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Caso modelado · Automatización / IA

Automatizar no era el objetivo. El objetivo era convertir mejor.

Construimos un modelo para estimar dónde la IA podía reducir fricción comercial, elevar la capacidad de atención y mover ventas hacia canales digitales. Las cifras son una proyección y no resultados alcanzados.

Mix digital objetivo+10 ppHipótesis del modelo
Volumen estimado≈1.000Ventas adicionales por mes
Beneficio supuesto$10 milCLP por venta / mes
Valor teórico≈$10 MMCLP mensuales antes de costos
Proyección aritmética: 1.000 ventas × CLP 10.000. No incorpora costos, ramp-up, churn, capacidad, riesgo ni impacto comprobado.
01 · La oportunidad

La operación dependía de tiempo humano y cierres fragmentados.

Conversaciones simultáneas, tiempos variables de respuesta y pasos manuales limitaban capacidad. Antes de implementar había que delimitar qué fricción resolvería la automatización y qué impacto justificaría la inversión.

02 · Qué se modeló

Una ruta comercial asistida, medible y con control humano.

  • Atención simultánea con asistencia de IA.
  • Aprendizaje a partir de conversaciones de mejor desempeño.
  • Cierre digital de punta a punta.
  • Reglas de derivación hacia una persona.
  • Instrumentación del funnel antes del piloto.
  • Comparación entre cohortes automatizadas y tradicionales.
03 · Condiciones de éxito

El volumen no basta si experiencia y rentabilidad empeoran.

La decisión debe considerar conversión, tiempo de respuesta, calidad, reclamos, margen, escalamiento a humano y abandono. El +10 pp solo tiene sentido si los guardrails se mantienen dentro de los umbrales acordados.

04 · Qué aprendimos

Sin baseline, la automatización solo acelera la incertidumbre.

La IA genera valor cuando resuelve una fricción concreta y puede demostrarlo con datos. Reglas de derivación, economía unitaria y comparación entre cohortes deben existir antes del entusiasmo por escalar.

Roadmap propuesto

Doce semanas para llegar a una decisión, no a una demo.

Cada etapa reduce una incertidumbre distinta: línea base, funcionamiento, desempeño y viabilidad económica.

Semanas 1–2Baseline y reglas

Funnel, economía unitaria, handoff y criterios de calidad.

Semanas 3–6Prototipo e integración

Flujo, datos, controles y trazabilidad de decisiones.

Semanas 7–10Piloto controlado

Cohortes comparables, monitoreo y revisión humana.

Semanas 11–12Decisión de escala

Impacto, costo, riesgo y condiciones para continuar.

Este roadmap es una propuesta de validación. El resultado real solo puede conocerse después de ejecutar el piloto con una línea base y datos comparables.
Roles requeridos

La IA comercial es una decisión de negocio y operación.

El piloto necesita más que un modelo: ownership, datos, tecnología, control, experiencia y una decisión económica compartida.

01Operación comercial

Casos, reglas, capacidad y calidad de cierre.

02Producto y Growth

Funnel, hipótesis y experiencia objetivo.

03Automatización e IA

Orquestación, evaluación y control del sistema.

04Datos y analítica

Baseline, cohortes, atribución y guardrails.

05Tecnología y seguridad

Integraciones, acceso, privacidad y resiliencia.

06Experiencia de cliente

Confianza, claridad y derivación sin fricción.

IA aplicada

¿Tienes una oportunidad de automatización, pero no sabes si vale la pena?

La convertimos en un caso medible antes de comprometer una implementación completa.