¿Por qué las organizaciones B2B luchan con la adopción de la IA?
En el mundo empresarial B2B, la ambición por la inteligencia artificial es alta, pero la velocidad de adopción es baja. Los líderes entienden la importancia de esta tecnología, pero se enfrentan a obstáculos para implementarla de manera efectiva.
Esta situación ha generado un ciclo de intentos fallidos y proyectos estancados que representan un desafío crucial para las organizaciones B2B, ya que determinará quiénes liderarán y quiénes se quedarán rezagados en los próximos años.
Principales razones de la estancamiento en la adopción de la IA en B2B
- Casos de uso y retorno de inversión poco claros: Muchos equipos tienen dificultades para identificar cómo la IA puede generar valor comercial de manera concreta y medible. Es fundamental priorizar aquellos casos de uso que se alineen con los objetivos centrales del negocio para evitar que las iniciativas pierdan impulso y financiamiento a largo plazo.
- Brecha de habilidades internas: A menudo, las organizaciones carecen de la combinación adecuada de expertise en ciencia de datos, ingeniería y marketing para implementar con éxito proyectos de IA. La colaboración entre especialistas en diferentes áreas es esencial para garantizar la efectividad de las iniciativas.
- Desafíos de integración y plataforma: La complejidad de los entornos de marketing B2B, con sistemas heredados y procesos personalizados, dificulta la integración de nuevas capacidades de IA. Esta fricción técnica suele ser un obstáculo para la operacionalización de los resultados obtenidos a través de la IA.
- Alto riesgo de implementación y pilotos lentos: Los pilotos tradicionales de IA suelen ser costosos, lentos y arriesgados. La falta de una gobernanza clara y de criterios de éxito definidos puede llevar a la falta de compromiso organizacional necesario para escalar la IA de la experimentación a la transformación.
Transición hacia un modelo de motor de IA basado en cinco pilares
Para superar estos desafíos, las organizaciones B2B deben abandonar los enfoques dispersos de la IA y adoptar un modelo estructurado y centralizado que fomente la innovación continua en este campo.
Este enfoque se basa en cinco pilares fundamentales:
Pilar 1: Pasar de pilotos dispersos a un motor repetible
En lugar de realizar múltiples proyectos de IA independientes, este modelo centraliza la evaluación, creación de prototipos e implementación, generando un impacto consistente y medible.
Pilar 2: Incorporar a las personas adecuadas desde el principio
La colaboración entre expertos en marketing, ingeniería de datos, ciencia de datos y gobernanza desde el inicio de los proyectos garantiza que las soluciones sean valiosas, factibles y cumplan con los estándares de la organización.
Pilar 3: Entregar valor rápidamente a través de sprints ágiles de IA
Mediante sprints cortos y enfocados, se acelera el aprendizaje y se reduce el esfuerzo desperdiciado, permitiendo obtener resultados tangibles de manera ágil.
Pilar 4: Estandarizar lo que funciona y reutilizarlo en todas partes
Documentar y reutilizar los pilotos exitosos como activos compartidos facilita el escalamiento rápido y de bajo riesgo de las soluciones de IA en diferentes áreas de la organización.
Pilar 5: Garantizar la adopción de la IA, no solo su entrega
Es fundamental asegurar que las soluciones de IA sean utilizadas de manera efectiva en los procesos diarios de trabajo, lo que requiere de capacitación, planificación de la adopción y prácticas responsables de IA desde el inicio del proyecto.
Para las organizaciones B2B que buscan transformar su enfoque de la IA, este modelo estructurado ofrece un camino claro hacia la implementación exitosa y sostenida de esta tecnología, convirtiéndola en un verdadero impulsor de los resultados comerciales.
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