La inteligencia artificial ha existido desde hace muchos años y ha sido aplicada con diferentes modelos en muchas aplicaciones de CRM, pero ahora nos tocó la puerta el Generative AI. Y como ya sabemos empresas como Salesforce, Zendesk, Twilio, Genesys, Creatio, Hubspot, Microsoft y la gran variedad de soluciones de Martech ya tienen sus CoPilots y/o sus integraciones con GenAI, y tenemos los OpenAI y Claude, entre muchas otras plataformas de IA con sus prompts, LLMs, RAG, base de datos Vertex y/o sus fine-tuning, entre otras funcionalidades de IA. Por ejemplo, Zoho ya tenía desde hace muchos años a ZIA, su IA, embebido en su plataforma.

Y vemos una gran carrera entre los proveedores de CRM de tener la IA integrado en todo el CRM utilizando Customer Data Cloud y Data Clouds como Snowflake y Databricks para poder ofrecer soluciones completas. Por ejemplo, el nuevo Einstein CoPilot de Salesforce que combina su Data Cloud con IA el CRM, el rumor que Salesforce va a adquirir a Informatica, el otro rumor que Google va a adquirir a HubSpot, el CoPilot de Microsoft, el CoPilot de Creatio y las nuevas alianzas de AdTech, Martech y CDP que anuncio Snowflake recientemente.

¿Qué significa todos esto entonces?  Como empresas enfocadas en mejora la relación con el cliente, y poder vender más y bajar costos tienen que ver los diferentes enfoques para integrar la IA en el ecosistema de CRM (CX, Customer Engagement, Marketing, Ventas, Servicio, etc., etc.) y los factores clave a considerar para una implementación exitosa.

Una práctica común es exportar datos del CRM para que un científico de datos realice análisis predictivos y machine learning usando herramientas como Python y R (y/o uses modelos de LLMs en la nube).  Los resultados obtenidos pueden reintegrarse en el CRM o utilizarse para tomar decisiones estratégicas. Esta opción puede ser a nivel de un departamento o puede ser establecido para toda la empresa, pero son los inicios. Tradicionalmente, el científico de datos es el que limpia y perfila los datos.

Empresas con infraestructuras más avanzadas pueden optar por almacenar sus datos en data lakes o warehouses en la nube (por ejemplo, Google Cloud, AWS, Databricks, Snowflake). Esta estrategia permite un análisis más ágil y escalable, facilitando la implementación de modelos de IA directamente sobre grandes volúmenes de datos. Tradicionalmente, usan herramientas de analíticos como SAS, PowerBI, Tableau, Oracle, SAP, Qlik, IBM, Domo y MicroStrategy, entro otros.

Las agencias de marketing utilizan tecnologías de IA (sus propios modelos de LLM o terceros) para crear contenido personalizado y gestionar campañas. Esto incluye desde el análisis de tendencias hasta la automatización de interacciones con los clientes, permitiendo campañas más efectivas y medibles. Pero es la IA de la agencia. Esos datos y resultados tradicionalmente no son de la empresa.

Muchos proveedores de CRM ya ofrecen modelos de IA embebidos que pueden predecir, por ejemplo, el mejor momento para enviar correos electrónicos de marketing, calcular el scoring de oportunidades o recomendar artículos de un knowledge base. Estos modelos suelen ser específicos para cada módulo del CRM, y son modelos tradicionales, que usan datos solamente del CRM. Nos son modelos de GenAI que usan LLM internos o externos.

Algunas empresas optan por implementar soluciones de IA conversacional externas para mejorar el servicio al cliente o tener proceso de compras automáticas, usan IA con chats y voz. Estos sistemas pueden manejar consultas comunes de forma automática, liberando a los agentes humanos para tareas más complejas. Ejemplos son el use de plataformas como Yalo, Kore.ai, Yellow.ai, proveedores de CaaS (Twilio, Five9, etc.), Watson, AWS, LivePerson y Mindsay, entre otras más.

La incorporación de Generative AI, como la funcionalidad de modelos de lenguaje de última generación (ya hay una gran variedad de todo tipo de LLMs en el mercado), permite mejorar la interacción en tiempo real con clientes, tanto en CRM como en centros de llamadas, ofreciendo respuestas más naturales y efectivas. Esto es, por ejemplo, los CoPilots de Salesforce, Microsoft y Creatio.

Plataformas y LLMs como Claude, Hugging Face, OpenAI y Vertex ofrecen soluciones transversales que se pueden adaptar a diversos casos de uso dentro de la empresa, desde el servicio al cliente hasta la optimización de procesos internos. Pero ya sabemos que estas plataformas ya están incluidas con los CoPilots de los CRM dependiendo del nivel de partnership. La pregunta es si usar el CoPilot de tu CRM y/o usar unas de estas plataformas. Creo que será un modelo hibrido.

Para que la implementación de IA sea efectiva no importa el estado de madurez según las opciones explicadas en este artículo, es crucial no operar en silos. Debe existir un Champion de IA dentro de la empresa, idealmente dentro del equipo de CRM, que promueva la integración de la IA en todos los aspectos del ciclo de relación con el cliente. Esto incluye el desarrollo de una estrategia de IA a corto y largo plazo, la selección cuidadosa de aliados tecnológicos y la implementación gradual mediante pruebas de concepto, pilotos o MVPs. Además, es esencial validar los casos de uso relevantes, asegurarse de la calidad y accesibilidad de los datos, y cumplir con las normativas legales y de privacidad.

Al integrar la inteligencia artificial con el CRM (todo tu ecosistema de customer engagement) tienen que considerar como explicamos antes todo el ciclo de relacionamiento con el cliente. Sin embargo, tienes que empezar a identificar y validar los casos de uso adecuados para garantizar que las mejoras sean efectivas y contribuyan a los objetivos comerciales de la empresa.

Identificar y validar casos de uso no solo implica identificar dónde la IA puede tener un impacto directo, sino también asegurar que los datos utilizados sean de alta calidad y que los sistemas estén configurados para poder usar los resultados de la Inteligencia artificial. Pero no es solo la tecnología y los datos: ¿tienes a la gente capacitada?, ¿tienes los procesos adecuados para implementar las recomendaciones de la IA?

A continuación, exploraremos varios casos de usos donde la IA puede optimizar operaciones y mejorar la interacción con el cliente.

Una de las aplicaciones más valiosas de la IA en el CRM es la capacidad de reducir el tiempo necesario para lanzar campañas de marketing. Utilizando técnicas de aprendizaje automático, es posible automatizar la segmentación de clientes y la personalización de mensajes, lo que reduce drásticamente los ciclos de planificación y ejecución. Además, la IA puede analizar datos en tiempo real para ajustar las campañas y maximizar su efectividad antes de su lanzamiento.

En ventas, la velocidad con la que se cierran los acuerdos es crucial. La IA puede contribuir enormemente en esta área mediante la identificación de señales de compra en comportamientos de clientes o en su interacción con la plataforma online. Al integrar sistemas predictivos que sugieran el momento óptimo para contactar a un cliente u ofrecer un producto específico, las empresas pueden acelerar sus ciclos de ventas significativamente.

Mejorar la conversión en plataformas de eCommerce sin recurrir a descuentos o cupones es otro caso de uso impactante para la IA. Al utilizar modelos de recomendación avanzados y personalización en tiempo real, las plataformas pueden mostrar productos que mejor se alineen con las preferencias y comportamientos pasados del usuario, aumentando así las probabilidades de conversión. Además, la IA puede optimizar la disposición del sitio web y la interfaz de usuario para facilitar una experiencia de compra más fluida y satisfactoria.

La implementación exitosa de inteligencia artificial (IA) en el ecosistema de CRM es una iniciativa compleja que requiere más que solo tecnología avanzada. Es fundamental tener en cuenta aspectos como la calidad de datos, la gestión de la privacidad, el cumplimiento legal y el desarrollo estratégico de habilidades dentro de la organización. Esta sección profundiza en cómo abordar estos desafíos y asegurar una integración efectiva de la IA en las operaciones de CRM.

Desarrollar una estrategia de IA para CRM que contemple tanto el corto como el largo plazo es vital para el éxito continuado. Seleccionar cuidadosamente aliados tecnológicos y establecer una hoja de ruta clara para la implementación y escalado de soluciones de IA son pasos fundamentales. Además, la organización debe estar preparada para manejar el cambio constante y fomentar una cultura de innovación continua. 

A continuación, exploraremos cómo Solvis puede apoyarte a integrar la IA en su CRM, desde mejorar la calidad de los datos hasta desarrollar capacidades internas de IA.

Para implementar IA con el CRM tienes que entender la madurez de tu empresa en el uso de datos y las diferentes opciones de AI que puedas usar, tienes que definir los casos de uso, debes tener una plataforma de IA que escale, y tienes que empezar con Pruebas de Concepto. En Solvis te podemos apoyar a tu Champion de AI. 

Si estás buscando transformar la manera en que te relacionas con tus clientes e impulsar el crecimiento de tu empresa, contáctanos. Ya estamos apoyando a empresas a usar la IA con los CRMs que ya tienen, entre otras opciones.

Puedes buscar directamente a Valentín Valle (Director Comercial) vía LinkedIn o me puedes contactar a mí, Jesús Hoyos, vía LinkedIn para charlar al respecto.