La IA y el fin del GTM B2B tradicional (3)
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.
Sin 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.
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En lugar de funnels de Marketing, Ventas y Servicio casi desconectados y pobremente alineados deberíamos evolucionar hacia un único funnel integrado en el que todos los equipos intervienen de manera optimizada para cumplir unos objetivos comunes y siguiendo unos procesos compartidos. O, mejor, hacia un 
Las empresas mejor gestionadas pueden registrar hasta un -2% de churn al mes (medido sobre los ingresos). Sí, es un 2% negativo, lo que significa que ganan más dinero cada mes. ¿Por qué? Porque los clientes que permanecen con ellos compran y gastan más de lo que la empresa pierde por la marcha de otros clientes.
Esencialmente, se trata de un modelo muy diferente al de un movimiento impulsado por las Ventas o el Marketing, en el que la mayoría de los clientes potenciales se adquieren y se canalizan a través del viaje del usuario utilizando tácticas de marketing tradicionales y la intervención de las ventas antes de la monetización.
Dichos recursos constituyen un canal “uno a uno”, de alto contacto y personalización extrema pero no muy escalable (para trabajar con más clientes debemos aumentar linealmente el número de comerciales). A cambio, es un canal muy predecible ya que por definición nos estamos dirigiendo a cuentas identificadas como atractivas. Las mencionadas 
Aunque esta estrategia es escalable (incluso -a veces- exponencialmente) no es muy predecible. Si duplicamos nuestros esfuerzos no es seguro que vayamos a duplicar nuestros resultados debido al componente aleatorio que hay en la audiencia que recibe nuestros impactos. Pero, gracias a su escalabilidad, puede ser rentable con productos baratos y oportunidades pequeñas.
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