El futuro de GTM: cómo la IA está reescribiendo la estrategia de ejecución

La verificación de la realidad: el statu quo de GTM está roto

El entorno actual de GTM se basa en suposiciones obsoletas que frenan a sus equipos:

• Planificación estática: 
  La mayoría de los planes GTM se crean anualmente. Pero el mercado se mueve mucho más rápido que eso. Los panoramas competitivos y las necesidades de los clientes pueden cambiar en cuestión de semanas, lo que hace que esos planes anuales sean irrelevantes casi de inmediato. Esta rigidez significa oportunidades perdidas y reacciones lentas a las amenazas.

• Operaciones en silos: 
  Aunque sus equipos saben cuáles son los objetivos de la empresa, generalmente hay una falta de alineación interfuncional, lo que crea una experiencia de cliente fragmentada, mensajes inconsistentes y transferencias deficientes.

• Métricas rezagadas: 
  Los paneles y las herramientas de informes, por su naturaleza, tienden a tener vistas retrospectivas. Así que puedes sentir que estás impulsado por los datos. Aún así, en realidad, esto puede limitar la capacidad de su empresa para detectar tendencias temprano, corregir el rumbo o responder a los problemas antes de que se vuelvan críticos.

Según los hallazgos de McKinsey, el 71% de los responsables de la toma de decisiones B2B ahora esperan información en tiempo real y una respuesta rápida de sus proveedores, sin embargo, el 60% de los equipos empresariales admiten que todavía están atrapados reaccionando a los cambios del mercado en lugar de adelantarse a ellos.

La investigación de Slingshot muestra:

• El 72% de los empleados utilizan los datos para las tareas diarias y para mejorar el rendimiento personal.

• Solo el 46% aprovecha los datos para la planificación estratégica, lo que destaca una desconexión entre el uso de datos operativos y la toma de decisiones estratégicas.

• Si bien el 54% usa datos para priorizar sus objetivos, la mayoría de los ejecutivos aún confían en evidencia anecdótica e instinto visceral para tomar decisiones de alto riesgo.

¿El denominador común? La planificación obsoleta, los equipos aislados y las métricas lentas mantienen a las organizaciones en modo reactivo. Pero no es solo un problema de proceso. Faltan visibilidad y agilidad. Ahí es exactamente donde la IA cambia el panorama. Al ofrecer inteligencia en tiempo real y automatizar acciones clave en su estrategia de GTM, la IA transforma la información dispersa en movimientos estratégicos coordinados.

Qué hace la IA por GTM

Debido a su naturaleza y diseño, la IA aporta un nivel exponencial de recopilación de inteligencia y automatización a su GTM. Esto hace que su negocio pase de reaccionar a mantenerse a la vanguardia, lo que le permite crear estrategias proactivas e incluso predictivas. Así es cómo:

1. Previsión en tiempo real e información predictiva 

La IA ofrece predicciones dinámicas y detalladas. Eso significa que puede reasignar recursos de manera proactiva, intervenir justo cuando sea importante y ajustar sus estrategias de negociación. Sus equipos obtienen comentarios casi en tiempo real para que puedan priorizar las oportunidades con las mayores probabilidades de éxito.

Gartner predice que para 2026, más del 80% de los proveedores de software independientes tendrán IA generativa integrada en sus aplicaciones empresariales, un salto masivo desde menos del 1% en 2023. La IA se está convirtiendo rápidamente en una parte fundamental de las herramientas que utilizan los equipos de GTM, especialmente para la previsión, la automatización y la información.

2. Segmentación y personalización automatizadas 

La IA actualiza constantemente las cuentas y los segmentos de clientes, teniendo en cuenta todo, desde el historial de compras y la participación en la campaña hasta las señales de intención en tiempo real (piense en las visitas al sitio, el consumo de contenido o incluso las menciones de la competencia) y las tendencias demográficas. Con estos datos, el alcance puede ser hiperpersonalizado a escala. Eso desbloquea:

• Campañas más relevantes: El contenido y las ofertas se adaptan perfectamente a dónde se encuentran los compradores en su viaje

• Tasas de conversión más altas: La personalización crea conexiones más sólidas y habla directamente de los puntos débiles del comprador.

• Mayor eficiencia de ventas: Los equipos de ventas dedican menos tiempo a clientes potenciales de bajo potencial y más tiempo a involucrar prospectos de alta intención.

3. Priorización inteligente 

Los algoritmos de IA analizan puntos de datos complejos para clasificar las cuentas, las acciones de ventas y las oportunidades potenciales de manera objetiva. Esta revisión imparcial calcula mejor la probabilidad de conversión, su ajuste estratégico con los objetivos comerciales e identifica los patrones de comportamiento del comprador.

Esto permite que todos sus equipos se centren en las cosas que crearán el mayor impacto comercial, no solo donde el ruido es más fuerte.

Por qué este es su trabajo, no el de su equipo

La C-suite no puede delegar la transformación de GTM dirigida por IA a RevOps u operaciones de marketing. Es una capacidad empresarial central que requiere la propiedad ejecutiva mediante:

Cambio de comando y control a orquestación en tiempo real: La IA puede ayudarlo a construir una estructura organizativa que permita a los equipos de ventas, marketing, productos y éxito del cliente sincronizarse y responder rápidamente, no solo operar en sus burbujas.

Garantice la calidad de los datos, la integración del sistema y la alineación del equipo: Derribe esos silos comerciales asegurándose de que todos estén en la misma página sobre las definiciones de datos, las métricas y los objetivos estratégicos impulsados por los conocimientos de IA. Si un equipo habla griego y otro habla latín, no se va a hacer nada.

Confianza y transparencia en las decisiones impulsadas por la IA: Los empleados necesitan ver los conocimientos de IA como una herramienta que los empodera, no como algo que está al acecho en segundo plano, listo para reemplazarlos. Establezca el tono desde arriba: explique las recomendaciones, mida su impacto y recopile comentarios activamente. Así es como refina sus modelos y, lo que es más importante, genera una confianza real en el proceso.

El nuevo sistema operativo: datos + IA + ágil

Esta es la nueva pila para la ejecución:

Capa	Enfoque tradicional	Enfoque de IA primero
Datos	Fragmentado en todos los sistemas, a menudo obsoleto e inconsistente	Unificado, en tiempo real, completo y consultable al instante.
Capa de IA	Un complemento opcional o un proyecto experimental a menudo se infrautiliza.	El motor analítico central que impulsa todas las decisiones de ejecución y flujos de trabajo.
Flujos de trabajo	Lineal, manual, rígido e inherentemente lento para adaptarse.	Ágil, altamente automatizado, adaptable y optimizado continuamente.
Métricas	Los indicadores rezagados se informan retrospectivamente y están aislados por departamento.	Indicadores clave de rendimiento (KPI) en tiempo real, predictivos y procesables que señalan resultados futuros.

Esta modernización debería cambiar la forma en que se mide y gestiona el rendimiento:

• Pasarás de métricas superficiales (por ejemplo, volumen de tráfico del sitio web) a métricas que muevan la aguja (por ejemplo, una fuerte intención del comprador) y podrás tomar medidas decisivas e impactantes.

• En lugar de informar el valor total de las oportunidades en proceso, el énfasis se traslada a comprender la probabilidad estadística y la confiabilidad de esas oportunidades de cierre, lo que mejora la asignación de recursos y la planificación financiera.

• En lugar de ciclos de revisión poco frecuentes, ahora tendrá ciclos de retroalimentación continuos y en tiempo real. La IA aprende constantemente de los resultados, refinando sus modelos y recomendaciones para garantizar la mejora y adaptación continuas.

El marco Slingshot: GTM dirigido por IA en acción

Slingshot le ayuda a crear este nuevo modelo GTM al permitir la integración perfecta de las capacidades de IA, conectadas a todas sus fuentes de datos, y la ejecución del equipo dentro de una única plataforma unificada. Por lo tanto, los conocimientos son procesables de inmediato y tienen un impacto positivo en los flujos de trabajo diarios de los equipos de GTM.

Flujo de trabajo principal: 

• Entradas: Extraiga datos de CRM, automatización de marketing, uso de productos y comportamiento del comprador, lo que le brinda una vista completa de 360 grados de cada cliente potencial y cliente.

• Capa de IA: Limpiar los datos, calificar cuentas, marcar cualquier anomalía y proporcionar recomendaciones para las siguientes mejores acciones en ventas, marketing o éxito del cliente.

• Capa de ejecución: Colaboración, divulgación y toma de decisiones en tiempo real. Los equipos se mantienen alineados y enfocados en los objetivos comerciales clave.

• Retroalimentación: La IA aprende continuamente de los resultados, agudizando las predicciones futuras, las recomendaciones y la eficacia general.

Nuestros resultados medibles: 

• 120+ horas al mes ahorradas en informes manuales (Cibao Meats): Al automatizar la agregación de datos y la generación de informes, Slingshot reduce drásticamente el trabajo manual, lo que permite a los equipos de GTM centrarse en actividades de mayor impacto.

• Reducción del 90% en el tiempo de visualización de datos (MLB Residential Lending): Los paneles de control y las herramientas de visualización automatizada de la plataforma permiten a los usuarios extraer información rápidamente. No más largas disputas manuales de datos.

• Aumento del 30 % en la capacidad sin personal adicional (Stephen Gould): con flujos de trabajo optimizados y actividades priorizadas, Slingshot permite a los equipos lograr más con los mismos recursos, impulsando la productividad y la eficiencia operativa.

En resumen, Slingshot integra y eleva a la perfección sus operaciones de GTM, brindando resultados tangibles y ganancias de eficiencia en todos los ámbitos.

Este es su plan 

Paso 1: Centralice sus datos 

La IA es tan buena como los datos que ingresas. Asegúrese de que toda la información, ya sea de su CRM, ERP, automatización de marketing, atención al cliente, análisis de productos o proveedores externos, sea limpia, completa y realmente accesible. Rompe esos silos de datos. Integre todo lo que necesita en una ubicación única y unificada. No se trata solo de orden; es la forma de obtener datos consistentes y confiables que todos pueden usar.

Paso 2: Dejar de crear programas piloto para IA 

No te quedes atascado ejecutando un sinfín de pilotos de IA. Esos pequeños experimentos rara vez llegan a las grandes ligas y pueden dañar la confianza en la IA en general. El valor real proviene de integrar la IA directamente en sus operaciones principales. Concéntrese en soluciones que se entrenan y refinan utilizando sus datos comerciales reales. De esa manera, su IA habla su idioma y comprende a sus clientes, su mercado y sus desafíos únicos. Comience a aplicar los conocimientos de IA directamente al trabajo diario de su equipo, ventas, marketing, éxito del cliente y más. Cuando las recomendaciones de IA se integran en los flujos de trabajo diarios, pueden impulsar la acción, guiar las conversaciones y automatizar las tareas rutinarias justo donde ocurre el trabajo.

Paso 3: Ir más allá de la planificación anual 

Con la IA en su kit de herramientas, no necesita esperar al próximo ciclo de planificación anual. Adopte sprints cortos y ágiles, piense de dos a cuatro semanas. Esto le permite probar nuevas ideas, adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y seguir mejorando en función de lo que está sucediendo en este momento. Invierta en paneles e informes en tiempo real para que sus equipos puedan reaccionar instantáneamente a los datos. De esa manera, no está esperando semanas o meses para descubrir qué funcionó; Estás mejorando sobre la marcha y aprovechando las oportunidades tan pronto como aparecen.

Paso 4: Predicar con el ejemplo... Todo incluido

La adopción es solo la línea de partida. Sus equipos y, en realidad, toda su organización deben sentirse listos y confiados, no solo seguir los movimientos. No puedes simplemente pasar esto; El liderazgo aquí significa arremangarse y mostrar el camino.

Para generar confianza en los conocimientos de IA, ofrezca capacitación práctica. Permita que los empleados se familiaricen con cómo funciona la IA, qué datos está utilizando y cómo hará sugerencias. ¿El objetivo? Asegúrese de que todos vean a la IA como un compañero inteligente, ahí para ayudar, no como una amenaza que espera expulsarlos.

La rendición de cuentas y la transparencia también son importantes. Establezca procesos claros sobre cómo se toman, rastrean y mejoran las decisiones de IA. Debe haber un plan sólido para la supervisión humana, para que las personas sepan cuándo y cómo pueden intervenir. Siga comunicándose abiertamente sobre cómo la IA está afectando el rendimiento del equipo y los resultados comerciales. Generar confianza no es una casilla de verificación, es un proceso continuo.

Lidera el cambio, no lo sigas

Las empresas que se modernicen ahora tendrán un rendimiento superior en velocidad, escala y precisión; hoy, mañana y en el futuro. La próxima generación de líderes del mercado no está esperando a ser interrumpida. Están reemplazando los ciclos de planificación lentos con motores GTM en vivo.

O estás adelante o reaccionas a alguien que lo está.

Explore cómo Slingshot ayuda a los equipos ejecutivos a modernizar su ejecución de GTM: 
https://www.slingshotapp.io/solutions/executive-team 
https://www.slingshotapp.io/ai-data-analytics-services