La discusión sobre el impacto real de la inteligencia artificial (IA) en el trabajo continúa dividiendo opiniones. Aunque durante años se habló de automatización masiva, investigaciones recientes apuntan a un escenario más matizado. 

En determinados casos, la IA está transformando tareas concretas dentro de los puestos laborales, no eliminando los puestos en su totalidad. Ese matiz está redefiniendo procesos en sectores como las ventas B2B, donde empiezan a aparecer herramientas diseñadas para asumir funciones repetitivas y permitir que los equipos humanos se concentren en actividades estratégicas.

De hecho, el uso de IA en ventas no es nuevo. Desde hace años, empresas de CRM incorporan automatización para segmentar leads, generar reportes o programar tareas. La novedad está en la aparición de agentes más sofisticados que combinan análisis de datos, personalización de mensajes y ejecución autónoma.

Este tipo de herramientas responde a una tendencia en crecimiento impulsada por compañías pequeñas y medianas que buscan eficiencia sin aumentar sus estructuras. A diferencia de grandes corporaciones, donde la integración de IA suele depender de procesos extensos, estas organizaciones adoptan soluciones ágiles para mejorar tareas como la búsqueda de prospectos, el seguimiento de clientes o la generación de contenido.

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Agentes que investigan, escriben y agendan 

Ante la creciente demanda de este tipo de servicios, en los últimos meses han surgido diversas startups basadas en IA con capacidades impresionantes para impulsar las ventas de los negocios.

Una de las startups que ilustra esta transición es Myuser, fundada por Ibrahim Hasanov, que desarrolla agentes autónomos capaces de ejecutar prácticamente todo el ciclo de prospección comercial.

El sistema opera bajo un concepto que permite delegar la parte más repetitiva del trabajo comercial. La plataforma permite configurar criterios de búsqueda y presupuesto; a partir de ahí, un agente de IA analiza perfiles públicos en redes como LinkedIn y X, redacta mensajes personalizados y gestiona la comunicación inicial con potenciales clientes.

Según datos compartidos por la empresa, el agente dedica alrededor de 20 minutos a investigar cada prospecto antes de enviar un primer correo. Luego administra las respuestas y hace seguimiento buscando resolver uno de los problemas más recurrentes de los equipos comerciales: dedicar demasiado tiempo a la fase inicial de prospección.

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Oportunidades, pero también nuevas preguntas

Los casos de uso disponibles sugieren que este tipo de agentes pueden generar resultados relevantes en poco tiempo. La fintech BlueBanc, por ejemplo, reportó un incremento del 338% en la tasa de respuesta a su divulgación tras implementar una de estas herramientas, además de una cartera de nuevas oportunidades valorada en $1.8 millones de dólares. La empresa atribuye el cambio a secuencias automatizadas con diferentes enfoques de valor y a un seguimiento persistente y personalizado.

Aunque estos resultados ofrecen un punto de referencia atractivo, también plantean interrogantes: ¿cómo se mide la calidad real de las conversaciones generadas por IA? 

En un mundo en el que todavía se requiere de un alto nivel de supervisión humana, la frontera entre automatizar y saturar a los prospectos con sistemas automatizados tiene sus riesgos.

Sin duda, el reto para este tipo de soluciones es demostrar que la personalización algorítmica puede mantener la calidad y relevancia del contacto humano, incluso a gran escala.

Es solo un ejemplo de cómo la IA está redefiniendo la noción de escalabilidad, donde no todo se centra en contratar más, sino en redistribuir mejor el trabajo.

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