La IA y el fin del GTM B2B tradicional (2)
La IA está transformando nuestro Go-to-Market en B2B, haciendo que nuestra comprensión de los clientes se traduzca en modelos más empíricos, nuestro posicionamiento esté más adaptado a nuestras distintas audiencias y la selección de nuestras palancas de crecimiento deje de estar basada en la intuición.
Seguimos analizando cómo la IA transforma las actividades de Go-to-Market en B2B, en este caso centrándonos en la comprensión profunda del cliente (personas, escenarios, viajes), el posicionamiento y los mensajes y la selección del mix de palancas de crecimiento.
3. Comprensión del cliente: de personas ficticias a modelos empíricos
El típico documento de persona B2B es escritura creativa disfrazada de investigación. Los profesionales del marketing llevan mucho tiempo creando perfiles de comprador y viajes de cliente que, siendo sinceros, son en gran parte ficticios. Estos sugestivos documentos («Carmen, la CISO de 42 años, valora la tranquilidad y detesta la complejidad innecesaria. Lee TechCrunch y asiste a la Conferencia RSA «) eran ejercicios útiles, pero rara vez se basaban en evidencia. La IA cambia esto por completo.
Al analizar transcripciones de entrevistas, notas de CRM, grabaciones de llamadas, reseñas en línea y telemetría de productos, la IA puede generar perfiles y viajes que no son arquetipos ficticios, sino composiciones estadísticas del comportamiento y las opiniones reales.
La IA reemplaza la ficción de personajes con inteligencia conductual real. En lugar de inventar a «Carmen la CISO», la IA analiza lo que hacen los CISO reales: qué documentación leen, qué comparaciones con la competencia investigan, qué marcos de cumplimiento normativo les generan urgencia, a qué ejecutivos involucrados deben convencer y qué objeciones descarrilan sus proyectos. Identifica que los CISO de las instituciones financieras reguladas se comportan de forma fundamentalmente diferente a los de las empresas SaaS, y esa diferencia importa más que su edad o sus hábitos de lectura.
De forma más provocativa, la IA revela que todo el concepto de viajes de cliente lineales es una mentira piadosa. El diagrama lineal (Conciencia → Consideración → Decisión → Compra) no se parece en nada a cómo se desarrollan realmente las compras B2B complejas. Los viajes de compra reales son caóticos, no lineales e implican procesos de evaluación paralelos entre múltiples participantes que rara vez sincronizan sus actividades. La IA no intenta convertir la realidad desordenada en mapas de recorridos limpios. Identifica los patrones reales: la compra típica de software empresarial implica 17 episodios de investigación distintos con 8 participantes a lo largo de 11 meses, con tres inicios en falso y dos redirecciones ocasionadas por la competencia. Comprender este caos facilita una interacción eficaz. Simular que es lineal conlleva costosos fracasos.
Y lo que es aún más radical: la IA está empezando a ofrecer “gemelos digitales” para simular recorridos hipotéticos, modelando cómo reaccionarían los diferentes tipos de compradores a desencadenantes o mensajes específicos (aunque personalmente soy muy escéptico en lo que respecta a las capacidades de respuesta emocional de estos artefactos).
Esta implicación resulta incómoda para muchos profesionales del marketing: la IA revelará cuánto de nuestra comprensión del cliente ha sido pura conjetura. Los arquetipos ya no serán ejercicios de creatividad; serán modelos dinámicos probados y perfeccionados en tiempo real.
4. Posicionamiento y mensajes: el fin de la talla única
Todas las empresas de ciberseguridad B2B afirman ofrecer «seguridad de nivel empresarial, integración fluida y un ROI excepcional». Esto no es posicionamiento, sino palabrería. La razón por la que el posicionamiento se ha vuelto tan genérico no es la falta de creatividad, sino que hemos estado intentando crear un mensaje único que conecte con todos. Eso es matemáticamente imposible cuando nuestra audiencia tiene prioridades diversas y, a menudo, contradictorias.
La IA permite lo que deberíamos haber estado haciendo desde el principio: un posicionamiento radicalmente diferente para audiencias realmente distintas. No se trata de ajustes superficiales como cambiar «corporaciones» por «medianas empresas», sino de narrativas de valor fundamentalmente distintas. Para las empresas orientadas al cumplimiento normativo, su solución de ciberseguridad se posiciona como «arquitectura de seguridad lista para auditorías que elimina el riesgo regulatorio». Para las empresas tecnológicas de rápido crecimiento, el mismo producto se posiciona como «automatización de la seguridad que no ralentiza su velocidad de desarrollo». No son diferentes expresiones de la misma idea; son productos diferentes en la mente del comprador.
Esto siempre ha sido cierto. Sabíamos que a cada comprador le importan cosas distintas. ¿La parte controvertida? Crear y gestionar manualmente docenas de variantes de posicionamiento era imposible desde el punto de vista operativo, así que nos convencimos de que la «consistencia en los mensajes» era una virtud. No se trataba de disciplina estratégica, sino de una limitación operativa. La IA elimina esa limitación, y de repente, el «posicionamiento unificado» parece cosa del pasado.
5. Selección del mix de palancas de crecimiento: más allá de la intuición
El enfoque tradicional para elegir el mix inicial de palancas de crecimiento ha sido:
- Copiar a la competencia: «Ellos hacen marketing de contenidos, así que nosotros también deberíamos».
- Seguir el manual: «Las empresas SaaS hacen marketing inbound».
- Sesgo del fundador: «Construí mi última empresa mediante marketing outbound, así que…».
- Presión de los inversores de capital riesgo: «Se necesita liderazgo de opinión para establecer la credibilidad de la categoría«.
Todos estos son marcos de decisión perjudiciales porque ignoran las características específicas de nuestro producto, mercado y cliente.
La IA cambia la selección inicial de palancas de crecimiento gracias a varias capacidades:
Análisis comparativo de patrones y análogos históricos
La IA puede analizar miles de empresas similares (tipo de producto, mercado y modelo de negocio similares) e identificar qué palancas de crecimiento se correlacionan con el éxito.
Ejemplo para nuestra startup de ciberseguridad:
- La IA analiza 500 empresas de seguridad B2B desde su fase inicial hasta la Serie B.
- Identifica que las empresas que venden a empresas orientadas al cumplimiento normativo, con ciclos de venta de 6 a 18 meses, experimentaron un crecimiento tres veces más rápido al priorizar el contenido ejecutivo y las relaciones con analistas, en comparación con la estrategia de crecimiento impulsado por producto (PLG) de abajo arriba.
- Sin embargo, empresas similares que se centran en equipos de DevOps/ingeniería tuvieron un éxito más rápido con un crecimiento impulsado por el producto (PLG) y una comunidad de desarrolladores.
Como conclusión, nuestro segmento de mercado determina las palancas viables más que nuestra categoría de producto. Un producto de ciberseguridad para desarrolladores y un producto de ciberseguridad para CISO podrían no tener nada en común en términos de palancas de crecimiento efectivas, a pesar de ser «ambos ciberseguridad».
Comportamiento del comprador y su huella digital
La IA analiza dónde invierte realmente nuestro ICP su tiempo y muestra la intención de compra (consumo de contenido, patrones de búsqueda, interacción en LinkedIn).
El enfoque tradicional sería algo así como «los CISO están en LinkedIn, así que haremos anuncios en LinkedIn».
El enfoque de IA analiza a 10.000 CISO en empresas objetivo y descubre:
- Rara vez interactúan con el contenido de los proveedores en LinkedIn.
- Leen subreddits específicos y foros de seguridad especializados.
- Asisten a 2 o 3 conferencias específicas (no las obvias RSA/Black Hat que todos patrocinan).
- Responden a las “presentaciones tibias” de sus proveedores actuales.
- Interactúan a fondo con la documentación técnica y los repositorios de GitHub.
Esto nos indica que el marketing conjunto con partners, el contenido técnico y la presencia en la comunidad funcionarán; los anuncios de LinkedIn y las conferencias de amplio alcance, no.
Análisis de dinámicas del mercado y del encaje producto-canal
Madurez de la categoría, tendencias de palabras clave, patrones de financiación, señales GTM de la competencia. La IA puede evaluar qué canales se alinean con las características de su producto.
Variables clave que analiza la IA:
- Precio: un ACV bajo favorece un alto volumen y un bajo contacto directo. Un ACV alto requiere canales de relación.
- Complejidad: Los productos sencillos pueden funcionar con autoservicio; los complejos requieren formación.
- Sofisticación del comprador: Los compradores técnicos buscan especificaciones; los ejecutivos buscan resultados.
- Frecuencia de compra: Las compras únicas requieren canales de diferenciación diferentes a las suscripciones.
- Intensidad de la competencia: Los mercados saturados necesitan canales de diferenciación.
Por ejemplo, en el caso de nuestro producto de ciberseguridad, si el precio es mayor que 50.000 € y el ciclo de ventas es mayor que 6 meses y el tipo de comprador es comité y la complejidad del producto requiere alta integración, entonces los canales prioritarios serían liderazgo de opinión ejecutivo, relaciones con analistas, clientes de referencia y marketing basado en cuentas (ABM). No son recomendables la prueba de autoservicio, búsqueda de pago o anuncios en redes sociales.
Optimización de la limitación de recursos
Especialmente las startups tienen considerables limitaciones de recursos. La IA puede modelar qué palancas son realmente viables:
Por ejemplo, supongamos que nuestras restricciones son:
- Presupuesto disponible: 150 000 €/trimestre
- Tamaño del equipo: 2 profesionales de marketing
- Cronograma: Se necesita un pipeline en 3-6 meses
- Capacidad de ventas: 2 ejecutivos de ventas gestionando 20 operaciones activas
La optimización con IA elimina las palancas que no funcionarán dadas las limitaciones:
- Marketing de contenidos (tarda de 9 a 12 meses en ganar impulso; se necesitan resultados en 6).
- Eventos/conferencias (el equipo es demasiado pequeño para contar con personal, el presupuesto es insuficiente para una presencia significativa).
- Ecosistema de socios (sin recursos para construir y gestionar).
Por el contrario, con ese nivel de recursos podemos favorecer los siguientes canales:
- Ventas outbound hipersegmentadas a 200 cuentas nominadas (se ajusta a la capacidad).
- Adquisición basada en producto con plan freemium (escala sin personal).
- Liderazgo de opinión impulsado por el fundador (aprovecha la credibilidad existente).
Muchos canales de «mejores prácticas» simplemente no son accesibles para empresas de bajos recursos. La IA nos impide intentar estrategias estratégicamente sólidas pero operativamente imposibles.
Recomendaciones anti intuitivas que suele hacer la IA
Basándose en análisis de patrones reales, la IA suele recomendar combinaciones iniciales contrarias a la intuición:
Para productos técnicos (API, herramientas de desarrollo, infraestructura):
- SÍ comunidad de desarrolladores + código abierto + documentación técnica.
- NO generación de demanda tradicional + ventas outbound.
- Por qué: los compradores técnicos se autoforman y desconfían de las ventas. Pero todos intentan «hacer marketing» de todos modos.
Para software empresarial con alto ACV:
- SÍ conexiones ejecutivas + “presentaciones tibias” + comidas cara a cara.
- NO marketing de contenidos + publicidad pagada.
- Por qué: necesitamos de 20 a 50 clientes en el primer año, no 2.000 leads. Pero los fundadores creen que «escalar» requiere «canales escalables».
Para productos de la industria regulada:
- SÍ relaciones con analistas + certificación de cumplimiento + clientes de referencia.
- NO growth hacking + bucles virales.
- Por qué: la confianza y la validación son más importantes que la innovación. Pero el asesoramiento para startups se basa en «growth hacking».
La conclusión incómoda
La información más valiosa que proporciona la IA no es la optimización, sino el permiso para ignorar el conocimiento convencional cuando los datos muestran que no funcionará en tu situación específica.
La mayoría de las estrategias de crecimiento fracasan no por una mala ejecución, sino porque los ejecutivos seleccionaron estrategias que nunca iban a funcionar dado su producto, mercado y recursos. La IA previene ese error antes de que perdamos 12 meses y 500.000 euros descubriéndolo nosotros mismos.
En el próximo post analizaremos cómo la IA está revolucionando la optimización de canales y la experimentación, análisis y optimización.
El post “La IA y el fin del GTM B2B tradicional (2)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.
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1. ¿Qué estamos optimizando en el ICP? (Definición) Elegir el criterio según el cual esos clientes objetivo son óptimos.






