- "Vender en este momento es muy difícil. Presentamos cómo ganar negocios en la era de la IA."
Por qué es difícil vender ahora
- El tamaño mismo del mercado de software se está reduciendo: el monto que las startups pueden obtener de nuevos clientes se ha reducido a la mitad
- Hay tres factores detrás de esta reducción en el consumo de software:
- Debido a la incertidumbre macroeconómica, a los CIO les cuesta hacer planes de corto plazo y además están recortando presupuestos
- Después de COVID, los productos SaaS están sobresaturados, por lo que las empresas están eliminando sin dudar el software de bajo rendimiento
- Con la incertidumbre sobre cómo cambiará el panorama tecnológico por la IA generativa, las empresas dudan en hacer inversiones a gran escala
Busca el terreno de oportunidad
- Aun así, sí existen áreas donde las startups pueden capturar oportunidades
- La mayor oportunidad está en las empresas que se verán afectadas por la IA generativa en los próximos 2-3 años y en aquellas con una visión de largo plazo enfocada en el ROI
- Un mercado de 3.3 billones de dólares que representa más del 85% del gasto total en TI
¿Cómo ganar nuevos negocios?
- Se necesita una actividad comercial sofisticada enfocada en los problemas reales de las empresas hoy, junto con una hoja de ruta de producto sólida; es decir, hay que adelantarse a la innovación de IA por generaciones y demostrar un ROI real
- Si segmentamos la oportunidad en el mercado actual:
- Segmentación de clientes según el grado de impacto de la IA
- High: puede causar una gran disrupción en el negocio del cliente a corto plazo
- Medium: es muy probable que tenga un gran impacto en la operación del negocio o en la forma de vender en los próximos 2 a 3 años
- Low: se espera que tenga un impacto mínimo en el negocio desde una perspectiva de más de 5 años
- Características del servicio/producto
- High: productos de software, consultoría tecnológica
- Medium: comercio electrónico, viajes y otros puntos de contacto digitales con clientes y operaciones de back office
- Low: productos físicos como manufactura
- Casos de uso generales de la IA generativa
- High: creación de soluciones de IA personalizadas para flujos de trabajo específicos y su aplicación en el producto
- Medium: personalización de contenido, automatización del desarrollo de software, automatización de ventas y marketing como chatbots
- Low: call centers, tareas de soporte al cliente
- Preguntas clave de ventas
- High: ¿Qué debemos hacer para mantenernos por delante de la competencia?
- Medium: ¿Cómo debemos prepararnos para el impacto de la IA generativa en el negocio?
- Low: ¿Cómo vamos a mostrar un ROI visible?
- Puntos para convencer al CIO
- High: vender soluciones basadas en IA generativa
- Medium: soluciones alineadas con la hoja de ruta de mediano y corto plazo o con los planes de IA generativa del cliente
- Low: presentar un ROI claro y medible
- Criterios de evaluación del ROI
- High: innovación (innovación del producto a varios años)
- Medium: hoja de ruta (compatibilidad con productos de IA generativa que lleguen después, integración con el entorno de TI existente)
- Low: resultados en mejora de eficiencia (por ejemplo, reducción de headcount)
El PLG (Product-Led Growth) por sí solo no basta
- Las ventas enterprise están volviendo a ser importantes. Hay que prepararse para ciclos de venta pesados dirigidos tanto a CFO como a CIO
- El PLG sigue siendo importante, pero hay que entender cómo integrarse en los sistemas existentes del cliente y proponer algo alineado con sus requerimientos de negocio
Vende valor, deja de lado la mentalidad experimental
- La mayoría de los CIO quiere software que pueda generar un ROI claro y medible
- Los casos de uso en etapa experimental lo tienen difícil cuando no se trata de soluciones de IA generativa. Si no es una solución de IA generativa, las empresas ponen más énfasis en el valor
La hoja de ruta del producto importa más que nunca
- Los CIO buscan socios que puedan mostrarles cómo la IA generativa ayudará a su negocio
- Cómo incorporar la IA generativa en la hoja de ruta
- Tienen ventaja las empresas que muestran bien qué lugar ocupará su producto en un mundo centrado en la IA generativa dentro de 5 años
- No pasa nada si no es una solución nativa de IA generativa, pero es inteligente enfatizar que ayuda a la IA generativa o a acelerar el ROI
- Principales casos de uso y expectativas de ROI por tipo de cliente
- Todas las industrias: uso de IA generativa para mejorar la productividad laboral en tareas como resumen de información, soporte al cliente y desarrollo de software
- Impacto de corto plazo: integrar IA generativa en aplicaciones de cara al cliente, usar LLM para mejorar el análisis de datos o construir motores de recomendación y fortalecer capacidades internas. Más que en el ROI de corto plazo, el enfoque está en prepararse para la amenaza que la IA generativa puede representar para el negocio
- Impacto de mediano plazo: hay varias formas de usar LLM. Algunas empresas construyen herramientas internas propias y otras usan apps de terceros. El objetivo es mejorar la productividad laboral y la experiencia del cliente, por ejemplo con chatbots para sitios web
- Impacto de largo plazo: usan IA generativa para lograr un ROI medible y no se preocupan por obtener una ventaja de innovación. La adopción inicial se centra en ventas y marketing, como redacción de copy de marketing o personalización de correos electrónicos
- La gran oportunidad de la capa de aplicaciones de IA generativa
- Actualmente, la mayor parte del software de IA generativa se limita a la construcción de apps o al software de infraestructura, por lo que todavía está en una etapa temprana
- A largo plazo, existe la oportunidad de irrumpir en mercados de aplicaciones generales como CRM o aplicaciones especializadas como los registros electrónicos de salud
- Para ganar negocio en la capa de aplicaciones, hay que considerar lo siguiente:
- Acompañar de cerca al cliente durante la implementación
- Limpieza de datos
- Integración con otras apps
- Asegurar una base de clientes familiarizada con los flujos de trabajo propios
- Construir y desarrollar una comunidad de usuarios
Asóciate con partners de canal como consultoras o grandes plataformas
- Como el impacto de la IA generativa sigue siendo poco claro y las empresas están impulsando la integración de software, los partners de canal como Accenture o las grandes plataformas tienen más control sobre las cuentas de clientes
- Hay que construir relaciones para que te incluyan en las soluciones que ofrecen a sus clientes, pero cuidando no ceder demasiado
- Si el partner de canal domina la relación con el cliente y la implementación del producto, puede influir en la percepción y el uso del producto
Perspectivas a futuro
- No es que tu lectura del mercado haya estado equivocada; realmente vender se ha vuelto más difícil que hace algunos años
- Pero todavía hay oportunidad para fundadores que se enfoquen en construir una estrategia de ventas enterprise sofisticada adaptada a los requerimientos del cliente y una hoja de ruta de producto sólida
- Los ciclos superpuestos de incertidumbre macroeconómica, consolidación de SaaS y adopción temprana de IA generativa no van a durar para siempre
- Los fundadores que busquen y traten de capturar oportunidades con cautela y persistencia podrán sentar las bases para mañana y más allá
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