Estrategia de IA: De la idea a la ejecución
Un enfoque práctico: priorizá casos de uso, definí inputs, estandarizá outputs y medí impacto en revenue.
Las iniciativas de IA fallan cuando intentás “poner IA en todo” sin un objetivo claro. La forma más segura de lograr resultados es tratar la IA como una capacidad operativa: diseñar el flujo, definir el input, estandarizar el output y medirlo. Así, la IA se vuelve una palanca de ejecución que mejora procesos comerciales reales.
Paso 1: elegí casos de uso con impacto directo. En la mayoría de los negocios, se agrupan en tres áreas: adquisición (landing, ads, contenido), conversión (emails, propuestas, seguimientos) y monetización (precios, ofertas, upsell). Priorizá tareas repetitivas que consumen horas y tienen métricas claras: reply rate, reuniones agendadas, win rate o cycle time.
Paso 2: definí un brief estándar. La IA no adivina tu negocio: responde a la información que le das. Por eso necesitás un mínimo set de inputs: producto, buyer persona, problema, diferenciador, tono, oferta y contexto. Si cada request tiene inputs distintos, baja la calidad. Un brief consistente produce resultados consistentes.
Paso 3: pedí outputs con formato. La clave no es “escribir algo”, sino pedir estructura: secciones, bullets, variantes, objeciones y CTA. El formato reduce revisiones y hace más fácil comparar resultados. También permite que todo el equipo use la herramienta sin reinventar el método.
Paso 4: incluí revisión humana. La IA acelera el borrador, y la revisión asegura precisión, compliance y coherencia de marca. Regla simple: la IA propone, humanos validan. En ventas evita promesas incorrectas; en marketing evita claims débiles o genéricos.
Paso 5: medí y mejorá. Implementar IA es iterativo. Elegí 1 o 2 métricas por workflow (por ejemplo, reply rate y conversión de propuestas) y medí durante 2 a 4 semanas. Luego ajustá inputs, tono y estructura con datos, no con opiniones.
Gigant ayuda especialmente acá: te da herramientas diseñadas alrededor de outputs comerciales (propuestas, emails, pricing, posicionamiento) para que la IA se use como sistema, no como experimento. Con estructura, la IA deja de ser costo y se vuelve ventaja.
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