Durante décadas, los profesionales del GTM en B2B se estuvieron convenciendo de que estaban siendo estratégicos. Desarrollaron elaborados marcos de segmentación, crearon perfiles detallados y debatieron declaraciones de posicionamiento en salas de reunión. Pero, siendo sinceros, la mayor parte del trabajo de GTM ha sido una sofisticada especulación disfrazada de estrategia. La IA no solo está mejorando el GTM, sino que también revela cuánto hemos estado operando a ciegas.

Durante décadas, el GTM (Go-to-Market) B2B ha sido un ejercicio de equilibrio: combinar investigación rigurosa, intuición ejecutiva y ejecución táctica a través de Marketing, Ventas, Producto, Éxito del cliente y Ecosistema. El proceso era lento, costoso y, a menudo, erróneo. La adopción de la inteligencia artificial en las estrategias de comercialización (GTM) B2B marca un cambio decisivo no solo en la forma de operar de las empresas, sino también en el significado fundamental de GTM. Si bien muchos consideran la IA como el motor definitivo de la eficiencia y el crecimiento, al mismo tiempo altera los fundamentos tradicionales de GTM, obligando a reconsiderar las actividades principales.

Hoy en día, la IA no solo está perfeccionando el GTM; está desmantelando el viejo manual y obligando a los líderes a aceptar una nueva realidad: las empresas que se aferran a una GTM manual e intuitiva se quedarán atrás.

En esta serie de posts, exploraremos cómo la IA está transformando las actividades fundamentales del GTM:

1. Descubrimiento de problemas y análisis de oportunidades de mercado
2. Segmentación y targeting
3. Comprensión profunda del cliente (personas, escenarios, viajes)
4. Posicionamiento y mensajes
5. Selección del mix de palancas de crecimiento
6. Optimización de canales
7. Experimentación, análisis y mejora

y el impacto que está teniendo sobre la composición, habilidades y roles del equipo de GTM B2B.

Y argumentaremos que lo que antes considerábamos las mejores prácticas ahora está peligrosamente obsoleto.

Para ello utilizaremos como ejemplo un proveedor de producto software de ciberseguridad para empresas.

1. Descubrimiento de problemas y análisis de oportunidades de mercado: revelando oportunidades invisibles

Tradicionalmente, la identificación de los problemas del mercado se basaba en:

• La intuición de los fundadores
• Entrevistas limitadas con clientes
• Informes de analistas y otros proveedores de información
• Comparativas con la competencia

Estos métodos eran lentos, parciales y sesgados, ya que solo capturaban lo ya visible o validado y proporcionaban una imagen estática y anticuada del mercado.

La IA transforma el descubrimiento de problemas de mercado (la verdadera fuente de oportunidades) al escanear, interpretar y sintetizar continuamente vastos flujos de datos externos e internos que superan con creces la capacidad humana. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje automático y el análisis predictivo, la IA puede identificar puntos críticos emergentes, necesidades insatisfechas y frustraciones latentes mediante la extracción de interacciones en redes sociales, la monitorización de reseñas y comentarios de productos, el análisis de patrones en los tickets de soporte y la extracción de señales de datos de la competencia y del sector. Este enfoque proactivo descubre problemas que los clientes no suelen expresar directamente (por falta de conciencia, capacidad para articularlo o vergüenza) y destaca nuevas amenazas, preocupaciones sobre el cumplimiento normativo o cuellos de botella en los procesos antes de que sean visibles para la competencia. En definitiva, la IA permite a los equipos descubrir no solo necesidades validadas, sino también problemas ocultos o incipientes que pueden sustentar la innovación a gran escala en los mercados B2B.

En esencia, la IA detecta los problemas del mercado actuando como un motor de interpretación, asignación de sentido y síntesis. Escucha lo que los clientes realmente comentan (sus síntomas y frustraciones) y conecta esas voces con los cambios más amplios del mercado para descubrir las necesidades profundas y no declaradas que constituyen la base de las oportunidades más valiosas. La IA nos permite analizar lo invisible, descubriendo señales débiles y necesidades insatisfechas en millones de puntos de datos no estructurados.

Por ejemplo, en nuestro producto de ciberseguridad, una investigación tradicional pregunta a los CISO: «¿Cuáles son sus mayores desafíos de seguridad?» y ellos responden: «Amenazas persistentes avanzadas, vulnerabilidades de día cero, riesgo interno». Sin embargo, la IA analiza el comportamiento real de los CISO y descubre:

• Dedican el 60 % de las reuniones del equipo de seguridad a hablar sobre la gestión de falsos positivos, no sobre las amenazas.
• Han presupuestado 3 puestos de seguridad vacantes durante más de 8 meses, pero no pueden cubrirlos.
• Copian manualmente datos de 5 herramientas diferentes en hojas de cálculo cada semana para los informes a Dirección.
• Han cancelado suscripciones a herramientas de seguridad el año pasado debido a la «fatiga de alertas».

En definitiva, el descubrimiento de problemas tradicional pregunta: «¿Qué dicen los clientes que necesitan?». El descubrimiento de problemas con IA revela: «qué hacen realmente los clientes, en qué gastan su dinero y con qué luchan que no pueden o no quieren expresar».

A diferencia de las encuestas manuales o las entrevistas esporádicas, la IA ofrece un enfoque escalable y objetivo para descubrir problemas reales del mercado, lo que impulsa una mejor selección de oportunidades y una innovación más específica. Las empresas que integran la IA en sus procesos de descubrimiento de problemas de mercado pueden adaptarse rápidamente, abordar problemas que otros pasan por alto y generar una profunda conexión con sus clientes objetivo.

Una vez descubiertos los problemas de mercado, el análisis tradicional de oportunidades de mercado se basaba en informes estáticos de analistas, entrevistas ocasionales con clientes y el reconocimiento de tendencias y patrones por parte de los directivos. ¿El resultado? Las empresas buscaban mercados amplios donde todos los demás también competían. La IA acaba con este juego de adivinanzas. Al analizar continuamente millones de fuentes de datos (ofertas de trabajo, documentos regulatorios, señales sobre adopción de productos, conversaciones en redes sociales), la IA revela oportunidades reales que los analistas humanos no podrían detectar.

Tomemos el ejemplo del proveedor de ciberseguridad: mientras que la opinión convencional diría «apuntar a los grandes bancos porque tienen grandes presupuestos», un sistema de IA puede descubrir y priorizar una oportunidad más clara: bancos europeos de tier 1 que se esfuerzan por cumplir con la regulación DORA, que utilizan el software de core bancario Mambu, con entornos de nube híbrida y Salesforce como CRM. Ese nivel de granularidad reduce meses de investigación a minutos.

La IA transforma el descubrimiento de oportunidades de episódico a continuo. En lugar de esperar investigaciones trimestrales o informes de analistas, las empresas pueden mantener un mapa dinámico del “dolor del mercado”. Esto permite:

• Recalibración continua de las prioridades de GTM
• Iteraciones más rápidas de ajuste producto-mercado
• Detección temprana de cambios de categoría
• Posicionamiento más preciso basado en problemas emergentes y validados, no en suposiciones

Sin embargo, esta dependencia conlleva riesgos. La IA no es perfecta y la dependencia excesiva de ella puede desviar la atención hacia “señales brillantes” que los algoritmos amplifican, ignorando algunas necesidades emergentes de nichos o las innovaciones disruptivas que desafían los patrones de datos actuales. En el B2B, donde las transacciones dependen de información detallada del sector y de ciclos económicos complejos, la IA debería complementar, no reemplazar, el análisis cualitativo experto. La detección de oportunidades de mercado se convierte en una alianza entre el juicio humano y el reconocimiento de patrones automático, en lugar de una automatización completa.

2. Segmentación y targeting: el ocaso de la firmografía

La segmentación B2B ha estado dominada durante mucho tiempo por la firmografía: tamaño de la empresa, sector, geografía. Útil, sí, pero rudimentario. Segmentamos por tamaño de empresa, industria y geografía porque esos datos son fáciles de obtener, no porque predigan el comportamiento de compra. La IA convierte estas dimensiones en algo casi pedestre.

La segmentación por comportamientos y necesidades impulsada por IA expone brutalmente esta ficción. Al analizar los patrones reales (pila tecnológica, velocidad de cambio, estilo de toma de decisiones, tolerancia al riesgo, presión regulatoria), los segmentos tradicionales se revelan como categorías sin sentido.

¿Por qué agrupar a todos los «bancos de Europa» cuando la IA puede distinguir a aquellos que se preparan para cumplir con los plazos regulatorios, contratan habilidades específicas y experimentan con ciertas tecnologías?

La segmentación impulsada por IA permite lograr una precisión sin precedentes, impulsando las estrategias más allá de las amplias industrias hacia microsegmentos definidos por la intención de comportamiento en tiempo real, la adopción de tecnología e incluso el sentimiento.

El enfoque no lo marcan cohortes firmográficas; se trata de segmentos dinámicos en tiempo real definidos por intención, comportamiento y necesidades. En la práctica, esto significa que la segmentación ya no es estática («nuestro ICP son empresas SaaS de mercado medio con 200-500 empleados») sino fluida, con la IA reclasificando constantemente qué cuentas entran o salen del alcance según señales en tiempo real.

Cada clúster presenta puntos críticos, factores desencadenantes de compra y procesos de decisión radicalmente diferentes. Agruparlos porque tienen entre 500 y 2000 empleados y fabrican productos físicos es una negligencia estratégica. Sin embargo, lo hemos hecho durante décadas porque el análisis de comportamiento manual no escalaba. La IA lo escala sin esfuerzo, y de repente nuestras estrategias de segmento, cuidadosamente diseñadas, parecen vergonzosamente superficiales.

Esto desafía uno de los principios básicos de GTM: la noción de un Perfil de Cliente Ideal estático y un TAM/SAM/SOM fijo. En la era de la IA, el mercado objetivo es elástico, expandiéndose y contrayéndose diariamente a medida que surgen nuevas señales. El verdadero activo estratégico no es la definición del mercado en sí, sino la infraestructura de IA que la rediseña continuamente.

Si bien esta hipersegmentación permite un alcance personalizado, corre el riesgo de cegar a los equipos ante las narrativas de mercado más amplias. La segmentación excesiva puede causar parálisis por análisis, ya que los equipos de GTM deben perseguir grupos fragmentados sin cesar, diluyendo recursos y fragmentando los mensajes. La clave reside en equilibrar la precisión de la IA con el enfoque estratégico: usar segmentos para guiar, no para dictar, las estrategias de GTM.

En el próximo post analizaremos cómo la IA está revolucionando la comprensión profunda del cliente, el posicionamiento y los mensajes y la selección del mix de palancas de crecimiento.

El post “La IA y el fin del GTM B2B tradicional (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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