La inteligencia artificial ya llegó al área de ventas. Recomendaciones para sacarle el máximo provecho

8 jul
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Hace unos días estuvimos en la oficina de un director comercial de una empresa fabricante de alimentos, revisando con él los resultados obtenidos en el trimestre. En un momento de la conversación mencionó, casi de pasada, que su equipo "ya usaba mucho la inteligencia artificial".

Le pregunté para qué, a lo que me respondió: Redactar correos, resumir minutas de reunión, preparar presentaciones, etc.

Nada de eso está mal. Pero mientras esa empresa usaba la IA como una secretaria eficiente, otras compañías del mismo sector la estaban usando para algo distinto: decidir en qué ciudades abrir cobertura, anticipar qué distribuidor está a punto de fallarles, o construir el argumento financiero con el que se sentarán a negociar el próximo incremento de precio frente a una cadena.

Esa es, hoy, la verdadera línea divisoria en las áreas comerciales de consumo masivo. Ya no es quién tiene acceso a la tecnología —eso lo tienen prácticamente todos—, sino quién la ha incorporado a la manera en que piensa y decide su negocio.

Según el reporte The State of AI 2025 de McKinsey & Company, ya son las funciones de marketing y ventas, junto con TI, las que reportan de forma consistente el mayor uso de inteligencia artificial dentro de las organizaciones. El uso regular de IA en al menos una función de negocio pasó de 55% a 72% y luego a 78% en apenas dos años, y la edición más reciente del estudio sitúa esa cifra en 88 por ciento.

El acceso a la herramienta dejó de ser el problema. El problema es otro, y McKinsey lo documenta con una precisión incómoda: apenas 39% de las organizaciones logra atribuir algún impacto en su EBIT al uso de IA, y entre esas, la mayoría reporta que representa menos del 5% de ese EBIT. Dicho de otra forma:

...casi nueve de cada diez empresas ya usan inteligencia artificial, pero menos de una de cada diez está viendo un resultado financiero que valga la pena mencionar en un consejo de administración.

Ese es el espacio donde se está jugando la ventaja competitiva de los próximos años.

Qué está pasando realmente en el mercado

Conviene ser claro sobre algo: la inteligencia artificial no es una moda pasajera de la que las empresas de consumo masivo puedan darse el lujo de esperar a que "madure". El comportamiento de compra del consumidor final ya cambió, y ese cambio empuja hacia atrás toda la cadena, hasta llegar al fabricante.

Un estudio reciente de NielsenIQ en colaboración con Kearney, The New Growth Frontier, documenta que:

74% de los compradores ya utiliza herramientas de inteligencia artificial para descubrir productos,
54% para investigar precios y características, y
20% para realizar compras directamente.

El mismo análisis encontró que, en Estados Unidos, las marcas de nicho ganaron 1.5 puntos porcentuales de participación de mercado entre 2022 y 2025, mientras que las marcas grandes y medianas retrocedieron 2.1 puntos.

Ese dato debería inquietar a cualquier fabricante consolidado: el tamaño y la fuerza histórica de una marca ya no garantizan por sí solos el liderazgo de categoría. La agilidad para adaptarse a estos nuevos canales de descubrimiento, muchos de ellos mediados por IA, empieza a pesar tanto como la distribución física.

Del lado de la operación comercial interna, McKinsey estima que alrededor del 20% de las actividades de ventas ya podría automatizarse con las herramientas de IA disponibles actualmente, y calcula que el valor económico potencial de la IA generativa se concentra, precisamente, en funciones como customer operations, marketing y ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo, con un impacto anual estimado de entre 2.6 y 4.4 billones de dólares a nivel global.

No son cifras que uno pueda ignorar en la planeación estratégica de una empresa de consumo masivo, sin importar si factura cien millones de pesos o cien millones de dólares al año.

Por qué la mayoría de las empresas está desaprovechando esa oportunidad

Si la tecnología está disponible para todos y el potencial de valor es tan alto, ¿por qué la mayoría de las empresas de consumo masivo apenas la está arañando?

En nuestra experiencia asesorando fabricantes, distribuidores y cadenas en México, Centroamérica, Venezuela, Brasil, España y Estados Unidos, encuentro básicamente tres causas que se repiten una y otra vez.

La primera causa es estructural: la mayoría de las organizaciones aún no ha actualizado sus procesos comerciales integrando la IA. Los ganadores no le pegan la IA a los procesos existentes; reconstruyen esos procesos —los guiones de venta, los protocolos de negociación, el ciclo de planeación comercial— para que la IA pueda operar de forma confiable dentro de ellos. En consumo masivo esto se traduce, por ejemplo, en seguir preparando una negociación con una cadena de la misma manera que hace diez años, solo que ahora con un chatbot abierto en una pestaña aparte, en lugar de rediseñar el proceso completo de preparación de la negociación alrededor de lo que la IA puede aportar.

La segunda es que se le está pidiendo a la IA que sea un buscador, no un asesor. Un director comercial escribe "¿cómo aumento mis ventas?" y espera una respuesta transformadora. Obtiene, en cambio, una lista de generalidades correctas pero inútiles: conocer al cliente, mejorar el servicio, capacitar al equipo. No porque la herramienta sea limitada, sino porque la pregunta lo es. Es exactamente lo mismo que le pasaría a un consultor senior si lo sentamos frente a una mesa sin darle una sola cifra del negocio.
La tercera causa es de talento y método, no de tecnología. La diferencia entre las empresas que sí están capturando valor y las que no, tiene menos que ver con qué modelo de IA usan y más con la disciplina organizacional detrás: liderazgo comprometido, objetivos que van más allá de recortar costos, y procesos de gestión que exigen resultados medibles. Solo 6% de las organizaciones califica hoy como "alto desempeño" en IA, con un impacto de 5% o más en su EBIT empresarial. El resto —la inmensa mayoría— está experimentando, no transformando.

Los riesgos de quedarse atrás

Para un fabricante o un distribuidor de consumo masivo, quedarse en la fase de "experimentar con IA" durante los próximos dos o tres años no es una posición neutral.

Es un riesgo comercial concreto, con tres frentes.

El primero es perder participación de mercado. Si el consumidor final ya está usando IA para descubrir y decidir qué comprar, y las marcas de nicho —típicamente más ágiles y con menos capas de decisión— ya están ganando terreno frente a marcas consolidadas, cada trimestre que una empresa tarda en adaptar su forma de competir en ese entorno es terreno que probablemente no recuperará fácilmente.

El segundo es pérdida de clientes y oportunidades. Un equipo de Cuentas Clave que sigue tardando cuatro o cinco días en preparar una negociación con una cadena, mientras el competidor lo resuelve en una fracción de ese tiempo con mejor calidad de argumento financiero, no está compitiendo en igualdad de condiciones, aunque ambos "usen IA".

El tercero es pérdida de talentos. Los profesionales comerciales más capaces —los que uno quiere retener— notan rápidamente si la empresa les exige seguir haciendo a mano tareas que ya no deberían hacerse a mano. La productividad comercial y la retención de talento están más conectadas de lo que suele reconocerse en los comités de dirección.

Dónde está realmente la oportunidad en el área de ventas y trade marketing

La buena noticia es que las áreas donde la inteligencia artificial genera más valor en consumo masivo son, precisamente, las que un director comercial gestiona todos los días.

En planeación comercial, la IA permite analizar tendencias de venta con un nivel de detalle que antes exigía días de trabajo de un analista: detectar productos que están perdiendo participación antes de que el dato aparezca en el estado de resultados, construir distintos escenarios de crecimiento y presupuesto, y anticipar quiebres de tendencia por canal o por región.
En Route to Market, puede evaluar la cobertura territorial real frente a la potencial, identificar zonas desatendidas o sobreatendidas, y simular modelos alternativos de atención a distribuidores, mayoristas y cadenas antes de comprometer una sola inversión. Este es, dicho sea de paso, uno de los ejercicios donde con mayor frecuencia encontramos oportunidades de crecimiento no capturado en los diagnósticos de RTM que realizamos en TMC.

En trade marketing, permite comparar la inversión promocional entre clientes y evaluar, con datos y no con intuición, cuáles promociones generaron crecimiento incremental real y cuáles simplemente adelantaron compras que de todas formas iban a ocurrir, destruyendo margen sin construir valor.

En key account management, reduce de días a horas el trabajo de preparar una negociación con una cadena grande: organizar la información dispersa, anticipar objeciones probables del comprador, y construir varios escenarios de negociación con sus respectivos argumentos financieros antes de sentarse a la mesa.

Y en productividad de la fuerza de ventas, ayuda a diseñar indicadores más finos, planes de incentivos mejor calibrados y programas de capacitación personalizados, liberando tiempo administrativo para que los equipos se concentren en lo único que un algoritmo todavía no puede hacer bien: construir relaciones de confianza con el cliente.

El detalle que separa una respuesta genérica de un análisis útil

Aquí está, en nuestra experiencia, el punto que marca la diferencia entre una empresa que aprovecha la IA y una que apenas la roza: la calidad del contexto que se le entrega.

Compare estas dos formas de usar la misma herramienta.

La primera: "¿Cómo aumento mis ventas?". Cualquier modelo de IA responderá con recomendaciones correctas pero genéricas —conocer al cliente, mejorar el servicio, invertir en marketing—, porque es exactamente el nivel de especificidad de la pregunta.

La segunda: "Actúa como consultor especializado en empresas fabricantes de consumo masivo. Mi empresa vende alimentos en México mediante distribuidores y cadenas de autoservicio. En los últimos doce meses crecimos 4% en ventas, pero nuestro margen bruto cayó 6%. El canal tradicional representa 58% de las ventas y el moderno 42%. Analiza las posibles causas de esta situación, desarrolla cinco hipótesis ordenadas por impacto económico, indica qué información adicional necesitas para validar cada una, y propón un plan de acción para los próximos seis meses."

La diferencia no está en la herramienta. Está en tratarla como lo que puede llegar a ser: un miembro más del comité ejecutivo, al que hay que ponerle sobre la mesa cifras reales, restricciones concretas y un objetivo claro, en lugar de una pregunta al aire.

Este mismo principio aplica en cada área comercial.

Para preparar una negociación con una cadena, no basta con pedir "ayúdame a negociar un aumento de precio"; conviene especificar el porcentaje del aumento, la participación de esa cadena en las ventas totales, la participación de mercado de la categoría, y pedir explícitamente una estrategia con objeciones anticipadas, argumentos de creación de valor, concesiones aceptables y riesgos a evitar.
Para evaluar distribuidores, conviene pedir una metodología con variables ponderadas —cobertura, ejecución en punto de venta, inventarios, nivel de servicio, crecimiento, rentabilidad, cumplimiento de KPIs— y una escala de calificación, en lugar de una opinión general sobre "qué tan bien va" la relación comercial.

Y quizás el uso más subestimado de todos: antes de presentar un plan comercial anual al director general o al consejo, pedirle a la herramienta que primero haga todas las preguntas necesarias para entender el negocio, en lugar de pedirle directamente una recomendación. Esa secuencia —dejar que la IA pregunte antes de responder— suele producir un análisis considerablemente más sólido que exigirle una respuesta inmediata con información incompleta.

Lo que las empresas líderes hacen distinto con la inteligencia artificial en ventas

Las organizaciones identificadas como "alto desempeño" en IA no se distinguen por la sofisticación de su tecnología, sino por tres prácticas de gestión bastante concretas.

Persiguen objetivos que van más allá de reducir costos —también buscan crecimiento e innovación—, lo cual les facilita conseguir presupuesto y compromiso de otras áreas.
Rediseñan procesos completos en lugar de automatizar tareas sueltas.
Y cuentan con liderazgo directivo que no solo aprueba el uso de IA, sino que lo modela con el ejemplo: los altos desempeños son tres veces más propensos a reportar que sus líderes senior demuestran una propiedad y un compromiso reales con las iniciativas de IA de la organización.

En consumo masivo esto se traduce en algo muy práctico: el director comercial que usa personalmente la herramienta para preparar sus propias negociaciones y análisis —no solo la exige a su equipo— suele liderar organizaciones donde la adopción se vuelve genuina, en lugar de un ejercicio de cumplimiento.

Lo que ninguna empresa debería hacer

Junto con la oportunidad viene la responsabilidad de usarla con criterio:

No cargar información confidencial de clientes, precios o contratos sin conocer con claridad las políticas de privacidad de la plataforma que se está utilizando.
No aceptar automáticamente cada recomendación sin contrastarla con los datos reales del negocio: la IA puede errar, especialmente cuando el contexto que recibió fue incompleto.
No usarla como sustituto del criterio directivo ni de la experiencia acumulada del equipo comercial, sino como un acelerador de ese criterio.
Y no conformarse con preguntas genéricas cuando el problema —una caída de margen, una negociación compleja, una decisión de cobertura— exige contexto real y específico.

La inteligencia artificial amplía el número de opciones que un director comercial puede analizar antes de decidir y acelera el tiempo que le toma llegar a esas opciones. La responsabilidad de decidir, sin embargo, sigue siendo enteramente humana.

Cuatro indicadores que conviene medir

Antes de declarar una iniciativa de IA comercial como exitosa, vale la pena medir, como mínimo:

El tiempo que el equipo dedica a tareas administrativas frente a tareas de venta y negociación;
La precisión del pronóstico de demanda antes y después de incorporar IA al proceso;
El retorno incremental real de las promociones o inversiones de trade marketing frente al que se estimaba antes;
El tiempo de salida al mercado de promociones o de preparación para una negociación con una cuenta clave.

La pregunta correcta para un consejo de administración no es "¿cuántas personas de mi equipo comercial usan inteligencia artificial?". Es "¿qué decisión comercial tomamos mejor, más rápido o con menos riesgo gracias a ella, y cuánto vale eso en pesos o dólares?".

La ventaja ya no está en tener la herramienta

Hace apenas un par de años, tener acceso a inteligencia artificial generativa era en sí mismo una ventaja. Hoy, con adopción cercana al 88% entre las organizaciones, ese argumento ya no sostiene a nadie.

La ventaja competitiva se trasladó a otro lugar: a quién logra incorporar la IA a la manera en que su organización comercial piensa, decide y ejecuta, apoyada en un modelo de Route to Market bien diseñado, una estrategia de categoría sólida y una disciplina de ejecución que la tecnología, por sí sola, nunca podrá sustituir.

La inteligencia artificial no va a reemplazar a los directores comerciales. Pero es cada vez más claro que los directores comerciales que aprendan a usarla con criterio y contexto real van a tomar ventaja, año tras año, sobre quienes decidan seguir tratándola como una curiosidad de oficina.

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