¿Qué es un AI ? Una breve explicación

Entonces, ¿qué es exactamente un AI ? A diferencia de AI tradicional, AI funciona según reglas predefinidas, un AI es un componente de software capaz de actuar en nombre de un usuario o un sistema. Funciona según un marco de «percibir-pensar-actuar»: percibe su entorno y data, razona a partir de esa información para generar conclusiones y actúa mediante decisiones autónomas o asistidas. Esto permite a los agentes orquestar flujos de trabajo complejos, coordinar múltiples subagentes especializados y aplicar la lógica para resolver problemas con un alto grado de autonomía. Pueden anticiparse de forma proactiva a las necesidades y adaptarse a condiciones cambiantes, utilizando un razonamiento contextual avanzado para la toma de decisiones. Esta evolución de herramientas estáticas a socios dinámicos capaces de resolver problemas es lo que hace que AI sean excepcionalmente potentes para impulsar una transformación empresarial tangible.

Cómo AI impulsan la transformación comercial

AI constituyen una herramienta versátil para mejorar las operaciones comerciales y estrechar las relaciones con los clientes. Al orientar sus capacidades hacia funciones comerciales específicas, las organizaciones pueden alcanzar niveles de eficiencia y crecimiento sin precedentes. Un estudio reciente muestra que muchas empresas están integrando estas herramientas AI: el 58 % ya las está utilizando de alguna forma en unidades de negocio específicas y otro 35 % está explorando activamente su implementación [3]. Teniendo en cuenta el panorama actual de las grandes empresas en muchos sectores, se identifican cuatro áreas principales como las más relevantes para la aplicación AI en funciones comerciales. Estas áreas proporcionan una perspectiva estructurada para comprender dónde las organizaciones pueden obtener el mayor impacto.

1. Una revolución en la gestión de las relaciones con los clientes

El impacto de AI es especialmente notable en el ámbito comercial y en la gestión de las relaciones con los clientes. Bouygues Telecom se ha asociado con Artefact ofrecer un ejemplo práctico muy convincente. Ante una compleja gama de Servicios móviles Servicios generaba frustración entre los clientes, la Compañia un asistente de ventas generativo AI[7]. Desarrollado con Agent Builder de Google, el asistente ofrece orientación las 24 horas del día, los 7 días de la semana, gestionando conversaciones naturales y recomendaciones personalizadas. Sincroniza el chat con el sitio web, guiando a los usuarios a lo largo de su proceso de compra como lo haría un asistente en una tienda física.

«Logramos convertir este comportamiento en una indicación para Vertex AI Builder. Las primeras pruebas revelaron un gran potencial». — François Gette, responsable de innovación abierta de Bouygues Telecom, sobre el uso de AI CloudGoogle Cloud[7].

Esta tecnología no se limita a los asistentes basados en texto. En otra implementación estratégica para una importante Compañia de bienes de consumo envasados (CPG), se están desarrollando agentes AI para que actúen como poderosos aliados del equipo de televentas B2B. El objetivo principal es ayudar al equipo a llegar a miles de clientes más pequeños a los que antes no se podía contactar por teléfono. Se les está entrenando para que hagan sugerencias inteligentes de ventas adicionales, como ofrecer un mejor precio en un paquete de productos más amplio. Para crear una conexión más humana y local, los agentes pueden incluso hablar con diferentes acentos regionales, adaptándose a la ubicación del cliente. Los beneficios potenciales son sustanciales: aumento de las ventas en un mercado hasta ahora sin explotar, mayor eficiencia operativa y un trato personalizado y de alta calidad en cada llamada.

Este cambio queda respaldado por estudios del sector, que revelan que casi la mitad (46 %) de los compradores empresariales preferirían ahora un AI a una persona simplemente por la rapidez del servicio [10]. A gran escala, Erica, la asistente virtual de Bank of America, ha gestionado más de 1 500 millones de interacciones con clientes, lo que demuestra la capacidad de estos agentes para mantener una gestión eficaz y permanente de las relaciones con los clientes [6].

La visión deAI se hace realidad en el flujo de trabajo diario del equipo de ventas. En lugar de empezar la mañana revisando manualmente data del CRM, el comercial recibe un informe proactivo de su AI . «Buenos días. Tu máxima prioridad es la renovación de ACME Corp, que está en riesgo debido a la baja adopción de funciones. He analizado sus data de uso, redactado un correo electrónico personalizado en el que destaco el valor de las funciones infrautilizadas y sugerido una llamada de 15 minutos. ¿Desea aprobarlo y enviarlo?» Este agente se encarga de la data , lo que libera al comercial para que se centre en conversaciones estratégicas de alto valor.

2. Potenciar la eficiencia comercial

Aunque a menudo se pasa por alto, el back-office comercial es un ámbito ideal para que AI generen importantes mejoras en la eficiencia. Estos agentes destacan en la automatización de tareas repetitivas y de gran volumen que consumen un tiempo valioso, como el registro de clientes y productos, la gestión de pedidos y las consultas sobre el estado de los mismos.

Por ejemplo, un distribuidor del sector manufacturero puede utilizar un AI para procesar los pedidos de compra enviados por correo electrónico. El agente lee el PDF adjunto, valida la cuenta del cliente, compara los códigos de producto (SKU) con el inventario del ERP e introduce el pedido en el sistema. Esto no solo reduce el tiempo de procesamiento de los pedidos de horas a minutos, sino que también elimina los costosos errores data manual data , lo que se traduce en una reducción significativa de los costes operativos en las funciones relacionadas.

Otra aplicación interesante de AI en el ámbito de la eficiencia comercial consiste en mejorar la productividad del equipo de ventas mediante perfiles sintéticos y la inteligencia empresarial aumentada (BI). La primera consiste en AI generativa que, tras haber sido entrenadas con data históricos de interacción con los clientes, pueden simular una gran variedad de perfiles de clientes. Los representantes de ventas interactúan con estos perfiles virtuales a través de escenarios basados en chat, lo que les permite practicar y perfeccionar enfoques personalizados en un entorno de formación sin riesgos. La segunda aplicación aborda un reto común al que se enfrentan muchas organizaciones: democratizar la toma de decisiones data sin sobrecargar al equipo de ventas con paneles de control que requieren mucho tiempo o reports estáticos. Los asistentes de BI aumentada ofrecen una solución elegante al proporcionar información personalizada sobre el rendimiento a través de interfaces conversacionales. Por ejemplo, un comercial de campo podría acceder a métricas de ventas en tiempo real a través de una herramienta familiar como WhatsApp, lo que haría que la información crítica estuviera disponible de forma fluida dentro de su flujo de trabajo diario.

3. Optimización de la gestión del crecimiento de los ingresos (RGM) y la fijación de precios

AI están especialmente preparados para hacer frente a la complejidad de la gestión de precios y márgenes (RGM). Al analizar data de mercado en tiempo real, los precios de la competencia, la logística de la cadena de suministro y las tendencias históricas de ventas, los agentes pueden recomendar e incluso aplicar estrategias óptimas de precios y promociones. Pueden simular el impacto de un ajuste de precios o de una oferta promocional tanto en los ingresos como en el margen, lo que permite a los equipos tomar decisiones basadas en data, y no solo en la intuición.

Por ejemplo, imaginemos una Compañia de bienes de consumo Compañia un AI para supervisar los precios de la competencia en las plataformas de comercio electrónico. El agente podría ajustar de forma autónoma el precio de su producto estrella en unos pocos céntimos para hacerse con el «estante digital», o bien señalar una oportunidad promocional de alto margen cuando un competidor clave se quede sin existencias, maximizando así directamente los ingresos sin necesidad de una intervención humana constante.

4. Mejora del rendimiento del equipo de ventas y de la estrategia de comercialización (RTM)

Es aquí donde AI pasan de ser herramientas analíticas a convertirse en socios estratégicos para el equipo de ventas. En el marco de la estrategia RTM, pueden optimizar las campañas de marketing actuando como generadores de perfiles de clientes AI[8], analizar enormes conjuntos de datos para identificar segmentos desatendidos y modelar oportunidades de expansión.

Un ejemplo claro de este potencial lo encontramos en Sanofi, que está utilizando AI agentiva AI transformar sus actividades de marketing y comerciales. En lugar de limitarse a crear un sistema de preguntas y respuestas, Sanofi está implementando AI capaces de acceder directamente y analizar grandes cantidades de data estudios de mercado para ofrecer información estratégica para el lanzamiento de nuevos productos, un proceso que promete acelerar el tiempo de comercialización y optimizar el impacto comercial [9].

De la implementación al impacto: una perspectiva estratégica

La adopción de AI ofrece un rendimiento claro y cuantificable. Los estudios indican que las organizaciones que implementan estas soluciones alcanzan un retorno de la inversión previsto del 13,7 % [3]. Esto pone de relieve el valor tangible de AI con capacidad de actuación, lo que refuerza su potencial como motor estratégico para la eficiencia y el impacto empresarial.

Sin embargo, para aprovechar este potencial se requiere un enfoque estratégico que vaya más allá de la mera tecnología. Aunque muchas organizaciones están experimentando con AI agentiva, cabe destacar que la mayoría de estos proyectos no pasan de la fase de prueba de concepto. El proceso exige una planificación meticulosa:

  • Adopción estratégica: Las organizaciones deben identificar las áreas de mayor impacto para la implementación. Según estudios Artefact , el valor suele materializarse en un plazo de 13 meses, y las implementaciones duran una media de entre 4 y 6 meses.
  • Integración con los sistemas existentes: Es fundamental que AI se integren a la perfección con los sistemas empresariales existentes, como los sistemas CRM y ERP, para poder aprovechar todo su potencial.
  • Combinar la tecnología con el cambio cultural: para que la implementación tenga éxito, es necesario fomentar una cultura que acepte AI una mejora de las capacidades humanas.

Por supuesto, este proceso no está exento de importantes dificultades. La integración perfecta de los agentes con los sistemas CRM y ERP heredados supone un enorme esfuerzo técnico y financiero, que a menudo implica una inversión multimillonaria en un profundo trabajo de arquitectura y data . Igualmente desafiante es el cambio cultural; no se trata simplemente de formar al personal en el uso de un nuevo software, sino de rediseñar los flujos de trabajo fundamentales y generar confianza en las recomendaciones automatizadas. Para superar con éxito estos obstáculos se requiere un apoyo ejecutivo sostenido y una estrategia de gestión del cambio deliberada, lo que confirma que la implementación AI es una transformación profunda y estratégica, y no una simple solución «plug-and-play».

El futuro de esta tecnología es, sin lugar a dudas, «agente». Gartner prevé que, para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incorporarán AI «agente» AI 5]. Al mismo tiempo, se espera que los flujos de trabajo AI se extiendan rápidamente por las organizaciones, pasando de ser proyectos piloto especializados a convertirse en parte integral de las operaciones empresariales básicas.

A pesar del potencial transformador de AI autónoma, su implantación a gran escala sigue siendo un reto importante. Gartner destaca que, aunque la creación de prototipos es relativamente sencilla, más del 40 % de los proyectos corren el riesgo de ser cancelados de aquí a 2027 debido a la falta de claridad sobre su valor o al aumento de los costes, y solo alrededor de una cuarta parte supera la fase de prueba de concepto [4]. Esto pone de relieve la brecha existente entre la experimentación y la adopción sostenible a nivel de producción.

Conclusión

AI están llamados a redefinir de forma radical la eficiencia comercial y a impulsar una verdadera transformación empresarial. Al pasar de un debate sobre la tecnología a centrarse en resolver los principales retos comerciales, las empresas pueden alcanzar niveles de productividad sin precedentes, lograr reducciones significativas de costes y mejorar la satisfacción del cliente. Adoptar la transformación digital de forma estratégica, fomentarAI sólidaAI , e invertir con acierto en estos sistemas inteligentes permitirá a las empresas aprovechar al máximo el poder transformador de AI , asegurándose una ventaja competitiva decisiva y garantizando un crecimiento sostenible de los ingresos en la era de AI.

Referencias

  1. Precedence Research. (2024). Mercado AI .ai
  2. Gartner. (2025). Perspectivas sobre la innovación en el panorama de las plataformas AI (Leinar Ramos, Gabriel Rigon, et al.). 26 de marzo de 2025.
  3. BCG. (2025a). AI los presupuestos de TI hacia inversiones en crecimiento.ai
  4. Gartner. (2025). Gartner prevé que más del 40 % de AI agentiva se cancelarán a finales de 2027.ai
  5. Gartner. (2025). AI : la próxima evolución de la automatización.ai
  6. Voicebot.ai. (2023). Erica, AI de Bank of America, supera los 1500 millones de interacciones.ai
  7. Artefact. (2025). Bouygues Telecom lanza su asistente AI «Agentic». ai
  8. Artefact. (2024). Retail Media, generador de perfiles con IA generativa: resumen de la e-Commerce Berlin Expo 2024. artefact
  9. Artefact. (2024). «De la información al mercado: el impacto de AI en el éxito comercial de Sanofi». 15 de mayo de 2024. ai
  10. Salesforce Research. (2024). El estado del cliente AI (7.ª edición).Septiembre de 2024