IA en el B2B: Por qué la etapa de jugar a probar se terminó

Durante años, la inteligencia artificial (IA) ocupó un lugar cómodo en el imaginario corporativo: el de la innovación futura, los laboratorios, los congresos y las presentaciones aspiracionales. Hoy, esa etapa quedó atrás. En el universo B2B (transacciones comerciales entre empresas, donde una provee productos, servicios o materias primas a otra para mejorar sus operaciones, ventas o cadena de suministro), la IA ya no se discute como posibilidad, sino como herramienta concreta para optimizar procesos, mejorar decisiones y ganar eficiencia operativa.

El interrogante central dejó de ser si adoptar inteligencia artificial y pasó a ser cómo hacerlo sin caer en la trampa del hype, la parálisis por análisis o la incorporación superficial. Para 3 referentes del ecosistema tecnológico argentino, el diferencial no está en la sofisticación tecnológica, sino en la claridad estratégica que guía su implementación.

Aquí las experiencias de:

Pablo Macchi, Managing Director de Calipso;
Julián Ercolessi, director comercial de Restart; y
Martín Pilossof, cofundador de Prometheo,

Julián Ercolessi, director comercial de Restart.

Del entusiasmo tecnológico al foco en el negocio

Uno de los errores más frecuentes en los procesos de adopción es comenzar por la herramienta y no por el problema. Muchas organizaciones se preguntan qué solución implementar antes de definir qué subproceso necesita mejorar en términos de productividad, costo o calidad.

Desde su enfoque de IA Funcional, Ercolessi sostiene que el impacto aparece cuando la tecnología se integra en fricciones concretas del negocio y no en proyectos abstractos de transformación digital. Es en ese punto donde la inteligencia artificial deja de ser experimental y pasa a convertirse en una palanca operativa.

Pilossof coincide y agrega una advertencia especialmente dirigida a las áreas comerciales: la IA no viene a inventar procesos, sino a escalar lo que ya funciona. Si el embudo de ventas no está claro, automatizarlo solo multiplica el desorden.

El consenso es contundente: sin una estrategia sólida, la inteligencia artificial no ordena, acelera el caos.

"El error más frecuente al incorporar inteligencia artificial es hacerlo por moda, sin estar realmente preparados". / Martin Pilossof

La verdadera barrera: la cultura

Más allá de la infraestructura tecnológica, los tres especialistas coinciden en que los principales frenos a la adopción son culturales. El temor al reemplazo, la expectativa de resultados inmediatos y la búsqueda de soluciones perfectas suelen bloquear proyectos antes de que alcancen madurez.

En Calipso, Macchi nos cuenta que la automatización del soporte técnico generó resistencia inicial, hasta que los equipos comprobaron que la IA absorbía las consultas repetitivas y liberaba tiempo para resolver casos complejos. El cambio no solo mejoró la eficiencia, sino también la calidad del trabajo humano.

Para Ercolessi, otro de los grandes obstáculos es la idea de que la transformación debe ser total y simultánea, lo que termina paralizando la acción. En contrapartida, sostiene que la verdadera ventaja competitiva surge de la acumulación de pequeñas mejoras operativas sostenidas en el tiempo.

Pilossof lo resume con una lógica simple: la claridad no llega antes de implementar, llega implementando.

Donde la IA genera impacto real

"Las empresas que esperan que la IA funcione perfecta desde el día uno. La realidad es que toda implementación arranca con 60-70% de efectividad y se ajusta iterativamente. Los que no toleran esa curva de aprendizaje simplemente no arrancan nunca". / Pablo Macchi

Pablo Macchi, Managing Director de Calipso.

En las primeras etapas, los mayores beneficios aparecen en la automatización de tareas administrativas, soporte y procesamiento de datos. Procesos que antes demandaban horas hoy se resuelven en minutos: facturación, atención al cliente, gestión de agendas, análisis de documentos y flujos repetitivos.

Sin embargo, el verdadero salto se produce cuando la IA comienza a generar inteligencia operativa. La combinación de alto volumen de tareas, repetición y necesidad de análisis es el terreno donde el impacto se multiplica y se vuelve estratégico.

En Calipso, este enfoque permitió liberar entre 15 y 25 horas semanales por equipo, lo que equivale a más de medio puesto full-time. Pero el salto cualitativo se vio en su propio "core": la implementación de agentes de IA en el desarrollo de software permitió que funcionalidades que antes demoraban tres meses, ahora se entreguen en días.

En Prometheo, el mayor impacto se da en la precalificación automática de leads...

El impacto varía según la industria: mientras que en el sector de e-commerce la IA puede cerrar ventas completas, en rubros como Real Estate o Centros Médicos el rol es de "facilitador": gestiona agendas, coordina visitas y filtra curiosos para que el especialista humano solo intervenga con el cliente que realmente quiere comprar.

"Gracias a Prometheo, estos centros pueden gestionar más de 20.000 conversaciones mensuales, delegando por completo el agendamiento de turnos y, en muchos casos, también el cobro de las consultas, sin intervención humana. Esto les permite escalar la operación sin aumentar estructura y mejorar notablemente la experiencia del paciente." / Martín Pilossof

Martín Pilossof, cofundador de Prometheo.

Cuando la IA deja de ser experimento

Existen señales claras que marcan el paso del piloto a la estrategia: contar con métricas de negocio concretas, integrar la IA a los sistemas centrales y establecer procesos de mejora continua.

Para Ercolessi, la inteligencia artificial deja de ser una prueba cuando se convierte en una capacidad estructural para optimizar procesos de forma permanente.

Qué deberían estar haciendo hoy los CEOs

Esperar es, paradójicamente, una de las decisiones más costosas. La curva de aprendizaje organizacional se transforma en una ventaja competitiva difícil de revertir.

Desde esta perspectiva, los CEOs deberían identificar los procesos críticos del negocio, priorizar los subprocesos donde la productividad es determinante y asignar equipos responsables de intervenirlos con IA bajo métricas claras de impacto.

No comenzar implica resignar tiempo de aprendizaje frente a competidores que ya están construyendo capacidades operativas basadas en inteligencia artificial.

Comunicación interna: el factor invisible

La adopción depende en gran medida de cómo se comunica la IA dentro de las organizaciones. Cuando se presenta como una amenaza, la resistencia es inmediata. Cuando se explica desde lo operativo (qué tarea mejora, qué tiempo se reduce, qué decisión se optimiza), la aceptación se acelera.

Más que una brecha generacional, los especialistas detectan una brecha de experiencia práctica: el contacto cotidiano con soluciones concretas es lo que genera confianza.

Marca, datos y una nueva lógica creativa

La inteligencia artificial también empieza a transformar la estrategia de marca. No desde lo estético, sino desde la capacidad de análisis. Procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real permite detectar patrones, objeciones y fricciones que antes permanecían invisibles.

La creatividad deja de apoyarse exclusivamente en la intuición y empieza a respaldarse en evidencia. Sin embargo, Macchi introduce una advertencia clave: optimizar todo por algoritmo puede volver genéricas a las marcas. El criterio humano sigue siendo el diferencial.

Del laboratorio al negocio

La síntesis es clara: integrar IA no implica solo hacer lo mismo más rápido, sino habilitar nuevas capacidades. Pasar del laboratorio a la operación, de la curiosidad al valor medible, del discurso a los resultados.

En un escenario donde la tecnología avanza a velocidad exponencial, la verdadera ventaja ya no está en quién adopta primero, sino en quién logra convertir esa adopción en impacto real, sostenible y estratégico.

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