Para Alan Valderrábano, CEO de Black & Orange, consultora de crecimiento y partner Elite de HubSpot, la inteligencia artificial no es una estrategia de marketing, es un acelerador, pero si la base es débil, solo amplifica el problema
Bajo esa premisa, la firma mexicana ha construido una arquitectura de agentes de IA integrada a procesos de CRM y generación de demanda. Todo con un enfoque que prioriza estrategia empresarial, creación de mercado y entendimiento humano por encima de la automatización masiva.
En el ecosistema actual, el CRM se ha convertido en la infraestructura crítica que sostiene la movilidad empresarial. Para Valderrábano, no se trata solo de un repositorio de contactos, sino del motor que permite que la IA y las estrategias móviles sean rentables.
Un CRM bien estructurado es lo que permite que una empresa pueda atender por WhatsApp, lanzar una campaña segmentada o cerrar un trato desde un smartphone con datos reales y no con suposiciones. Sin esta base, cualquier intento de digitalización móvil es solo una capa superficial sin retorno de inversión.
“Hoy todas quieren más leads, pero los leads son el último paso del marketing, no el primero”, afirmó.
El CRM ayuda a entender al usuario
Valderrábano comenzó su carrera en ventas y asegura que esa experiencia moldeó su visión: vender no es convencer, es comprender una necesidad.
En su diagnóstico, muchas empresas mexicanas saben cerrar una venta, pero no saben desarrollarla desde cero. Es decir, dependen de que alguien ya esté listo para comprar pero no saben cómo generarla. También destacó que “antes del cierre hay un proceso de entendimiento que casi nadie estructura”.
Y es ahí donde entra el CRM, pero no como una simple base de datos para registrar prospectos y cierres, sino como un sistema estratégico para mapear el proceso de compra, entender fricciones y detectar patrones reales en la toma de decisión. Para Valderrábano, cuando el CRM se usa solo como repositorio de leads o como tablero de ventas, se pierde su valor estratégico.
Entre los aspectos que más dificultan el crecimiento de las PyMEs mexicanas está en que no saben generar demanda de forma sistémica. Es decir, dependen de un socio específico y cuando desaparece, la empresa no sabe cómo generar nuevas oportunidades.
Para el directivo, la solución no está en cerrar más rápido, sino en estructurar procesos comerciales y de marketing que permitan generar demanda de forma consistente, apoyados en CRM y tecnología.
La tecnología sin procesos no funciona
Aunque cada vez más empresas entienden la necesidad de implementar plataformas como HubSpot o Salesforce, el problema no es tecnológico sino estructural.
“Creen que el CRM va a resolver problemas de proceso y no es así. Muchas empresas no tienen reglas de negocio: ¿Qué pasos siguen? ¿Cuándo se pasa a ventas? ¿Qué criterios tiene que controlar? ¿Qué datos sí o sí se capturan? Esas reglas no existen”, explicó Valderrábano. En la experiencia de la firma, solo una o dos de cada diez implementaciones logran ejecutarse correctamente desde el inicio.
Como consecuencia, una mala implementación de CRM genera fricción operativa. Sin procesos claros, los datos se capturan de manera inconsistente y la herramienta pierde valor estratégico. Aunado a ello, la mayoría de las organizaciones lanzan nuevas plataformas sin gestión del cambio ni capacitación adecuada, lo que genera que sus trabajadores se resistan a usar las herramientas.
En otros casos, el software termina convertido en “shelfware”, tecnología que se paga pero no se usa, “porque no tienen las bases para sacar el provecho”, puntualiza.
A nivel presupuestal, la brecha también es evidente. De acuerdo con Valderrábano, empresas industriales suelen destinar entre 1% y 3% de su facturación a marketing y tecnología; en servicios el rango oscila entre 3% y 5%, mientras que startups digitales pueden invertir entre 10% y 15%, e incluso hasta 20%. Sin embargo, una mayor inversión no garantiza mejores resultados si no existe una arquitectura comercial clara.
Para el directivo, el problema no es cuánto se gasta en CRM o automatización, sino si ese presupuesto está respaldado por procesos estandarizados, reglas de negocio y gestión del cambio.
Ángulo de venta vs. ángulo de compra
Dentro de su metodología BOOM, Valderrábano hace una distinción técnica clave:
- Ángulo de venta: lo que la empresa cree que vende y cómo cree que vende.
- Ángulo de compra: cómo el cliente realmente toma la decisión y qué está comprando en realidad.
“Las empresas son expertas en hablar de sí mismas, ’55 años en el mercado’, ‘somos líderes’, pero son deficientes, el comprador no está comprando lo que tú crees que vendes. Está resolviendo un problema propio”, explica.
Si el CRM no captura información desde el ángulo de compra como motivaciones, tiempos de decisión, objeciones reales, la estrategia se construye sobre supuestos. Si a esto se le agrega la IA, en lugar de convertirse en herramienta, se transforma en amplificador de supuestos.
La IA es un exponenciador, no un sustito estratégico
La firma trabaja bajo un modelo «human centered», es decir, la IA organiza información y detecta patrones, pero no construye la base estratégica.
Para Valderrábano, uno de los mayores errores actuales es convertir la IA en el centro de la estrategia. “La inteligencia artificial es una táctica, la estrategia es lo que no cambia. Si tienes una mala estrategia, la IA solo la va a difundir más rápido”, explicó.
En la práctica, la tecnología puede mapear perfiles, estructurar mensajes y extraer insights, pero no confirma si el problema es real o asumido. Por ello, los agentes estratégicos operan con insumos humanos previos: entrevistas, análisis de mercado y validación empírica
En ese sentido, Black & Orange desarrolló agentes de IA con funciones delimitadas y repetibles, alejándose del uso genérico de herramientas conversacionales abiertas. Sin embargo, el límite es que la IA no sustituye el criterio humano.
«No estamos hablando de un chat que solo te contesta, estamos hablando de una arquitectura de agentes. En lugar de que tengas una persona haciendo todo el proceso, se ejecuta un agente que inmediatamente procesa la información y entrega el resultado», detalló.
Añadió que la compañía opera con varios tipos de agentes de IA pero hay 3 que destacan:
1. Agentes estratégicos
Estructuran información crítica como perfil de cliente ideal, comparación del ángulo de compra vs. el ángulo de venta, pilares de comunicación y arquitectura de mensajes. Su función no es inventar la estrategia, sino evitar huecos en la captura de información y ordenar decisiones.
«El agente estratégico evita que la estrategia dependa de si el consultor o el director amanecieron de buenas. Su trabajo es asegurar que la arquitectura de mensajes y el perfil de cliente ideal sigan una metodología, no un estado de ánimo», detalló el experto.
2. Agentes de creación y repurposing
Permiten maquetar contenido a partir de insumos propios, es decir, transformar videos largos en clips, extraer frases clave, estructurar artículos y generar variantes de anuncios. El modelo evita producir contenido genérico desde cero, ya que esto deriva en piezas indistinguibles en un entorno saturado.
“En lugar de que la IA genere contenido genérico, lo que hacemos es que ella extrae los ‘talking points’ de una entrevista real… Si tú ya tienes la información con valor (el alma), el agente la maquetiza», añadió.
3. Agentes conversacionales y operativos
Se utilizan en entornos con alta carga informativa, como universidades o instituciones financieras, donde pueden responder consultas bajo parámetros predefinidos. En estos casos, la IA mejora eficiencia operativa, pero la fase final de cierre o decisión permanece en manos humanas.
«Un agente tiene la capacidad de recordar todos los planes de estudio o todas las tasas de interés sin equivocarse… cosas que a un humano se le pueden olvidar o confundir”, dijo. Desde su perspectiva, esto libera al equipo de la «talacha» de responder lo mismo una y otra vez, permitiéndoles enfocarse en el cierre de la venta.
¿Mobile First? Solo si tu cliente lo es
Valderrábano también cuestiona el dogma del Mobile First, pues es una tendencia que se ha intensificado con el avance de la tecnología móvil.
“Si vendes soluciones corporativas a gente que está sentada todo el día en la computadora, el enfoque móvil no sirve. La tecnología debe adaptarse a cómo el cliente usa el producto, no a la tendencia”, concluyó.
Aunque la tendencia global es móvil, sostiene que la estrategia tecnológica debe partir del comportamiento real del usuario.
La imagen principal fue creada por Mobile Time con IA.
