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Las empresas comúnmente usan IA para automatizar tareas repetitivas, generar y personalizar contenido, identificar patrones en rendimiento y operaciones, entre muchas otras cosas, todo en nombre de la eficiencia de conducción, impulsando decisiones más informadas y, en última instancia, acelerando el crecimiento empresarial.
Está claro que AI ya está ayudando a las empresas a reducir los costos y ahorrar tiempo. Sin embargo, a menudo son aplicando IA a tareas individuales en todo su negocio. Solo cuando estos esfuerzos aislados están alineados en apoyo de una estrategia más amplia, que pueden desbloquear un mayor impacto.
Este cambio, desde la IA como una herramienta puramente táctica hasta un compañero estratégico, es donde las empresas verán el mayor impacto en sus resultados.
Como CEO y fundador de una compañía de tecnología global, he visto de primera mano cómo la IA no solo está acelerando la ejecución del mercado, sino transformando la forma en que las empresas interactúan con los clientes. En Infragistics, estamos aprovechando la IA, y capacitando a otras organizaciones para que hagan lo mismo, para identificar clientes ideales para productos nuevos y existentes, artesanías y mensajes de prueba que resuenan y miden el rendimiento en tiempo real, entre otras cosas.
Pero, una estrategia de mercado de Go-to-Market de IA es tan fuerte como los datos detrás de ella. Es por eso que los datos están en el núcleo de todo lo que hacemos como empresa, y por qué construimos Slingshot: una plataforma de gestión de trabajo basada en datos que pone datos en el centro de su organización. Con todos los datos de una empresa en un solo lugar, fácilmente accesible e integrado en los flujos de trabajo diarios del equipo, la IA se vuelve exponencialmente más poderosa y sus recomendaciones mucho más procesables.
Así es como las empresas pueden construir una sólida base de inteligencia artificial para atacar efectivamente al público, refinar mensajes, optimizar el gasto y aumentar los ingresos.
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1. Establezca objetivos claros para la IA
AI tiene el poder de investigar, analizar datos, hacer recomendaciones y pronosticar tendencias, todo en apoyo de una estrategia de mercado. Pero, para que la IA haga esto de manera efectiva, necesita una dirección clara. ¿Su empresa está lanzando un nuevo producto? Ingresar a un nuevo mercado? ¿Cómo es el éxito en seis meses? En un año? ¿Y cómo se medirá el progreso?
Cuanta más claridad pueda proporcionar, más IA estratégica puede ser. Los equipos se desempeñan mejor cuando entienden cómo su papel individual dentro de la empresa contribuye a los objetivos más grandes de la compañía: la IA también necesita esa aceptación.
En nuestra empresa, hacemos una prioridad comunicar regularmente los objetivos comerciales y los objetivos a largo plazo en todos los equipos para que todos sepan exactamente a qué están trabajando. Y con Slingshot, lo hemos llevado un paso más allá. Hemos creado plantillas con un propósito para casos de uso clave como campañas de marketing específicas de canales, piratería de crecimiento y lanzamientos de productos, por lo que los equipos pueden mantenerse alineados entre sí y la IA.
Con objetivos claros, la IA puede ayudar a identificar las necesidades del cliente, refinar un perfil ideal para el cliente (ICP), adaptar mensajes en los segmentos de los clientes, recomendar tiempo y canales para campañas y medir continuamente el rendimiento y optimizar en consecuencia. Sin una comprensión del panorama general, tanto los equipos como la IA terminan pasando por los movimientos.
Como los equipos confían más en la IA para completar estas tareas, no solo eliminan la investigación más repetitiva y los análisis que requieren mucho tiempo de su plato, sino que también tienen ideas procesables para moverse más rápido y tomar decisiones más informadas.
Pero para que la IA haga esto de manera efectiva, necesita datos de calidad que sean fácilmente accesibles, todo en un solo lugar.
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2. Desglose los silos de datos
AI no es nada sin datos. La mayoría de las empresas lo saben, pero casi la mitad (45%) de los empleadores dicen que aún no han implementado IA porque los datos de su empresa no están listos. Pero estar “listo para la AI” no se trata solo de datos de calidad, se trata de hacer que los datos se centren, conectados y accesibles en toda la organización.
Hemos visto que los datos de las empresas a menudo viven en siloes, extendidos en plataformas de marketing, CRMS, sistemas ERP, hojas de cálculo y más. Con datos dispersos en organizaciones como esta, AI no puede ver la imagen completa. Esto limita su capacidad para generar ideas, spot patrones y ofrecer un valor significativo a las empresas.
Para que la IA apoye efectivamente una estrategia de mercado, necesita una visión unificada del negocio, desde datos de clientes y marketing hasta ventas y operaciones.
Con Slingshot, todos los datos de nuestra empresa, en todos los departamentos, plataformas y canales, están en un solo lugar. Esto permite a nuestros equipos ver fácilmente qué datos tenemos, acceder a ellos exactamente cuando los necesitan y analizarlos en tiempo real.
Donde tomaría a nuestro equipo 35 minutos en promedio analizar tres fuentes de datos individuales (como Google Analytics, Google Ads y Salesforce), ahora lleva 10 minutos en tirachinas, incluido el intercambio de ideas con el equipo y la asignación de los próximos pasos.
Con este análisis casi instantáneo, AI puede comenzar a entregar valor de inmediato: detectar tendencias en todo el viaje del cliente, ofreciendo ideas en tiempo real y haciendo recomendaciones más inteligentes y rápidas.
Una base de datos centralizadas capacitará a la IA para informar las mejores decisiones para un negocio y actuará como un verdadero colaborador, trabajando junto a un equipo que puede convertir estas ideas en acción.
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3. Convierte la IA en el colaborador de opción de tus equipos
El impacto de la IA depende en última instancia de qué tan bien un equipo puede hacer uso de las ideas que genera, especialmente al ejecutar una estrategia de mercado.
Con demasiada frecuencia, las salidas de IA permanecen sin usar. De hecho, el informe de tendencias de trabajo digital de Slingshot revela que solo el 44% de los empleados dicen que han visto un aumento significativo en su productividad con la IA. Esto podría deberse a la duda de los empleados para adoptar AI debido al temor de que los reemplace, una falta de confianza en las recomendaciones que la IA hace o la capacitación insuficiente a la tecnología de manera efectiva.
Pero la IA no está destinada a reemplazar a los empleados, sino amplificar su potencial. Puede descubrir oportunidades, apoyar la toma de decisiones y eliminar la elevación administrativa, lo que permite a los empleados centrarse en un trabajo estratégico más de alto nivel. Esto puede significar probar mensajes en los segmentos de los clientes o reasignar el presupuesto en función de los comentarios en tiempo real, todo sin las conjeturas.
Todo lo que hace la IA requiere que la entrada humana sea significativa. Los equipos deben comprender, interpretar y actuar sobre lo que aparece la IA. Esto significa que las organizaciones no solo deben proporcionar las herramientas adecuadas, sino que también fomentar una cultura donde se alienta a los equipos a experimentar con la IA y comprender el papel de IA como colaborador, no como un reemplazo.
Con una estrategia de mercado, el tiempo, la orientación y la iteración son clave para el éxito, y la IA tiene el potencial de maximizar cómo las empresas planifican y ejecutan en cada paso. Pero el éxito no proviene de usar IA solo. Se trata de integrar la IA en cómo los equipos piensan, trabajan y crecen para que su negocio pueda hacer lo mismo. Cuando las empresas lideran con objetivos claros, datos centralizados y equipos empoderados, pueden desbloquear el máximo potencial de la IA, y los resultados comerciales seguirán.
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