Los acelerados avances de la inteligencia artificial (IA) han llevado a que múltiples empresas decidan utilizar esta tecnología en el desarrollo de sus operaciones.

Sin embargo, un nuevo estudio alerta que hay una brecha significativa entre su adopción y su integración real en equipos de marketing, ventas y servicio al cliente en Chile.

El reporte ¿Tu IA produce más, pero no produce mejor? elaborado por HubSpot afirma que el 88% de las empresas chilenas utiliza IA, pero que solo 2 de cada 10 la integra realmente en su flujo de trabajo.

El resto la emplea para tareas puntuales y desconectadas del contexto operativo total.

El estudio, publicado en mayo, se basó en entrevistas a 102 líderes empresariales del país. Consideró equipos de ventas (40%), marketing (29%) y servicio al cliente (30%)

Según sostienen desde la firma, los resultados ponen en evidencia un fenómeno que redefine la conversación sobre IA en el mundo corporativo chileno.

Aseguran que la adopción masiva de IA no se está traduciendo, por sí sola, en mejores resultados.

Cuáles son los principales obstáculos para la adopción de la IA por parte de las empresas

El reporte identificó tres obstáculos principales que frenan una adopción más profunda de la IA.

La resistencia al cambio y la confianza empatan como las dos barreras más citadas (30% y 29% respectivamente), seguidas por la incertidumbre generada por el modelo de costos de las herramientas disponibles.

De acuerdo al estudio, el principal criterio al momento de adquirir una solución de IA es la facilidad de uso, punto que fue mencionado por el 38% de los encuestados.

La tesis central del reporte es que el problema de fondo no es el acceso a la tecnología, sino la falta de contexto.

Desde HubSpot argumentan que cuando la IA no conoce el negocio —sus clientes, su historial, sus procesos—, el volumen de producción puede crecer, pero la calidad y pertinencia de los resultados no mejora en proporción.

“No es el presupuesto, no es el tamaño del equipo. Es si la IA que usan conoce realmente el negocio”, se lee en el reporte.

Cómo las empresas pueden adoptar la IA en su flujo de trabajo

El estudio identificó que, en el área de marketing, las cinco tácticas con mayor retorno declarado tienen en común que exigen conocimiento profundo del comprador.

Uno de los hallazgos más relevantes es la transición hacia la optimización para motores de respuesta con IA, lo que es conocido como Answer Engine Optimization o AEO.

En términos sencillos, se trata de adaptar los contenidos para que las plataformas de IA y los asistentes de voz los encuentren, expliquen y citen como respuesta ideal ante las consultas de los usuarios.

Una investigación interna de HubSpot encontró que el 60% de las búsquedas en Google terminan sin que los usuarios hagan clic en un resultado.

De acuerdo al nuevo reporte, el 86% de los líderes de marketing encuestados ya están implementando estrategias de AEO, para así figurar en las respuestas de sistemas como ChatGPT o Gemini, por mencionar algunos ejemplos.

En el área de ventas, según el estudio, el 64% de los vendedores dedica entre 5 y 15 horas semanales a tareas no comerciales. Se trata de tiempo y esfuerzo que podría ser optimizado con la ayuda de la IA.

Las actividades que más consumen tiempo son: investigar cuentas y contactos (46%), construir listas de prospectos (37%), redactar emails de seguimiento (32%), actualizar el CRM o gestión de relaciones con los clientes (27%), y preparar propuestas y materiales (20%).

Por otro lado, el sector de servicios presentó el nivel de adopción de IA más elevado: el 87% de los equipos ya la utiliza.

Las tres principales aplicaciones son la clasificación y enrutamiento de tickets, la generación de resúmenes de conversaciones largas, y la detección de patrones y preguntas frecuentes.

No obstante, el estudio también identificó ciertas complejidades: el 65% de los equipos de servicios recibe traspasos incompletos desde ventas, lo que obliga a reconstruir el contexto desde cero.

Junto con ello, el 84% estima que entre el 20% y el 60% de los tickets podría resolverse sin intervención humana.

Pese a lo anterior, las principales preocupaciones al adoptar la IA de manera más significativa son: respuestas incorrectas o sin contexto (32%), reacción negativa del cliente (32%) y pérdida del trato humano (23%).

Los datos reunidos por el estudio sugieren que no solo basta con utilizar esta tecnología en un sentido técnico, sino que también incorporarla de manera adaptativa de acuerdo al contexto.

Cómo integrar la IA para potenciar el crecimiento de tu empresa

El director de ventas para Latinoamérica de HubSpot, Andrés Aranda, analiza esta tendencia y comparte sus recomendaciones en conversación con La Tercera.

¿Cómo las pymes pueden adoptar la IA de manera adaptativa y no únicamente para tareas técnicas?

—Hoy lo que estamos viendo en diferentes tipos de empresas, tanto en Chile como en América Latina, es que se encuentran en una de tres fases.

La primera fase nosotros la llamamos IA exploratoria, que es donde esa organización en primera instancia está desplegando algunas herramientas de IA. Pueden ser los sistemas más famosos y conocidos, como ChatGPT, Cloud o Gemini.

El siguiente nivel es la IA de producción: qué tanto un equipo está produciendo con esta tecnología. Acá no solo está ingresando a la plataforma, sino que está logrando hacer más.

Por ejemplo, los equipos de ventas puedan pueden enviar más correos y contactar a más empresas; los equipos de marketing pueden generar más contenido; los de servicio al cliente pueden atender más solicitudes y requerimientos.

La tercera fase, la más alta, es la IA de resultados. Es cuando efectivamente, ya con toda esta parte de adopción y de generar más contenido, la empresa pasa a generar resultados.

Para llegar a ese nivel, la IA tiene que tener el contexto sobre sus clientes y lo que está sucediendo. Ese es el mayor desafío de cómo las empresas van evolucionando en esta escala de madurez.

Algunas empresas podrían considerar que factores como los potenciales costos de implementación y su estructura tecnológica actual podrían dificultar su adopción de la IA a mayor escala. ¿Cómo pueden adaptar estos objetivos a su situación y a sus necesidades?

—El mayor desafío que notamos es que las empresas están comenzando con buscar una herramienta. Ese es el mayor error, porque buscan la herramienta y después buscan cómo la van a poder implementar.

La recomendación que damos es que, antes de implementar cualquier solución de IA o herramienta de tecnología, puedan establecer cuál es la métrica de negocio que quieren mejorar.

Puede ser incrementar ventas, mejorar retención, generar más oportunidades o atraer más tráfico a la página web, por mencionar algunos ejemplos.

Ese es el primer paso: comenzar con qué quieren potenciar dentro de la compañía. Y con base a ese indicador, buscar cuál sería la mejor herramienta que permita lograrlo.

A modo de ejemplo, pensemos en el caso de una empresa que tiene un marketplace. Podría utilizar agentes de IA para responder preguntas de los compradores o hacer seguimiento de despachos. Más allá de atender asuntos técnicos, ¿qué otras aplicaciones se le podría dar a la IA en términos adaptativos?

—Es un excelente ejemplo, porque permite ilustrar los niveles de IA que podemos llegar a implementar.

Tal como lo mencionas, se le podría preguntar al chat sobre cómo puedo devolver un pedido, por ejemplo. Puede ser un punto de conocimiento, que va a ser rápido de encontrar.

Pero en ese mismo ejemplo de un agente de servicio, podemos llevarlo a un siguiente nivel: le podemos dar el contexto del pedido, en qué parte se encuentra, si ya fue enviado, cuándo lo voy a recibir.

Ahí podemos pasar de algo genérico, tipo “normalmente nuestros pedidos se entregan de 3 a 5 días hábiles”, a “tu pedido está en este momento en reparto y lo vas a recibir hoy en la tarde”.

Ese es el poder de la IA, desde responder preguntas básicas hasta otras más avanzadas.

¿Por qué es clave implementar estrategias de AEO y no solo considerar el SEO, que permite figurar en plataformas como las búsquedas de Google?

—El SEO sigue siendo importante y relevante. Sin embargo, la manera de cómo los clientes están buscando ha cambiado.

Estamos viendo que aproximadamente el 60% de las búsquedas termina sin un clic. Esto significa que las personas anteriormente iban a Google, entraban a una página web, hacían clics y buscaban la información.

Hoy entran a ChatGPT, Gemini o Claude, hacen la pregunta, y les da la respuesta que tenemos en nuestra página web, sin que siquiera hagan clic para entrar a una parte de nuestro sitio.

Uno de los temas más significativos es que ha cambiado cómo los consumidores buscan, por eso también es importante estar posicionados en AEO.

¿Cómo identificar si aplicamos la IA de manera ineficiente dentro de una empresa? ¿Por qué es importante enmendar ese rumbo?

—La IA, así como amplifica beneficios y permite hacer más cosas, también puede tener el efecto contrario de amplificar un mal comportamiento.

Pongamos el ejemplo concreto de un vendedor. Si previamente se enfocaba en buscar cuentas que no eran el cliente ideal de su empresa, lo que va a suceder es que ese vendedor, con IA, podrá contactar a más empresas, pero no serán empresas alineadas con sus objetivos. Ahí es donde se amplifican los malos resultados.

Por eso es importante el contexto, para que reacomode su foco y empiece a utilizar la IA de mejor manera.

¿Cómo HubSpot puede ayudar a las pymes en este proceso para adoptar la IA de manera eficiente y adaptativa?

—Mi primera recomendación es usar una herramienta que tenemos y que es gratuita. Se llama AEO Grader. Es como un calificador: puedes colocar tu página web y te va a decir el puntaje de cómo los diferentes sistemas de IA te están encontrando en ese momento.

Te va a dar un punto de partida de cosas que puedes empezar a mejorar y trabajar, para que te encuentren y aparezcas en más respuestas.

Después, pueden empezar a utilizar otras herramientas de HubSpot. Tenemos planes para pymes, desde el servicio gratuito que mencioné hasta versiones iniciales para que puedan dar sus primeros pasos.

Nuestro objetivo es acompañarlos en esta transición, crecimiento y evolución de la IA.