La inteligencia artificial se viene aplicando en el sector de los bienes de consumo desde hace algún tiempo en forma de modelos predictivos y prescriptivos y de gestión del crecimiento de los ingresos. Si bien existe una amplia adopción de la IA en la previsión y el análisis, la IA agéntica está cambiando el panorama. Los modelos tradicionales de IA analizan los datos de forma pasiva, pero los agentes ofrecen una ventaja estratégica tanto en la recuperación de información y perspectivas como en la realización de tareas específicas de gestión comercial.  Aprenda más sobre la IA y su impacto en TPx aquí.

Según el informe de la encuesta de Vertesia, "el 58% de los encuestados dijo que el retorno de la inversión de la IA superó sus expectativas, el 92% dijo que el retorno cumplió o superó las expectativas." Las empresas que puedan integrar con éxito la IA agéntica en sus operaciones de ventas obtendrán una ventaja competitiva, desde una gestión más eficaz y eficiente del gasto en comercio minorista hasta la reducción de tareas que requieren mucho tiempo y que distraen a su equipo de ventas de su función principal de vender. Sin embargo, esta integración requiere una preparación conciente de los equipos de ventas, ya que muchos pueden ver la IA con una mezcla de curiosidad y aprensión. Este blog le ayudará a elaborar un plan para preparar a su equipo de ventas, con una estrategia práctica de implementación, formación y gestión del cambio.

El estado actual de la IA en las ventas de bienes de consumo

El sector de los bienes de consumo ha aprovechado la IA en diversas capacidades, aunque a menudo en aplicaciones limitadas y aisladas. Las implementaciones actuales suelen incluir

• Soluciones de optimización comercial que permiten a los equipos comprender rápidamente los planes comerciales más eficientes para alcanzar sus objetivos.
• Herramientas de previsión de la demanda que predicen las necesidades de inventario basándose en datos históricos y recomiendan la combinación óptima del mix.
• Algoritmos de optimización de precios que sugieren puntos de precio ideales para maximizar los márgenes.
• Sistemas de segmentación de clientes que clasifican a los socios minoristas y a los consumidores.
• Herramientas de eficacia de la promoción comercial que analizan la rentabilidad de las actividades promocionales.

La brecha entre la tecnología de IA disponible y la implementación real sigue siendo considerable, y McKinsey estima que menos del 30% de las empresas de bienes de consumo utilizan la IA a escala en sus organizaciones. Aprenda más sobre TPO y por qué su negocio lo necesita aquí.

Comprender la IA agéntica: un manual para los líderes de ventas

La IA agéntica representa un cambio fundamental en la forma en que la inteligencia artificial opera en el contexto empresarial. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que funcionan principalmente como herramientas de respuesta, los sistemas de IA agéntica actúan como entidades semiautónomas capaces de:

1. Tomar decisiones dentro de parámetros definidos sin supervisión humana constante
2. Aprender continuamente de las interacciones con personas, sistemas y entornos.
3. Tomar la iniciativa para abordar oportunidades o problemas antes de que se identifiquen explícitamente.
4. Colaborar con personas y otros sistemas de IA para alcanzar objetivos más amplios.

Para los equipos de ventas de bienes de consumo, la distinción se hace más clara cuando comparamos los enfoques tradicionales y los agénticos, utilicemos un ejemplo de gestión comercial:

Enfoque tradicional de IA: Una herramienta de análisis de ventas identifica las promociones que funcionan bien desde el punto de vista de las ventas y los beneficios y predice el volumen que generarán diversas combinaciones de puntos de precio y tácticas.

Enfoque de IA agéntica: Un Agente de IA responde rápidamente a comandos de lenguaje natural, ahorrando así al vendedor todas las pulsaciones de teclas para generar y analizar diferentes escenarios. A continuación, el Agente puede responder a las tareas y activar esos escenarios a la orden.

Este último representa un socio colaborador en lugar de una herramienta pasiva, una evolución crítica que cambia la forma en que los profesionales de ventas trabajan con la tecnología.

Retos y preocupaciones desde la perspectiva del equipo de ventas

Con procesos cambiantes y una IA cada vez más autónoma, los miembros del equipo de ventas pueden estar preocupados por el desplazamiento de puestos de trabajo. La investigación y la experiencia sugieren un resultado diferente: La IA tiende a transformar los puestos de ventas en lugar de eliminarlos. El escenario más probable implica una transición de las actividades transaccionales a un trabajo más estratégico y de creación de relaciones. Enmarcar la IA como un aumento en lugar de una sustitución es fundamental para calmar esta preocupación.

Al equipo de ventas también puede preocuparle que la curva de aprendizaje sea elevada. Asegúrese de poner en marcha programas de formación gradual para que todos puedan sentirse cómodos y seguros trabajando con los agentes.

La ética y la supervisión de los agentes de IA pueden ser motivo de preocupación. Asegúrese de establecer límites y pasos claros para la supervisión humana en los procesos implementados por su organización.

También es fundamental que el equipo de ventas genere confianza en los agentes. Empiece utilizándolos para tareas más pequeñas para que pueda crecer la confianza en sus capacidades; recuerde que los agentes necesitan aprender, por lo que también mejorarán con este enfoque.

Evaluación de competencias y análisis de carencias

Empiece por comparar las capacidades actuales con los requisitos futuros. Las habilidades críticas para el profesional de ventas con IA incluyen:

• Conocimientos técnicos: Comprender las capacidades, limitaciones y métodos de interacción de la IA.
• Conciencia de seguridad: Los equipos deben utilizar el agente de forma que no ponga en peligro los datos y la propiedad intelectual de la empresa.
• Interpretación de datos: Capacidad para evaluar las recomendaciones de la IA de forma crítica
• Colaboración con la IA: Habilidades para el trabajo en equipo eficaz entre humanos e IA y la división de tareas
• Pensamiento estratégico: Centrarse en objetivos de alto nivel mientras se delegan tareas rutinarias
• Inteligencia relacional: Habilidades de conexión humana mejoradas que se diferencian de las capacidades de la IA

Evalúe la competencia actual de su equipo en estas áreas para identificar las prioridades de formación.

Desarrollo del programa de formación

Basándose en las carencias identificadas, desarrolle un programa de formación integral que incluya:

• Fundamentos técnicos: Conceptos básicos de IA, terminología y métodos de interacción.
• Flujos de trabajo colaborativos: Procesos para un trabajo en equipo eficaz entre humanos e IA
• Evaluación crítica: Métodos para evaluar las recomendaciones de la IA
• Mecanismos de retroalimentación: Técnicas para mejorar el rendimiento de la IA a través de la retroalimentación
• Elevación estratégica: Enfoques para concentrar el esfuerzo humano en actividades de alto valor
• Política de empresa: Asegurarse de que el equipo conoce todas las normas corporativas relativas al uso de la IA.

Crear un programa de certificación que reconozca los niveles progresivos de competencia en colaboración con IA, proporcionando una vía de desarrollo clara para los miembros del equipo.

Diseño e implementación de programas piloto

Antes de la implementación a gran escala, diseñe programas piloto específicos que:

• Se centren en casos de uso específicos de alto valor
• Incluyan a diversos miembros del equipo con distintos niveles de comodidad técnica.
• Establezcan métricas claras de éxito
• Incluyan periodos regulares de reflexión y ajuste.
• Documenten tanto los resultados cuantitativos como las experiencias cualitativas.
• Proporcione un entorno seguro (como una caja de arena designada) para la experimentación con agentes.

Los proyectos piloto de éxito proporcionan tanto una prueba de concepto como valiosas perspectivas de implementación, al tiempo que crean estudios de casos internos que demuestran el valor.

Asegúrese de aplicar métricas para evaluar la utilidad de los agentes para el equipo de ventas. Realice un seguimiento de KPIs como el tiempo ahorrado, la expansión de cuentas, el tiempo de respuesta y la satisfacción del cliente. Si el equipo ahorró tiempo, ¿qué generó con ese tiempo? Estas métricas deben equilibrar el aumento de la eficiencia con la mejora de la eficacia y la calidad de las relaciones.

Pasos para empezar

Para las empresas de bienes de consumo que comienzan su andadura con la IA agéntica, considere este enfoque por fases:

Fase 1: Evaluación y fundamentos (1-3 meses)

• Realizar una evaluación de la preparación para la IA
• Evaluar la infraestructura y la calidad de los datos
• Identificar casos de uso de alto potencial
• Desarrollar un marco de gobernanza inicial
• Seleccionar socios tecnológicos con experiencia en bienes de consumo

Fase 2: Implementación piloto (3-6 meses)

• Lanzar proyectos piloto específicos en 2-3 aplicaciones de ventas
• Implementar programas de formación iniciales
• Establecer mecanismos de retroalimentación
• Documentar las métricas de referencia
• Identificar y desarrollar campeones internos

Fase 3: Ampliar y optimizar (6-12 meses)

• Ampliar los programas piloto a un equipo más amplio
• Perfeccionar la formación basándose en las experiencias piloto
• Implementar métricas de rendimiento para la colaboración de IA
• Desarrollar casos de uso avanzados
• Crear mecanismos de intercambio de conocimientos

Fase 4: Transformar e integrar (12 meses o más)

• Reimaginar los procesos de ventas en torno a las capacidades de IA
• Integrar la IA en el flujo de trabajo de ventas
• Establecer modelos avanzados de colaboración entre humanos e IA
• Evolucionar la estructura organizativa para maximizar el valor de la IA
• Desarrollar un programa de aprendizaje permanente para la mejora continua

La integración de la IA agéntica en las ventas de bienes de consumo no representa una mera actualización tecnológica, sino una transformación fundamental en el funcionamiento de las organizaciones de ventas. Las empresas que aborden esta transición de forma estratégica -preparando a sus equipos, estableciendo una gobernanza clara y centrándose en aplicaciones de alto valor- obtendrán ventajas significativas en un mercado cada vez más competitivo.

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