiento
Definimos cinco dimensiones que conforman el contexto de crecimiento necesario para que la IA sea efectiva:
- Contexto empresarial: posicionamiento y valor de tu oferta.
- Contexto del equipo: metodologías de trabajo reales.
- Contexto del proceso: flujos de trabajo.
- Contexto del cliente: historial de relaciones.
- Contexto de la red: inteligencia colectiva.
Evaluando tu plataforma de IA
Al elegir una solución de IA, las preguntas deben centrarse en su capacidad para captar el contexto completo y mantenerlo actualizado automáticamente. Una plataforma adecuada no solo debe permitir esta integración, sino también mejorar con el tiempo sin inversión constante, asegurando que siempre esté alineada con los objetivos del negocio.
Casos de éxito en América Latina y España
Ejemplificando cómo un contexto fragmentado afecta a distintos sectores, empresas en México y España han logrado unificar la información de sus clientes utilizando plataformas adecuadas, consolidando resultados y calidad de respuesta. Por ejemplo, Conker ha trabajado con compañías en la región para optimizar su uso de pauta digital y producción audiovisual, lo que ha resultado en una notable reducción en costos y mejora en tiempos de respuesta gracias a la centralización de su contexto.
Conclusión
La falta de contexto es el error más frecuente al implementar la IA en organizaciones. Aquellos que logren construir una infraestructura sólida de contexto de crecimiento verán un uso de la IA que realce su trabajo en lugar de obstaculizarlo. Aprender a integrar este aspecto crucial permitirá a las compañías no solo utilizar mejor la IA, sino también avanzar cada vez más con cada uso.