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El mes pasado, llevamos a cabo una sesión de capacitación interna de dos días sobre IA en Sresky.
Sinceramente, al principio había opiniones divididas dentro de la empresa. Algunos pensaban que, dado nuestro apretado calendario laboral, dedicar dos días a aprender sobre IA podría ser demasiado idealista. Otros temían que, si bien la IA parece estar de moda, tal vez no sea aplicable en las ventas reales ni en la interacción con los clientes.
Pero una vez transcurridos los dos días, la opinión general fue bastante consistente: no se trataba de si era útil o no, sino más bien de que no habíamos descubierto cómo usarlo antes.
Lo que realmente está frenando al equipo de ventas no es la capacidad, sino la gestión del tiempo.
Si has trabajado en ventas B2B, probablemente hayas tenido la misma experiencia:
Al final del día, el tiempo que realmente se dedica a la "toma de decisiones del cliente" y a "tramitar los pedidos" es sorprendentemente limitado.
La mayor parte del tiempo está fragmentado por estas tareas:
- Revisar repetidamente el tono y la redacción de los correos electrónicos.
- Búsqueda de información del cliente en múltiples sistemas.
- Ser interrumpido a la mitad de la lectura de la documentación del producto.
- Recibo muchas consultas pero me cuesta priorizarlas rápidamente.
Consideradas individualmente, ninguna de estas tareas es complicada, pero cuando se acumulan, alteran por completo el ritmo del día.
Durante nuestra revisión posterior a la capacitación, llegamos a una conclusión bastante sencilla:
El problema no es la baja eficiencia, sino la baja densidad del procesamiento de la información.
La IA realmente marca la diferencia no al "reemplazar el trabajo", sino al reducir la carga.
Durante la formación, no nos centramos en conceptos teóricos; en cambio, trabajamos directamente con situaciones empresariales reales.
Tomemos como ejemplo los correos electrónicos en varios idiomas.
Anteriormente, cuando los compañeros de trabajo escribían un correo electrónico en alemán o español, el proceso estándar era: redactar en chino → traducir → ajustar el tono → verificar la terminología técnica.
Era habitual que hubiera un intercambio constante de revisiones, y un solo correo electrónico solía tardar entre 30 y 40 minutos.
Posteriormente, cambiamos a un enfoque diferente, permitiendo que la IA participara directamente en la "generación del primer borrador".
Una ventaja particularmente notable no fue que fuera "más rápido", sino que ya no teníamos que preocuparnos tanto por la redacción.
El comentario más frecuente de mis compañeros fue: "Por fin, no tengo que quedarme mirando una sola frase y pensar en ella durante horas".
Los comentarios de los clientes también fueron bastante directos; algunos incluso respondieron específicamente diciendo: "Esta respuesta fue más profesional y oportuna que la anterior".
Este cambio puede no parecer drástico, pero para el comercio internacional o los equipos B2B en el extranjero, en realidad es bastante significativo.
El segundo cambio se produjo en el “procesamiento de la información del cliente”.
En el ámbito de los negocios B2B, las tareas que requieren más trabajo suelen ser aquellas que parecen ser "solo un poco de organización".
Por ejemplo:
- Priorización de un conjunto de consultas
- Completar la información faltante del cliente.
- Comparación de las especificaciones técnicas entre diferentes versiones.
- Clasificación de los comentarios posventa por tipo de problema
Estas tareas no son difíciles, pero consumen mucho tiempo y son propensas a errores.
Realizamos un experimento durante el entrenamiento:
Introdujimos un conjunto de consultas reales y docenas de páginas de documentación del producto directamente en la IA y le pedimos al equipo que diseñara un flujo de trabajo para su procesamiento.
Un resultado claro fue que:
El contenido que antes requería medio día para organizarse ahora se puede convertir en una "versión utilizable" en poco más de diez minutos, incluyendo:
- ¿Qué clientes merecen prioridad?
- ¿Qué solicitudes plantean riesgos potenciales?
- ¿Qué información falta claramente?
Por supuesto, esto no significa que la IA "tome decisiones" directamente; más bien, primero organiza la información previamente dispersa en un formato estructurado, tras lo cual los humanos emiten el juicio final.
Esta distinción es realmente muy importante en el trabajo diario:
La IA no toma decisiones por ti, sino que reduce el tiempo que dedicas a "buscar información".
El tercer cambio es aún más interesante: todos empezaron a crear sus propios flujos de trabajo.
El último día de formación, pedimos a todos que abordaran una tarea relativamente "abierta":
Identifica las tres tareas más repetitivas de su rutina diaria y descubre cómo vincularlas entre sí utilizando inteligencia artificial.
No había requisitos de codificación ni respuestas predefinidas.
Los resultados fueron bastante interesantes:
Una persona integró la investigación de la competencia, la redacción de informes semanales y los informes internos en un único flujo de trabajo. Lo que antes llevaba varias horas a la semana ahora se puede completar en media hora.
Otros crearon un “nuevo proceso de incorporación de clientes”, que incluía:
- Organización automática de los antecedentes de la empresa
- Extracción de puntos clave de comunicación
- Generar puntos clave para la primera reunión.
El equipo de ventas señaló que el cambio más notable no fue la velocidad, sino que "ya no se pasa nada por alto".
Este punto es realmente crucial:
Muchos problemas de eficiencia no se deben a la lentitud, sino a la inconsistencia.
Los cambios no fueron tan drásticos como habíamos imaginado, pero fueron graduales.
Tras la formación, realizamos una sencilla comparación durante un período de un mes:
- El tiempo de procesamiento de correos electrónicos se redujo significativamente (estimamos que en un 60%).
- El proceso de selección de consultas se volvió más rápido.
- El tiempo dedicado a organizar manualmente la información disminuyó
- La tasa de error también disminuyó ligeramente.
Pero aún más notable que estas cifras fue el cambio en nuestra forma de trabajar.
En el pasado, todos seguían el enfoque de "primero realizar las tareas y luego buscar la información".
Ahora se trata más bien de "dejar que el sistema organice primero la información y luego encargarse de la tarea".
Este cambio de orden es sutil, pero su impacto es significativo.
Un punto que es fácil pasar por alto: la IA no solo aporta eficiencia, sino que cambia la estructura del trabajo.
Posteriormente, discutimos un asunto internamente:
Si nos centramos únicamente en las mejoras de eficiencia, es fácil subestimar el impacto de la IA.
Los cambios más importantes son, en realidad:
- Actualmente, el tiempo de las personas se concentra en el “juicio” y la “comunicación”.
- La “organización” y las “tareas repetitivas” se están reduciendo gradualmente.
- La dependencia del equipo de la información ha cambiado.
En otras palabras, no es que una tarea específica se haya vuelto más rápida, sino que el enfoque del trabajo ha cambiado.
Reflexiones finales: La IA no es un problema de herramientas, sino de procesos.
Muchas empresas hablan de IA en estos días, pero cuando llega el momento de la implementación real, a menudo se estancan en un punto:
No se trata de “si usarlo o no”, sino de “cómo integrarlo”.
Nuestra experiencia esta vez fue bastante sencilla:
Si la IA se considera simplemente una herramienta independiente, su valor es limitado;
Pero si se integra en los procesos, transformará gradualmente la forma en que trabajan los equipos.
Esta fue también la conclusión más tangible de la sesión de entrenamiento de Sresky.