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La IA está transformando nuestro Go-to-Market en B2B requiriendo nuevas habilidades, haciendo obsoletas otras y propiciando la aparición de nuevos roles.

Seguimos analizando cómo la IA transforma las actividades de Go-to-Market en B2B, en este caso centrándonos en su impacto sobre las habilidades necesarias y la organización de los equipos.

De operadores a orquestadores: cómo la IA está redefiniendo los equipos de GTM

La transformación que se está produciendo en los equipos de GTM B2B no va sólo de aprender nuevas herramientas, sino de un cambio fundamental en lo que hacen realmente los profesionales del equipo. Como Emily Kramer explica en “Meet the [Gen] Marketer of the Future”, donde presenta su concepto de “Gen Marketer”, estamos presenciando la evolución desde operadores especializados que ejecutan funciones específicas hasta orquestadores que coordinan personas, agentes de IA y flujos de trabajo multifuncionales para impulsar los resultados comerciales.

Orquestación GTM B2BLa definición de Gen Marketer de Emily Kramer es especialmente acertada: no son solo generalistas que saben un poco de todo. Son orquestadores prácticos, expertos en la implementación de agentes de IA y equipos híbridos humano-IA para crear, lanzar, amplificar y optimizar campañas y estrategias de marketing completas de principio a fin.

El ocaso del especialista

Durante dos décadas, los equipos de GTM B2B se han construido en torno a la especialización. Las organizaciones comerciales crearon silos: los especialistas en generación de demanda gestionaban campañas, los especialistas en marketing de contenidos escribían blogs, los especialistas en marketing de producto se encargaban del posicionamiento y la gente de growth optimizaba los funnels de conversión. Los equipos de ventas se fragmentaron de forma similar en SDR para la prospección, AE para el cierre de ventas y SE para las demostraciones técnicas.

Este modelo tenía sentido cuando cada función requería una profunda experiencia y ejecución manual. Pero la IA ha socavado fundamentalmente la lógica de la especialización específica. Como señala Kramer, “la IA democratiza la especialización, permitiendo realizar tareas que antes eran imposibles. Los generalistas capaces de definir estrategias, coordinar flujos de trabajo, saber cuándo priorizar la creatividad humana frente a la automatización mediante IA y detectar rápidamente sus lagunas de conocimiento son ahora más poderosos que nunca”.

¿La incómoda verdad? La mayoría de los roles especializados se están convirtiendo en productos indiferenciados. La IA ahora puede generar variaciones de contenido, optimizar la segmentación publicitaria, cualificar clientes potenciales, analizar patrones de conversación y personalizar la comunicación a gran escala. Lo que distinguía al “experto” del principiante (velocidad, volumen, ejecución técnica) la IA lo hace mejor, más rápido y a menor costo.

El auge del orquestador

El rol del orquestador no se define por su capacidad para realizar el trabajo, sino por su capacidad para diseñar y dirigir el sistema que realiza el trabajo. El nuevo profesional de GTM no se define por lo que ejecuta, sino por lo que orquesta. El “Gen Marketer” de Kramer ejemplifica este cambio: “En lugar de enviar una solicitud a un equipo de contenido y esperar dos semanas, un Gen Marketer crea un borrador con IA, verifica que incluya información sobre la audiencia y el mercado, comparte la versión final como una publicación ejecutiva en LinkedIn, la promociona con anuncios Thought Leader y se pone en contacto con quienes interactuaron con la publicación para invitarlos a un almuerzo ejecutivo sobre el mismo tema. Todo por su cuenta (con la ayuda de uno o dos agentes de IA)”.

Esto representa una inversión total del modelo tradicional. El especialista transfería el trabajo entre equipos y esperaba los resultados. El orquestador coordina los flujos de trabajo de principio a fin, dirigiendo a los agentes de IA para su ejecución mientras centra la energía humana en la estrategia, la creatividad y el desarrollo de relaciones.

La mentalidad del orquestador funciona de manera diferente

Los operadores se preguntan: “¿Cómo ejecuto bien esta tarea?” Los orquestadores se preguntan: “¿Cómo coordino los recursos (humanos y de IA) para lograr este resultado?”

Los operadores optimizan: “Mejoraré nuestras tasas de apertura de correo electrónico en un 5%”. Los orquestadores diseñan: “Crearé una campaña integrada que abarque puntos de contacto de contenido, canales de pago, comunidad y ventas”.

Los operadores se especializan: “Soy un experto en generación de demanda”. Los orquestadores generalizan: “Entiendo cómo el contenido y la marca se conectan con la distribución y la conversión y puedo ejecutar en todos ellos”.

Habilidades esenciales para el nuevo profesional de GTM

El cambio de operador a orquestador requiere capacidades fundamentalmente diferentes:

Fluidez en IA y gestión de agentes

Los orquestadores deben convertirse en lo que Kramer llama “expertos en orquestación de IA: usuarios avanzados y prácticos de herramientas de IA que pueden gestionar equipos híbridos de personas y agentes de IA”. La capacidad de formular a la IA la pregunta correcta, de la manera correcta y con el contexto correcto, es el nuevo “último tramo” de la ejecución. Esto no se trata de usar ChatGPT para escribir correos electrónicos, sino de diseñar flujos de trabajo donde los agentes de IA se encarguen de la investigación, la generación de contenido, el análisis de datos y la personalización, mientras que los humanos proporcionan dirección estratégica y criterio creativo. La habilidad no es la ingeniería de respuesta rápida; se trata de saber qué tareas delegar a la IA, cuáles requieren experiencia humana y cómo coordinarlas eficazmente.

Integración interfuncional y arquitectura de campañas

Kramer señala que los profesionales de marketing de generación necesitan un perfil de habilidades en forma de “pi”: dominio de al menos dos subfunciones de marketing (marketing de producto, crecimiento/demanda, contenido y marca), pero con capacidad para operar en todas ellas. Esto se aplica a todas las funciones de comercialización. Los coordinadores de ingresos deben comprender la generación de demanda del marketing, el proceso de cualificación de ventas y las iniciativas de expansión del éxito del cliente, no como dominios separados, sino como flujos de trabajo interconectados en un motor de ingresos unificado. Deben comprender cómo un cambio de sentimiento detectado por IA en los tickets de soporte debería activar automáticamente un cambio en los mensajes de las campañas publicitarias de la parte superior del funnel. La clave no reside en ser experto en todo, sino en comprender cómo se conecta todo y coordinar transiciones fluidas.

Kramer destaca que los profesionales de marketing de nueva generación deben sobresalir en la producción de campañas de alto impacto: diseñan y ejecutan campañas multicanal que combinan los elementos clave (contenido, creatividad, mensajes) con la estrategia (distribución y canales), manteniendo un alto nivel de exigencia. Esto representa un cambio de los especialistas en canales (el experto en anuncios de Facebook, el especialista en marketing por correo electrónico) a los arquitectos de campañas, quienes diseñan experiencias integradas en múltiples puntos de contacto, coordinando la IA y los recursos humanos para su ejecución.

Pensamiento estratégico sobre ejecución táctica

Con la IA a cargo de la ejecución, los coordinadores se centran en las preguntas que la IA no puede responder: ¿Nos dirigimos al mercado adecuado? ¿Nuestro posicionamiento genera urgencia? ¿Esta campaña realmente impulsará el negocio? Como revelaron nuestras discusiones anteriores, la brecha entre las empresas nativas de IA y las empresas tradicionales no proviene de una mejor ejecución, sino de una mejor estrategia: selección de segmentos, asignación de canales y diseño del modelo de crecimiento.

Interpretación crítica (el escéptico de la IA)

La IA siempre proporcionará una respuesta, a menudo verosímil y estadísticamente “perfecta”. La nueva habilidad humana consiste en ser el escéptico responsable. El estratega debe cuestionar el resultado, preguntando no solo “¿Es correcto?”, sino “¿Es acertado?”, “¿Está alineado con la marca?”, “¿Revelan estos datos una nueva oportunidad o se trata simplemente de un máximo local que nos optimiza en un nicho de mercado?”. Este juicio crítico es el último bastión de la estrategia liderada por el ser humano.

La IA puede revelar señales, pero no puede decidir qué apuestas estratégicas priorizar, cuál debería ser el tono de la marca ni qué oportunidades de mercado merecen una alta inversión. Los orquestadores guían el criterio necesario para generar impacto en el negocio.

Empatía y narrativa

A medida que la IA automatiza la ciencia de la estrategia de comercialización, el valor del ser humano se centra casi por completo en el arte. La IA puede personalizar un mensaje, pero no puede crear la historia esencial y humana de la marca. No puede construir una relación de confianza profunda y personal con un cliente empresarial. Al delegar el “cómo” a la máquina, el papel del ser humano se convierte en el de guardián del “por qué”.

Nuevos roles emergentes

A medida que retroceden los roles de especialistas tradicionales, surgen nuevos roles de orquestación:

Orquestador de Ingresos (antes CRO): unifica marketing, ventas y éxito del cliente en un único motor de ingresos. Gestiona la implementación de la IA en las funciones de GTM. Diseña modelos de negocio y estrategias de crecimiento en lugar de gestionar presupuestos departamentales.

Ingeniero de GTM (un perfil popularizado por Clay): especialistas técnicos que desarrollan automatización, integran herramientas de IA y crean la infraestructura que permite operar a los orquestadores. Traducen la intención estratégica en flujos de trabajo ejecutables y coordinan la arquitectura técnica del motor de ingresos. Son los “mecánicos del motor” que construyen, mantienen y optimizan la plataforma GTM impulsada por IA. Ya no se limitan a recopilar datos; son los arquitectos de los flujos de datos y los modelos de IA que hacen posible todo el sistema. Esto se convierte en uno de los roles más estratégicos de la organización.

Gen Marketer: El concepto de Kramer del generalista de marketing que entiende “cómo conectar contenido, marca, distribución y conversión, cómo orquestar el marketing de producto, el crecimiento y la marca, y cuándo apoyarse en la IA, o no”. Son los orquestadores empoderados que pueden gestionar lanzamientos de productos completos o motores de generación de demanda, actuando como un “grupo unipersonal”. Reemplaza múltiples roles de especialistas con un único coordinador capaz de diseñar y ejecutar campañas integrales.

Analista de Inteligencia de Ingresos: Extrae información valiosa de la inteligencia conversacional, los datos de comportamiento y las señales del mercado para fundamentar la estrategia. No se limita a reportar métricas, sino que identifica patrones que influyen en las decisiones de comercialización.

Diseñador de Experiencia de IA: Diseña cómo la IA interactúa con los clientes (chatbots, motores de personalización) y cómo los humanos colaboran internamente con los agentes de IA. Garantiza que la IA mejore, en lugar de perjudicar, la experiencia de clientes y empleados.

La transformación organizacional

Esto no se trata solo de nuevos títulos de trabajo; requiere reestructurar la forma en que operan los equipos de GTM. Como observa Kramer, “en lugar de equipos aislados organizados estrictamente en torno a las diferentes subfunciones, veremos organizaciones diseñadas para la velocidad, que ejecutan campañas de alto impacto y utilizan IA, construidas en torno a los profesionales de marketing de generación de clientes”.

El organigrama tradicional, con departamentos separados para marketing, ventas y éxito del cliente, cada uno subdividido en especialidades funcionales, da paso a equipos de ingresos multifuncionales organizados en torno a segmentos de clientes o resultados. Cada equipo incluye coordinadores con diversas habilidades que pueden coordinar agentes de IA y contratistas especializados según sea necesario.

Esto crea organizaciones más horizontales con menos traspasos de responsabilidades. La información fluye más rápido. Las decisiones se toman más cerca de la ejecución. La estrategia y la ejecución convergen porque las mismas personas se encargan de ambas.

El factor humano

A pesar de toda esta automatización, las habilidades más valiosas de GTM siguen siendo distintivamente humanas: pensamiento estratégico, mentalidad crítica, resolución creativa de problemas, construcción de relaciones y juicio ético. La IA no elimina la necesidad de humanos; potencia su contribución.

Los mejores orquestadores serán aquellos que dominen la IA como amplificador de inteligencia, conservando al mismo tiempo las capacidades humanas fundamentales que generan confianza, inspiran acción y construyen relaciones comerciales duraderas.

El imperativo

Como afirma Kramer: “Debes convertirte en un profesional del Gen Marketing; tu carrera depende de ello. Esto no significa abandonar tu competencia principal, sino abarcar un área más amplia, utilizando la IA para extender tus capacidades”.

Esto se aplica a todas las funciones de comercialización. Ya sea en marketing, ventas o éxito del cliente, el paso de operador especializado a orquestador no es opcional, sino inevitable. Los profesionales que prosperen serán aquellos que adopten un enfoque más amplio, dominen la colaboración con IA y centren su energía humana en el trabajo estratégico y creativo que realmente impulsa el crecimiento de las empresas.

La pregunta no es si esta transformación ocurrirá, sino si la liderarás o serás transformado por ella.

El post “La IA y el fin del GTM B2B tradicional (4)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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La IA está transformando nuestro Go-to-Market en B2B, optimizando nuestros canales a una escala imposible para los humanos y haciendo que nuestras capacidades de experimentación, análisis y mejora aumenten exponencialmente.

Seguimos analizando cómo la IA transforma las actividades de Go-to-Market en B2B, en este caso centrándonos en la optimización de canales y la experimentación, análisis y mejora.

6. Optimización de canales: cuando los humanos no pueden competir

Anuncios display, campañas en redes sociales, marketing en buscadores: antes, estos canales se gestionaban mediante la intuición humana y los test A/B. Pero a medida que las plataformas se convierten en mercados en tiempo real gobernados ​​por IA, la optimización manual resulta inútil. La IA es necesaria no solo para establecer pujas o probar creatividades, sino también para orquestar mensajes en todos los canales de una manera que los humanos no pueden llevar a cabo.

IA para experimentarSin embargo, la verdadera transformación reside en que la IA dejará de tratar los canales como silos. Una visita a un sitio web, una pregunta en un seminario web y una interacción con un chatbot pueden sintetizarse instantáneamente en una visión integral que guía la orquestación de canales en tiempo real. Nuestra empresa ya no necesita «elegir» si priorizar la búsqueda o las redes sociales; el sistema decide en función del contexto del cliente.

El manual de marketing dice «conectar con los clientes donde están, con el mensaje adecuado y en el momento oportuno» mediante la interacción omnicanal. En la práctica, esto se traduce en una presencia mediocre en demasiados canales porque carecemos de los datos necesarios para identificar lo que realmente importa.

Al analizar los caminos de conversión reales (no solo la atribución del último clic, sino la influencia real en el avance del viaje) la IA suele revelar que entre 2 y 3 canales generan más del 80 % del impacto en los ingresos, mientras que los otros 7 u 8 canales que mantenemos generan actividad sin impulsar las operaciones. Aún más revelador, los canales de alto impacto suelen ser diferentes para cada segmento.

En el caso de nuestro ejemplo de ciberseguridad, nuestro segmento fintech, pionero en la adopción de IA, convierte a través de la documentación técnica y la presencia en GitHub, mientras que nuestro segmento bancario, centrado en el cumplimiento normativo, convierte a través de informes de analistas y presentaciones a ejecutivos. Distribuir el mismo esfuerzo entre todos los canales para todos los segmentos no es estratégico, sino simplemente costoso.

Pero aquí reside también una tensión latente: la sobreoptimización de canales conlleva el riesgo de fatigar al comprador, y la automatización excesiva puede erosionar la conexión humana. La sofisticación de la IA puede hacer que la comunicación parezca más genérica o robótica si no se diseña cuidadosamente. La estrategia de canales debe integrar la empatía y el criterio humano junto con la eficiencia de la IA para crear interacciones memorables que generen confianza.

7. Experimentación, análisis y mejora: de incremental a exponencial

Los equipos de marketing y ventas han dependido durante mucho tiempo de la experimentación incremental: pruebas A/B, revisiones trimestrales y retrospectivas de campañas. El ritmo era lento porque la capacidad humana era el cuello de botella. La IA elimina esta limitación. Se pueden ejecutar cientos de experimentos simultáneamente (variaciones en textos, creatividades, frecuencia y combinación de canales), y los modelos de aprendizaje automático detectan patrones invisibles para los humanos.

Sin embargo, este flujo constante de datos conlleva el riesgo de difuminar la causalidad y crear correlaciones espurias. La experimentación descontrolada, sin hipótesis claras ni límites definidos, puede generar volatilidad, priorizando las métricas superficiales sobre el impacto en el negocio. La IA transforma la optimización de un arte en una ciencia, pero la ciencia exige rigor, contexto y criterio estratégico para evitar errores comunes.

Además, lo que es aún más sorprendente, la IA no solo optimiza lo que existe, sino que propone qué probar. En lugar de que los humanos conciban hipótesis, la IA las genera, las clasifica y las ejecuta. La IA identifica qué experimentos son relevantes. La experimentación tradicional trata todas las pruebas por igual. La IA reconoce que probar modelos de precios para el segmento de mayor valor es cien veces más valioso que probar asuntos de correo electrónico para una audiencia con baja intención de compra.

¿La conclusión polémica? La mayor parte de lo que hemos estado «optimizando» es irrelevante. Hemos estado probando meticulosamente diseños de páginas de aterrizaje, ignorando que nos dirigimos a las empresas equivocadas con el mensaje equivocado a través de los canales equivocados. La IA redirige la energía de optimización hacia decisiones de alto impacto, lo que a menudo implica descubrir que estrategias en las que hemos invertido años de desarrollo deben abandonarse por completo.

Una conclusión controvertida

La IA no está mejorando gradualmente las estrategias de GTM; está revelando cuánto de las estrategias tradicionales han sido pura puesta en escena en lugar de un proceso científico. Hemos estado construyendo estrategias elaboradas sobre la base de datos escasos, feedback tardío y luchas de poder internas. La IA elimina esas limitaciones, y las estrategias resultantes no se parecen en nada a lo que hemos estado haciendo.

La verdadera transformación no reside en que la IA realice nuestro trabajo de GTM más rápido. Reside en que la IA expone cuánto de ese trabajo era más teatral que productivo, y nos obliga a afrontar verdades incómodas sobre lo que realmente genera ingresos. Las empresas que prosperan con la IA no son las que la utilizan para mejorar las estrategias tradicionales de GTM. Son las que están dispuestas a abandonar por completo las estrategias tradicionales de comercialización cuando la IA revela que nunca funcionaron.

La visión tradicional de la estrategia de GTM como una estrategia diseñada por líderes y ejecutada por equipos se está desmoronando. La IA está convirtiendo la estrategia de comercialización en un sistema operativo: una capa de orquestación en tiempo real de aprendizaje continuo que identifica oportunidades, define objetivos, elabora mensajes, asigna presupuesto y ejecuta experimentos sin esperar a reuniones directivas trimestrales ni a ciclos de campaña. Las empresas que se aferran a estrategias estáticas, la intuición humana y la ejecución manual se verán superadas por competidores cuya estrategia de comercialización es recalculada diariamente por máquinas.

Sin embargo, la transición de la intuición humana y los procesos estáticos a la orquestación en tiempo real impulsada por IA no está exenta de dificultades ni de controversia. La IA debe considerarse no como una panacea, sino como un potente motor que amplifica la intuición humana y, al mismo tiempo, exige una nueva disciplina para equilibrar la complejidad, la autenticidad, la velocidad y el enfoque.

Las empresas que triunfen en la era del GTM impulsada por IA serán aquellas que dominen esta sinergia híbrida: aprovechar las incesantes capacidades de procesamiento de datos y automatización de la IA, manteniendo una visión estratégica clara, una conexión emocional y una gobernanza adaptativa. Ignorar los riesgos de la IA o sobreestimar sus capacidades conlleva el riesgo de cometer errores costosos; adoptar una perspectiva equilibrada y crítica abre el camino hacia un crecimiento sostenido y el liderazgo del mercado en un panorama B2B en constante evolución.

En el próximo post analizaremos cómo la IA transforma las habilidades y la organización de los equipos de GTM B2B.

El post “La IA y el fin del GTM B2B tradicional (3)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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