Cómo una empresa utilizó la IA para ampliar su base de clientes
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as empresas han invertido miles de millones en IA generativa y en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés). Algunas incluso ya cuentan con directores de IA (chief AI officers). Pero, a pesar del dinero y el entusiasmo, generar un impacto empresarial sigue siendo claramente un desafío.
Sin embargo, es posible que la IA generativa agregue valor a las empresas. Este artículo ofrece un marco para implementar la IA en la función de ventas, utilizando como estudio de caso a SAP, líder en software de planificación de recursos empresariales (ERP).
Comprender las tendencias del mercado
En los negocios, el valor se crea o se destruye en el mercado con los clientes. En lugar de comenzar con una “estrategia de IA”, primero se debe aclarar qué problemas se quieren resolver o qué oportunidades se desean aprovechar para hacer crecer el negocio. Solo entonces se debe pensar en cómo la IA, o cualquier otra herramienta, puede ayudar.
SAP comenzó examinando el impacto de las tendencias del mercado en su negocio. A medida que los clientes pasaron del software “local” (on premise) a la nube, SAP tuvo que hacer evolucionar su modelo de negocio hacia uno basado en suscripción y lanzó su primera solución SaaS basada en la nube en 2007.
El paso a la nube también abrió una oportunidad para llegar a entre 30 y 40 millones de pequeñas y medianas empresas (pymes). El modelo de suscripción redujo los costos iniciales para las pymes, y ofreció flexibilidad y escalabilidad. Además, los servicios en la nube ofrecieron más oportunidades para que SAP personalizara y distribuyera su software. Sin embargo, SAP aún enfrentaba barreras de marca y costos en su estrategia de comercialización hacia estos clientes. SAP necesitaba un enfoque eficiente para vender a empresas más pequeñas.
Mapear los procesos comerciales
Una vez que una empresa reconoce sus necesidades comerciales cambiantes, debe mapear el proceso de realizar negocios en este nuevo entorno. Se debe comenzar con el recorrido del cliente, porque eso afectará el costo de servicio, las operaciones y otros aspectos del negocio.
SAP mapeó el recorrido del cliente en cinco pasos: cómo los clientes pymes descubren las soluciones de SAP, seleccionan una solución, la adoptan en su organización, obtienen valor de ella y extienden su relación con SAP. La compañía sabía que su modelo de ventas presenciales sería económicamente inviable para clientes más pequeños que realizan compras de menor monto, por lo que buscó maneras de usar herramientas de IA para ayudar a los clientes en cada etapa.
1. Descubrir: El objetivo aquí es alentar a las pymes a explorar las soluciones de SAP para sus necesidades comerciales.
Digital Launchpad, una herramienta de IA, se conecta a una base de datos para crear en cuestión de minutos actividades de captación de clientes personalizadas, específicas para cada sector y totalmente inmersivas. Prospecting Assistant carga listas procedentes de diversas fuentes y analiza la calidad de los clientes potenciales. Una herramienta de inteligencia artificial de análisis de opiniones identifica las preferencias de estos prospectos, como su forma preferida de interactuar. Luego, una herramienta de automatización de campañas toma esta información y crea mensajes personalizados para los clientes potenciales en el tono, formato y estilo que prefieren.
2. Seleccionar: Para los prospectos interesados, la siguiente etapa consiste en construir un caso de negocio. Utilizando la información del cliente potencial y la base de datos de SAP, las herramientas de IA crean un documento de una página sobre el valor para cada prospecto (Value One-Pager), destacando los beneficios clave de una posible solución. Otra herramienta de IA crea demostraciones y recorridos guiados personalizados para que los clientes potenciales experimenten la solución y visualicen su valor.
3. Adoptar: Para ayudar a los clientes a encontrar valor, SAP utiliza una herramienta de IA que crea videos de capacitación con avatares para resaltar las características y beneficios de la solución. Otra herramienta permite a los usuarios subir documentación y utilizar las capacidades de los LLM para realizar preguntas y respuestas interactivas; y una tercera herramienta usa datos internos para ayudar a los empleados a generar contenido para sus correos electrónicos, reuniones y presentaciones.
4. Obtener valor: Para ayudar a los clientes a impulsar la mejora continua, una plataforma de éxito del cliente habilitada con IA consolida datos de clientes de múltiples fuentes para crear páginas de inicio personalizadas con toda la información relevante accesible en un solo lugar. Luego, otra herramienta proporciona sugerencias personalizadas para mejorar el rendimiento.
5. Extender: Para fortalecer y hacer crecer la relación con el cliente, Digital Launchpad identifica nuevos productos de SAP que pueden ser relevantes, y el Value One-Pager presenta un caso de negocio sobre sus beneficios, mientras que una herramienta de IA ayuda a los asesores de soluciones de SAP a responder rápidamente a las preguntas.
Incubación, pilotaje y escalamiento
Sin las herramientas de IA, SAP veía a las pymes como un mercado fragmentado al que no era rentable llegar; con las herramientas de IA, se volvió accesible y rentable. Pero elegir qué herramientas de IA usar entre cientos de opciones disponibles en el mercado no es una tarea fácil.
El hecho de llegar a más de 40 herramientas de IA requirió un proceso sistemático de incubación, pilotaje y escalamiento. Durante dos años, SAP desarrolló cientos de ideas a través de un desafío interno de innovación abierto a 25,000 personas.
La siguiente fase consistió en poner a prueba las ideas prometedoras, identificar problemas u oportunidades de mejora y realizar pruebas para comprender y cuantificar el valor de estas herramientas.
Una vez que la prueba de concepto está clara, es necesario escalar para lograr un impacto empresarial significativo. SAP utilizó un enfoque de plataforma porque proporcionaba un único lugar para introducir y actualizar herramientas e integrar proveedores externos. También permitió a SAP integrar las herramientas de IA con la infraestructura existente de la compañía.
¿Comprar, construir o asociarse para ganar velocidad?
El campo de la IA avanza a un ritmo exponencial, por lo que incluso las empresas con grandes habilidades técnicas suelen buscar asociaciones con aplicaciones de terceros para moverse más rápido.
El equipo digital de SAP reconoció esta necesidad, pero la tradición y el orgullo de la compañía por su calidad de ingeniería generaron un debate interno significativo sobre la asociación frente a la construcción de estas herramientas por cuenta propia. Una vez más, esto requirió un cambio cultural dentro de la empresa. Finalmente, la plataforma digital de SAP utilizó una combinación de herramientas de IA internas y externas. La integración de herramientas de terceros en los sistemas internos supuso otro reto que la empresa tuvo que superar.
Mida y cuantifique el impacto
Una de las tareas más difíciles es aislar, medir y cuantificar el impacto empresarial de las inversiones en IA, especialmente en una organización grande. El beneficio puede presentarse en forma de eficiencias y ahorros de costos, o en la capacidad de capturar nuevas oportunidades. La precisión es menos importante que una aproximación razonable respaldada por evidencia.
SAP creó una línea base al monitorear cuánto tiempo tomaban sus equipos para realizar tareas como llegar a 1,000 prospectos. Luego, midió el tiempo necesario para llegar al mismo número de prospectos utilizando herramientas de IA. Aunque no hubo una diferencia significativa en la tasa de conversión entre los dos enfoques, los equipos de ventas ahorraron casi un 40% de tiempo al emplear modalidades digitales para la prospección.
Adáptese a su contexto
Muchos aspectos del enfoque de SAP se aplican en la mayoría de los contextos empresariales: desde las oportunidades de mercado, pasando por el mapeo del recorrido del cliente, la creación o la asociación para obtener las herramientas adecuadas, la puesta a prueba y el escalamiento de esas herramientas, hasta la medición de su impacto, todos ellos son esenciales para convertir una tecnología prometedora en una realidad empresarial. Sin embargo, otros aspectos deben adaptarse a su contexto.
Sin una buena comprensión de su categoría de producto y de cómo los clientes toman decisiones, usted no sabrá dónde las capacidades de IA pueden marcar una diferencia para su empresa en las interacciones con los clientes, o dónde esas capacidades pueden sustituir eficazmente la publicidad, los canales de venta actuales u otra actividad. Esa comprensión es un asunto de gestión, no de tecnología; pero sin ella, la IA puede convertirse fácilmente en una herramienta en busca de un problema, o simplemente en otro costo más de hacer negocios.
© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org | Distribuido por: The New York Times Syndicate.
Artículo en inglés
Companies have invested billions in generative AI (gen AI) and large language models (LLMs). Some now have chief AI officers. But despite the money and buzz, driving business impact cleary remains a challenge.
Yet, it is possible for gen AI to add value to companies. This article provides a framework for deploying AI in the sales function, using a case study of SAP, a leader in enterprise resource planning (ERP) software.
UNDERSTAND MARKET TRENDS
In business, value is created or destroyed in the marketplace with customers. Instead of starting with an “AI strategy,” first you must clarify what problems you want to solve or opportunities you want to capture to grow the business. Only then should you think about how AI, or any other tool, can help.
SAP started by examining the impact of market trends on its business. As customers moved from “on premise” software to the cloud, SAP had to evolve its business to a subscription model and launched its first cloud-based SaaS solution in 2007.
The move to the cloud also opened an opportunity to reach 30-40 million small and medium enterprises (SMEs). A subscription model reduced upfront costs for SMEs and offered flexibility and scalability. And cloud services offered more opportunities for SAP to customize and distribute its software. However, SAP still faced brand and cost barriers in its go-to-market for these customers. SAP needed an efficient approach to sell to smaller companies.
MAP BUSINESS PROCESSES
Once a firm recognizes its changing business needs, it should map the process of conducting business in this new environment. Start with the customer journey, because that will affect cost-to-serve, operations and other aspects of a business.
SAP mapped the customer journey into five steps: how SME customers discover SAP’s solutions, select a solution, adopt it in their organization, derive value from it and extend their relationship with SAP. The company knew its in-person sales model would be economically infeasible for smaller customers making lower-ticket purchases, so the company sought ways to use AI tools to help customers at each stage.
DISCOVER: The goal here is to encourage SMEs to explore SAP’s solutions for their business needs.
Digital Launchpad, an AI tool, connects to a database to create personalized, industry-specific and immersive customer outreach activities in minutes. Prospecting Assistant uploads lists from various sources and analyzes lead quality. A sentiment analysis AI-tool identifies the preferences of these prospects, such as how they prefer to interact. A campaign automation tool then takes this information and creates tailored messages to prospects in the tone, format and style they prefer.
SELECT: For prospects with interest, the next stage is to build a business case. Using prospect input and SAP’s database, AI tools create a Value One-Pager for each prospect to highlight the key benefits of a possible solution. Another AI tool creates personalized demos and guided tours for prospects to experience the solution and visualize the value.
ADOPT: To help customers find value, SAP uses an AI tool that creates training videos with avatars to highlight the features and benefits of the solution. Another enables users to upload documentation and use LLM capabilities for interactive Q&A and yet another tool uses internal data to help employees generate content for their emails, meetings and presentations.
DERIVE: To help clients drive continuous improvement, an AI-enabled customer success platform consolidates customer data from multiple sources to create customized landing pages with all relevant information accessible in one location. Another tool then provides tailored suggestions to improve performance.
EXTEND: To strengthen and grow the customer relationship, the Digital Launchpad identifies new SAP products that may be relevant, and the Value One-Pager then makes a business case for their benefits, while an AI tool helps SAP solution advisers respond quickly to questions.
INCUBATE-PILOT-SCALE
Without AI tools, SAP saw SMEs as a fragmented market that was uneconomical to reach; with AI tools, it became approachable and profitable. But which AI tools to choose from hundreds of options available in the market is a nontrivial task.
The process of landing on 40+ AI tools required a systematic process of incubation, piloting and scaling. Over two years SAP developed hundreds of ideas via an internal innovation challenge open to 25,000 people.
The next phase was to pilot promising ideas, identify problems or opportunities for improvement, and test to understand and quantify the value of these tools.
Once the proof of concept is clear, you need to scale for significant business impact. SAP used a platform approach because it provided a single place to introduce and update tools and integrate third-party suppliers. It also allowed SAP to integrate AI tools with the existing infrastructure of the company.
BUY, BUILD OR PARTNER FOR SPEED
The field of AI is moving at an exponential pace, so even companies with deep technical skills often seek to partner with third-party applications to move more quickly.
SAP’s digital team recognized this necessity, but the company’s heritage and pride in engineering quality led to significant internal debate about partnering versus building these tools itself. Once again, this required cultural change within the company. Eventually, SAP’s digital platform used a combination of its internal and external AI tools. Integration of third-party tools into the internal systems posed another challenge that the company had to overcome.
MEASURE AND QUANTIFY THE IMPACT
One of the most challenging tasks is to isolate, measure and quantify the business impact of AI investments, especially in a large organization. The benefit may come in the form of efficiencies and cost savings or the ability to capture new opportunities. Precision is less important than a reasonable evidence-backed approximation.
SAP created a baseline by monitoring how much time its teams spent to do a task such as reaching 1,000 prospects. Next, it tracked the time taken to reach the same number of prospects by using AI tools. While there was no significant difference in the conversion rate of these two approaches, sales teams saved almost 40% time by using digital modalities for prospecting.
ADAPT TO YOUR CONTEXT
Many aspects of SAP’s approach apply in most business contexts: starting with market opportunities, mapping the customer journey, building or partnering for appropriate tools, piloting and scaling those tools and measuring their impact—all are essential for turning a promising technology into business reality. But other aspects must be adapted to your context.
Without good understanding of your product category and how customers make decisions, you will not know where AI capabilities can make a difference for your company in customer interactions, or where those capabilities can effectively substitute for advertising, current sales channels or another activity. That understanding is a management, not a technology issue but, without it, AI can easily become a tool looking for a solution or just another cost of doing business.
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