Los proveedores de SaaS presumen de su uso de inteligencia artificial y automatización de ventas. Pero, ¿cómo entender el verdadero valor que la IA puede aportar a tu equipo de ventas?
Inteligencia Artificial. Aprendizaje automático. En 2016, estos términos fueron algunos de los más utilizados por los proveedores, pero malinterpretados por los compradores. Entonces, ¿qué significan realmente estos términos? Si bien muchos utilizan los dos términos indistintamente, existen diferencias clave.
Inteligencia Artificial
En su núcleo, la IA trata sobre crear máquinas que piensen como lo hacen los humanos. Hoy en día, eso se manifiesta principalmente en software informático capaz de automatizar tareas simples en las que los humanos son buenos. IA es un término amplio para describir la tecnología de la que los términos de moda como aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural son un subconjunto.
Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. En su forma más básica, el aprendizaje automático es la práctica de usar algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y luego hacer una determinación o predicción sobre algo. La clave aquí es la capacidad del algoritmo para aprender y cambiar por sí solo sin necesidad de programación adicional.
Cada año, Gartner publica su ciclo de exageración para las nuevas tecnologías emergentes. En la punta de la curva o el "pico de expectativas infladas", se encuentra el aprendizaje automático. Eso significa que en 2017, la IA y el aprendizaje automático pueden entrar en el "bajo de la desilusión" donde las personas se dan cuenta rápidamente de que muchas empresas pueden estar hablando de inteligencia artificial, pero pocas pueden cumplir sus promesas.
También hemos visto nuestra parte justa de proveedores de ventas de SaaS que presumen de su uso de IA y aprendizaje automático en sus productos. Entonces, ¿cómo entender lo que es real en medio de toda la exageración? ¿Y qué valor adicional pueden aportar las tecnologías habilitadas para la IA a su equipo de ventas en 2017?
Casos de uso donde la IA ha demostrado proporcionar valor comercial para los equipos de ventas
En su máximo potencial, la IA tiene la capacidad de transformar la forma en que trabajan sus representantes de ventas y aumentar su eficiencia. Y las estadísticas muestran que hay ganancias de productividad por hacer. Según un estudio realizado por Accenture, solo el 34% del tiempo de sus representantes se dedica a la venta y el 57% de los ejecutivos enumeraron el aumento de la eficacia de las ventas como uno de los 3 principales objetivos para el próximo año.
Las tecnologías habilitadas para la IA permiten que sus representantes se centren en la esencia de lo que hacen bien, teniendo las mejores conversaciones posibles con sus prospectos. En lugar de tener que preocuparse por las tareas mundanas como identificar en qué prospectos trabajar, las tecnologías habilitadas para la IA le dirán a sus representantes en qué prospectos enfocarse o mostrarán conocimientos relevantes para sus representantes automáticamente basados en las conversaciones que están teniendo.
Aunque sigue siendo una tecnología incipiente, la IA se ha incorporado al software empresarial y ya hay casos de uso en ventas donde ha tenido éxito. Las tecnologías habilitadas para la IA pueden agregar potencialmente valor a sus equipos de ventas si cumplen con estos criterios:
Dominio estrecho: los mejores productos que utilizan IA lo hacen para automatizar un problema comercial específico. Por ejemplo, 6sense utiliza la IA para mostrar nuevos clientes potenciales y oportunidades que tienen más probabilidades de cerrarse. Están resolviendo un problema específico que reduce la cantidad de tiempo que les lleva a tus representantes encontrar nuevos prospectos.
Datos propios y únicos: Sin datos únicos, incluso los algoritmos de aprendizaje automático más sofisticados son inútiles. Gong.io utiliza procesamiento del lenguaje natural para analizar las conversaciones telefónicas de tus representantes de ventas y el aprendizaje automático para descubrir ideas que mejoran cómo tu equipo de ventas se comunica con los prospectos. Con acceso a potencialmente cientos de horas de conversaciones telefónicas únicas, los algoritmos de aprendizaje automático de Gong pueden mejorar continuamente las ideas que ofrecen a tu negocio.
Vive en el flujo de trabajo de tu equipo: Para aprovechar el software habilitado para IA más reciente que tu empresa incorpora, debe ser adoptado por tu equipo de ventas. La forma más fácil de fomentar la adopción es comprar un software que se integre perfectamente en el flujo de trabajo de tu equipo. X.ai es un asistente personal impulsado por IA. No necesitas ninguna aplicación o información de inicio de sesión, todo lo que los usuarios tienen que hacer es simplemente CC amy@x.ai para que el bot programe reuniones por ti.
Los datos, no los algoritmos, son la verdadera PI para las tecnologías habilitadas para IA
En el corazón de la IA está la data. Es el motor que alimenta las mejoras en los algoritmos de aprendizaje automático. Curiosamente, los algoritmos mismos pueden tener poco valor independiente. Algunas de las empresas más grandes del mundo como Google, Microsoft, IBM y Amazon se dan cuenta de esto y han hecho sus algoritmos de aprendizaje automático de código abierto. Entonces, como mencionamos anteriormente, tener acceso a datos únicos y propietarios es cómo las empresas que usan tecnologías habilitadas para IA obtendrán una ventaja competitiva.
Para plataformas como Google, Facebook o Salesforce, recolectar datos es fácil. Entonces, ¿qué tipos de estrategias de adquisición de datos pueden emplear las startups más pequeñas? Una oportunidad de la que no se habla mucho es aprovechar tecnologías como extensiones de navegador o chatbots para habilitar la recolección de datos fuera de tu aplicación nativa. Las empresas con aplicaciones independientes limitan sus capacidades de recolección de datos porque solo pueden adquirir datos cuando los usuarios interactúan con su producto. Dado que las extensiones funcionan sobre tu navegador, tienen acceso a datos (con permisos adecuados habilitados) a lo largo de todo el recorrido de un usuario en la web.
Rompiendo con la basura del proveedor
Dado que todos hablan de IA, ¿cómo cortas a través del ruido y aprendes cuáles son realmente las capacidades de IA de un proveedor?
Hemos compilado una lista de preguntas que puedes usar para entender si los proveedores que estás evaluando están exagerando o realmente comprenden cómo la IA impactará tu negocio:
¿De dónde provienen tus datos de entrenamiento y cómo los utilizas?
Si bien no debes esperar que los proveedores revelen todos sus secretos, es una señal de alarma si un proveedor se niega a compartir de dónde recopilan sus datos de entrenamiento. Un proveedor debería estar dispuesto a compartir las señales internas y externas que utilizan para ayudar a entrenar sus algoritmos, por qué las eligieron en lugar de otras, y cómo el uso de estas señales agrega valor a tu negocio.
¿Cuántos datos de entrenamiento necesita tu algoritmo para producir resultados confiables?
Desconfía de los proveedores que ignoren esta pregunta o resten importancia a tener suficientes datos. Los algoritmos de aprendizaje automático solo pueden producir resultados confiables cuando tienen una cantidad suficiente de datos de entrenamiento. Por ejemplo, para herramientas predictivas de calificación de leads que dependen de datos de ganancias o pérdidas, eso podría significar que necesitas al menos un año de datos para que los algoritmos funcionen correctamente. Es de interés de tu equipo retrasar la implementación de una solución habilitada por Inteligencia Artificial hasta que tengas suficientes datos para trabajar.
¿Cómo escalará tu producto con nuestro crecimiento y mejorará a medida que recopila más datos de entrenamiento?
A medida que acumules más datos y crezcas, es importante entender cómo escalan los algoritmos de aprendizaje automático de un proveedor con tu crecimiento. Eso significa aprender cómo se actualizan los modelos y con qué frecuencia los actualizan. Idealmente, estos modelos están personalizados para las necesidades específicas de tu empresa y se vuelven a entrenar cuando es necesario. Esta pregunta también debería darte una buena medida para entender si el proveedor ha trabajado con otras empresas de tu sector.
Distinguir entre proveedores que afirman usar IA y proveedores que realmente pueden agregar valor a tu negocio con IA es difícil. Armado con esta lista de verificación, esperamos que te sientas preparado para evaluar adecuadamente a los proveedores que presumen de sus capacidades de IA y entender mejor cómo las tecnologías habilitadas por IA pueden agregar valor a tu equipo de ventas en 2017.
Inteligencia Artificial. Aprendizaje automático. En 2016, estos términos fueron algunos de los más utilizados por los proveedores, pero malinterpretados por los compradores. Entonces, ¿qué significan realmente estos términos? Si bien muchos utilizan los dos términos indistintamente, existen diferencias clave.
Inteligencia Artificial
En su núcleo, la IA trata sobre crear máquinas que piensen como lo hacen los humanos. Hoy en día, eso se manifiesta principalmente en software informático capaz de automatizar tareas simples en las que los humanos son buenos. IA es un término amplio para describir la tecnología de la que los términos de moda como aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural son un subconjunto.
Aprendizaje Automático
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. En su forma más básica, el aprendizaje automático es la práctica de usar algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y luego hacer una determinación o predicción sobre algo. La clave aquí es la capacidad del algoritmo para aprender y cambiar por sí solo sin necesidad de programación adicional.
Cada año, Gartner publica su ciclo de exageración para las nuevas tecnologías emergentes. En la punta de la curva o el "pico de expectativas infladas", se encuentra el aprendizaje automático. Eso significa que en 2017, la IA y el aprendizaje automático pueden entrar en el "bajo de la desilusión" donde las personas se dan cuenta rápidamente de que muchas empresas pueden estar hablando de inteligencia artificial, pero pocas pueden cumplir sus promesas.
También hemos visto nuestra parte justa de proveedores de ventas de SaaS que presumen de su uso de IA y aprendizaje automático en sus productos. Entonces, ¿cómo entender lo que es real en medio de toda la exageración? ¿Y qué valor adicional pueden aportar las tecnologías habilitadas para la IA a su equipo de ventas en 2017?
Casos de uso donde la IA ha demostrado proporcionar valor comercial para los equipos de ventas
En su máximo potencial, la IA tiene la capacidad de transformar la forma en que trabajan sus representantes de ventas y aumentar su eficiencia. Y las estadísticas muestran que hay ganancias de productividad por hacer. Según un estudio realizado por Accenture, solo el 34% del tiempo de sus representantes se dedica a la venta y el 57% de los ejecutivos enumeraron el aumento de la eficacia de las ventas como uno de los 3 principales objetivos para el próximo año.
Las tecnologías habilitadas para la IA permiten que sus representantes se centren en la esencia de lo que hacen bien, teniendo las mejores conversaciones posibles con sus prospectos. En lugar de tener que preocuparse por las tareas mundanas como identificar en qué prospectos trabajar, las tecnologías habilitadas para la IA le dirán a sus representantes en qué prospectos enfocarse o mostrarán conocimientos relevantes para sus representantes automáticamente basados en las conversaciones que están teniendo.
Aunque sigue siendo una tecnología incipiente, la IA se ha incorporado al software empresarial y ya hay casos de uso en ventas donde ha tenido éxito. Las tecnologías habilitadas para la IA pueden agregar potencialmente valor a sus equipos de ventas si cumplen con estos criterios:
Dominio estrecho: los mejores productos que utilizan IA lo hacen para automatizar un problema comercial específico. Por ejemplo, 6sense utiliza la IA para mostrar nuevos clientes potenciales y oportunidades que tienen más probabilidades de cerrarse. Están resolviendo un problema específico que reduce la cantidad de tiempo que les lleva a tus representantes encontrar nuevos prospectos.
Datos propios y únicos: Sin datos únicos, incluso los algoritmos de aprendizaje automático más sofisticados son inútiles. Gong.io utiliza procesamiento del lenguaje natural para analizar las conversaciones telefónicas de tus representantes de ventas y el aprendizaje automático para descubrir ideas que mejoran cómo tu equipo de ventas se comunica con los prospectos. Con acceso a potencialmente cientos de horas de conversaciones telefónicas únicas, los algoritmos de aprendizaje automático de Gong pueden mejorar continuamente las ideas que ofrecen a tu negocio.
Vive en el flujo de trabajo de tu equipo: Para aprovechar el software habilitado para IA más reciente que tu empresa incorpora, debe ser adoptado por tu equipo de ventas. La forma más fácil de fomentar la adopción es comprar un software que se integre perfectamente en el flujo de trabajo de tu equipo. X.ai es un asistente personal impulsado por IA. No necesitas ninguna aplicación o información de inicio de sesión, todo lo que los usuarios tienen que hacer es simplemente CC amy@x.ai para que el bot programe reuniones por ti.
Los datos, no los algoritmos, son la verdadera PI para las tecnologías habilitadas para IA
En el corazón de la IA está la data. Es el motor que alimenta las mejoras en los algoritmos de aprendizaje automático. Curiosamente, los algoritmos mismos pueden tener poco valor independiente. Algunas de las empresas más grandes del mundo como Google, Microsoft, IBM y Amazon se dan cuenta de esto y han hecho sus algoritmos de aprendizaje automático de código abierto. Entonces, como mencionamos anteriormente, tener acceso a datos únicos y propietarios es cómo las empresas que usan tecnologías habilitadas para IA obtendrán una ventaja competitiva.
Para plataformas como Google, Facebook o Salesforce, recolectar datos es fácil. Entonces, ¿qué tipos de estrategias de adquisición de datos pueden emplear las startups más pequeñas? Una oportunidad de la que no se habla mucho es aprovechar tecnologías como extensiones de navegador o chatbots para habilitar la recolección de datos fuera de tu aplicación nativa. Las empresas con aplicaciones independientes limitan sus capacidades de recolección de datos porque solo pueden adquirir datos cuando los usuarios interactúan con su producto. Dado que las extensiones funcionan sobre tu navegador, tienen acceso a datos (con permisos adecuados habilitados) a lo largo de todo el recorrido de un usuario en la web.
Rompiendo con la basura del proveedor
Dado que todos hablan de IA, ¿cómo cortas a través del ruido y aprendes cuáles son realmente las capacidades de IA de un proveedor?
Hemos compilado una lista de preguntas que puedes usar para entender si los proveedores que estás evaluando están exagerando o realmente comprenden cómo la IA impactará tu negocio:
¿De dónde provienen tus datos de entrenamiento y cómo los utilizas?
Si bien no debes esperar que los proveedores revelen todos sus secretos, es una señal de alarma si un proveedor se niega a compartir de dónde recopilan sus datos de entrenamiento. Un proveedor debería estar dispuesto a compartir las señales internas y externas que utilizan para ayudar a entrenar sus algoritmos, por qué las eligieron en lugar de otras, y cómo el uso de estas señales agrega valor a tu negocio.
¿Cuántos datos de entrenamiento necesita tu algoritmo para producir resultados confiables?
Desconfía de los proveedores que ignoren esta pregunta o resten importancia a tener suficientes datos. Los algoritmos de aprendizaje automático solo pueden producir resultados confiables cuando tienen una cantidad suficiente de datos de entrenamiento. Por ejemplo, para herramientas predictivas de calificación de leads que dependen de datos de ganancias o pérdidas, eso podría significar que necesitas al menos un año de datos para que los algoritmos funcionen correctamente. Es de interés de tu equipo retrasar la implementación de una solución habilitada por Inteligencia Artificial hasta que tengas suficientes datos para trabajar.
¿Cómo escalará tu producto con nuestro crecimiento y mejorará a medida que recopila más datos de entrenamiento?
A medida que acumules más datos y crezcas, es importante entender cómo escalan los algoritmos de aprendizaje automático de un proveedor con tu crecimiento. Eso significa aprender cómo se actualizan los modelos y con qué frecuencia los actualizan. Idealmente, estos modelos están personalizados para las necesidades específicas de tu empresa y se vuelven a entrenar cuando es necesario. Esta pregunta también debería darte una buena medida para entender si el proveedor ha trabajado con otras empresas de tu sector.
Distinguir entre proveedores que afirman usar IA y proveedores que realmente pueden agregar valor a tu negocio con IA es difícil. Armado con esta lista de verificación, esperamos que te sientas preparado para evaluar adecuadamente a los proveedores que presumen de sus capacidades de IA y entender mejor cómo las tecnologías habilitadas por IA pueden agregar valor a tu equipo de ventas en 2017.
Experimenta el poder de la plataforma Guru de primera mano: realiza nuestro recorrido interactivo por el producto
