Por Carlos Folle, profesor del IEEM
El nuevo desafío del gerente comercial: competir cuando la inteligencia artificial cambia las reglas del mercado
Durante décadas, la responsabilidad de un gerente comercial o de marketing podía resumirse de manera relativamente sencilla: entender al cliente, construir una propuesta de valor diferenciada, comunicarla eficazmente y transformar esa propuesta en crecimiento rentable.
La inteligencia artificial no invalida ninguno de estos principios. Pero está modificando radicalmente cómo se ejecutan y, sobre todo, a qué velocidad.
El desafío para el gerente comercial ya no consiste simplemente en incorporar IA. Consiste en determinar dónde la IA genera una ventaja competitiva real, qué decisiones deben continuar siendo humanas y cómo rediseñar una organización comercial que fue construida para un mundo anterior a esta tecnología.
1. Pasar de experimentar con IA a generar resultados
En muchas empresas, la adopción de IA comenzó desde abajo: empleados utilizando ChatGPT, Copilot u otras herramientas para redactar mails, preparar presentaciones, resumir reuniones o producir contenidos.
Los beneficios de productividad son evidentes. La encuesta anual Gartner 2025 CMO Spend Survey, realizada entre febrero y marzo de 2025 a 402 CMO y otros líderes de marketing de Norteamérica, Reino Unido y Europa, encontró que las inversiones en IA generativa ya generaban mejoras de eficiencia en tiempo para el 49 % de los encuestados y mejoras de costos para el 40 %. Sin embargo, la propia estructura de esos resultados muestra que el impacto se concentra todavía en productividad. El siguiente desafío consiste en transformar esa eficiencia interna en valor diferencial para el cliente y crecimiento del negocio. [1]
La pregunta del gerente cambia entonces de “¿cómo podemos usar IA?” a “¿qué problema comercial importante podemos resolver mejor gracias a la IA?”. Parece una diferencia semántica. No lo es.
2. Rediseñar el trabajo, no simplemente automatizarlo
El segundo desafío consiste en evitar la tentación de utilizar una tecnología revolucionaria para hacer exactamente lo mismo que hacíamos antes, solamente más rápido.
El estudio “From campaigns to continuous growth” (2026), de los consultores de McKinsey (E. Stein, J. Wilkie, J. Boudet, K. Robinson y L. Bhagia), concluye que el potencial de la IA no está simplemente en automatizar campañas existentes, sino en transformar marketing en un sistema continuo de generación de crecimiento: insights, creación, personalización, comercio basado en agentes y orquestación en tiempo real. El trabajo combina encuestas a consumidores y ejecutivos de marketing con la experiencia de implementación en múltiples compañías, y estima oportunidades del orden del 4-7 % de crecimiento de ingresos y mejoras de productividad de dos a tres veces. [2]
En ventas ocurre algo similar. La IA puede investigar clientes, identificar oportunidades, priorizar leads, preparar reuniones, sugerir argumentos, generar propuestas y realizar seguimientos. El informe “The economic potential of generative AI” (McKinsey Global Institute, 2023) analizó 63 casos de uso en 16 funciones, actualizó una base de aplicaciones de IA con la contribución de más de 100 expertos y modeló el valor potencial sobre la estructura de la economía mundial de 2022. Para ventas, su estimación es un aumento de productividad equivalente aproximadamente al 3-5 % del gasto global actual en la función. [3]
Pero liberar tiempo de los vendedores no crea valor automáticamente.
El verdadero desafío gerencial es decidir qué hacer con ese tiempo liberado. Idealmente, menos administración y más conversación con clientes; menos preparación rutinaria y más negociación; menos búsqueda de información y más construcción de relaciones.
La paradoja es interesante: cuanto más podamos automatizar, más valiosas pueden volverse ciertas capacidades profundamente humanas.
3. Personalizar sin destruir la marca
La IA permite avanzar desde la segmentación tradicional hacia niveles extraordinarios de personalización. Cada cliente puede potencialmente recibir una propuesta, mensaje, precio, recomendación o experiencia diferente. Pero existe un riesgo. Si un algoritmo optimiza cada interacción exclusivamente buscando maximizar la conversión inmediata, ¿quién protege la consistencia de la marca, su posicionamiento y la relación de largo plazo con el consumidor?
En un artículo publicado por Harvard Business Review en 2025, D. Grewal, C. Satornino, T. H. Davenport y A. Guha sostienen que una estrategia de IA para marketing debe equilibrar automatización, personalización y supervisión humana. Su argumento se apoya en un marco que distingue entre IA generativa e IA analítica, entre modelos generales y datos propietarios, y ajusta la revisión humana al riesgo: una síntesis de reseñas puede automatizarse casi por completo; una promoción con efectos legales exige controles rigurosos. [4]
El gerente de marketing tendrá que administrar una tensión nueva: personalizar suficientemente para ser relevante, pero mantener suficiente consistencia para seguir construyendo una marca reconocible y diferenciada.
4. Gestionar una explosión de contenidos sin caer en la mediocridad
Nunca fue tan barato producir contenido. Textos, fotografías, videos, anuncios, presentaciones y variantes creativas pueden producirse ahora en cantidades prácticamente ilimitadas. Eso constituye simultáneamente una oportunidad y un problema.
La encuesta Gartner Channels and Campaign Management Survey, realizada en 2024 a 418 líderes de marketing, encontró que, entre las organizaciones que habían adoptado IA generativa, el 77 % ya la utilizaba para tareas de desarrollo creativo. La proporción ascendía al 84 % entre las organizaciones de alto desempeño, definidas por su capacidad de superar el crecimiento anual de beneficios y cumplir sus objetivos de adquisición, retención y expansión de clientes. [5] Si bien es cierto que hay voces que todavía cuestionan el verdadero retorno sobre la inversión, también es cierto que para los que lo obtienen, la ventana de tiempo puede ser corta. Cuando todos pueden producir más contenido y hacerlo más rápidamente, producir contenido deja de ser una ventaja competitiva.
La ventaja pasa a estar en producir algo que valga la pena mirar. Por eso, probablemente aumentará —y no disminuirá— la importancia del criterio humano: saber qué decir, qué no decir, qué representa realmente a la marca y qué idea merece ocupar la escasa atención del consumidor.
La IA abarata la ejecución, pero no necesariamente genera una buena estrategia.
5. Entender que también está cambiando el cliente
Quizás el cambio más profundo sea este. Hasta ahora, pensamos principalmente en cómo las empresas utilizarían IA para vender. Pero los clientes también están utilizando IA para comprar.
Joshi, I. Buche y C. Schwaer sostienen en un artículo recientemente publicado en Harvard Business Review, que, en B2B, la IA generativa está trasladando parte del descubrimiento, la evaluación y la recomendación de productos hacia entornos que las compañías no controlan completamente. Basan la tesis en el avance de asistentes y sistemas de compras que, en sectores como la industria farmacéutica, la manufactura y la banca, ya influyen en qué proveedores, productos y argumentos aparecen durante la decisión. De allí derivan la necesidad de una nueva “preparación generativa”: contenidos legibles por máquinas, señales de credibilidad y auditorías continuas sobre cómo la IA representa a la marca. [6]
Esto puede modificar profundamente el customer journey. Un comprador puede pedirle a un agente de IA que investigue proveedores, compare alternativas, sintetice opiniones, evalúe especificaciones y eventualmente recomiende qué comprar.
La tradicional batalla por aparecer primero en Google empieza entonces a convivir con otra pregunta: ¿qué marca recomienda ChatGPT, Gemini, Claude o el agente digital del cliente, y por qué? La gestión de marca comienza así a incorporar una audiencia inesperada: los algoritmos que aconsejan a nuestros clientes.
6. Reconstruir las capacidades del equipo comercial
Finalmente aparece quizás el desafío organizacional más complejo. ¿Qué debe saber hacer un vendedor cuando la IA puede preparar mejor que él buena parte de la información de una reunión? ¿Qué capacidades necesita un analista de marketing cuando un modelo puede realizar análisis que anteriormente requería horas? ¿Qué tareas continúan justificando estructuras internas o agencias externas?
C. Ceurvorst, J. Kanters y D. Weidemann plantean en “Build a Marketing Team That's Ready for Agentic AI” (Gartner, 2025) que la llegada de sistemas capaces de percibir, decidir y actuar obliga a reconsiderar talento, procesos y formas de trabajo. Apoyan su recomendación en investigaciones que muestran una brecha de confianza —casi la mitad de empleados y consumidores no cree que los humanos usarán responsablemente la IA— y en el riesgo de que la automatización debilite las capacidades de razonamiento del equipo. [7]
Por tanto, el gerente comercial deberá aprender algo para lo cual probablemente nunca fue formado: dirigir simultáneamente personas y capacidades artificiales.
7. Una nueva ventaja competitiva
Durante los próximos años, probablemente veremos empresas utilizando exactamente los mismos modelos de IA, de la misma manera que hoy utilizan las mismas plataformas digitales.
Por eso, tener acceso a IA difícilmente constituirá por sí solo una ventaja competitiva sostenible. La diferencia estará en otra parte: la calidad de los datos propios, el conocimiento acumulado sobre los clientes, la capacidad de experimentar rápidamente, el criterio para decidir qué automatizar y qué preservar como humano y, fundamentalmente, la velocidad con que la organización aprende.
La pregunta estratégica para un gerente comercial o de marketing, entonces, no debería ser cuánto está utilizando IA su organización. Debería ser mucho más exigente: ¿Qué estamos haciendo hoy, gracias a la inteligencia artificial, que nuestros competidores todavía no saben hacer —o no pueden hacer tan bien como nosotros— y que nuestros clientes realmente valoran?
Esa diferencia, y no la tecnología en sí misma, será la verdadera ventaja competitiva.
[1] Gartner (2025). Gartner 2025 CMO Spend Survey. Encuesta a 402 CMOs y líderes de marketing, febrero-marzo de 2025.
[2] Stein, E.; Wilkie, J.; Boudet, J.; Robinson, K.; y Bhagia, L. (2026). From campaigns to continuous growth: AI capabilities shaping marketing. McKinsey & Company.
[3] McKinsey Global Institute (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. Análisis de 63 casos de uso en 16 funciones.
[4] Grewal, D.; Satornino, C. B.; Davenport, T. H.; y Guha, A. (2025). How Should Gen AI Fit into Your Marketing Strategy? Harvard Business Review.
[5] Gartner (2025). Channels and Campaign Management Survey. Encuesta a 418 líderes de marketing, julio-septiembre de 2024.
[6] Joshi, A.; Buche, I.; y Schwaer, C. (2026). How Gen AI Is Disrupting B2B Buying Decisions. Harvard Business Review.
[7] Cantor Ceurvorst, S.; Kanters, J.; y Weidemann, D. (2025). Build a Marketing Team That's Ready for Agentic AI. Gartner.
