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Caso de Negocio: el caso de Auna y Conversia — Transcript

by SHIFT: Innovación en Acción · 10,012 words · 1,553 segments · language en · Watch on YouTube

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0:00El mundo está cambiando demasiado rápido
0:02y yo siento que hay muchas posiciones de
0:04sea levels que no están entendiendo el
0:06cambio.
0:06Lo que más necesita los agentes y el
0:09equipo humano hoy en día para ser
0:11mejores en su trabajo es contexto. Es
0:13contexto real. Me pongo a hablar por
0:14teléfono y me toca un cliente difícil,
0:17¿cómo lo gestiono? No, ahí la puede
0:19ayudar. Entonces, lo que estamos
0:20construyendo es un producto en donde la
0:22esté embebida en la atención del día a
0:25día. Creo que el desafío ya no está en
0:27crear agentes, el desafío está en cómo
0:29gobiernas agentes y de dónde consumen la
0:31información.
0:36[música]
0:38Les quiero compartir primero un pequeño
0:41video para que todos entremos en
0:44contexto.
0:4611:30 de la noche. ¿Alguien está mirando
0:49planes de salud para su familia? Escribe
0:51una pregunta y la respuesta llega en
0:53segundos. Del otro lado no hay una
0:55persona y el cliente nunca lo notó. Esta
0:58es la otra cara, la que casi nadie ha
1:01visto. Un manager de Auna quiere saber
1:03cómo va la operación. No abre un
1:05dashboard. Abre cloud desde ahí y
1:07conectado a Conversia por el MCPE,
1:09revisa a la gente, ve dónde se están
1:11cayendo las conversaciones y lo ajusta.
1:14Esto es lo que todos quieren ver de la
1:15inteligencia artificial y es la parte
1:17menos importante de esta historia.
1:21Lo que decide esa venta no es la
1:23conversación que viste, es el segundo
1:25exacto en que el agente le pasa el lead
1:27a un asesor humano. Si falla, el asesor
1:30repite lo que el cliente ya contestó y
1:32el lead se enfría. Es el trabajo menos
1:34glamoroso del proyecto y el que más
1:36define su resultado.
1:40Aunan no eligió un rincón inofensivo
1:42para probar. El primer agente vendía
1:44planes oncológicos. No había manual, no
1:47había referentes locales. La base de
1:49conocimiento y el traspaso al asesor se
1:51construyeron después de salir en vivo.
1:53Quien espera certeza antes de lanzar
1:55nunca junta los datos que necesita para
1:57decidir.
2:00Un agente solo puede ejecutar un proceso
2:02de venta que exista fuera de la cabeza
2:04de los vendedores. Flows, guiones,
2:06reglas de negocio deben estar escritos.
2:10Una gente no sabe de tu negocio lo que
2:12sabe el modelo. Sabe lo que tu empresa
2:14escribió. Si esa información es
2:16obsoleta, no se equivoca menos que un
2:18humano, se equivoca más rápido.
2:22Para vender, una gente tiene que saber
2:24con quién está hablando, qué compró
2:25antes, qué le ofrecieron, qué le
2:27prometieron. Ese contexto vive en un
2:29solo lugar, un CRM que sea la única
2:32fuente de verdad de toda la operación.
2:34Cuando a una construyó su CRM, no lo
2:36hizo pensando en inteligencia
2:38artificial. La IA conversacional todavía
2:40no era una conversación seria en ninguna
2:42empresa peruana. construyeron los
2:44cimientos de una casa que no sabían que
2:46iban a levantar. Ese contexto no se
2:48improvisa el día que enciéndese la
2:50gente. Se construye durante años. Ahora
2:54vuelve a mirar esto. No estás viendo un
2:56agente de inteligencia artificial. Estás
2:58viendo una [música] década, cuatro
3:00cimientos y un equipo que sepa
3:02dirigirlos.
3:03Auna fue construyendo los cuatro
3:05mientras encendía su primera agente. La
3:07ventaja de IA que tu empresa va a tener
3:09en 2029 no depende del modelo que
3:11elijas, depende de la decisión que estés
3:13postergando este año. Dos años después
3:15del lanzamiento del primer agente, el
3:17sistema de auna continúa construyéndose
3:19y esa es exactamente la parte que hay
3:22que entender
3:25para hablar sobre este caso de negocio,
3:28¿no?
3:29a los aprendizajes que han tenido, los
3:32éxitos que han tenido y también lo que
3:35están construyendo, terminando de
3:37construir.
3:39Quiero invitar primero a German Marín,
3:42él es CEO de Caudal y founder de Caudal.
3:47Un aplauso para él que nos va a
3:49acompañar moderando el panel, ¿no? Y
3:52quiero invitar al escenario también a
3:55Eduque, él es el founder CEO de
3:58Conversia, ¿no? Un aplauso para Edu,
4:01¿no? Y también a Guillermo Lecaros,
4:05gerente comercial de Auna, para que nos
4:08acompañen. Un aplauso para él y
4:11comenzamos. Te comparto los micros.
4:14Gracias, Tony. Hola con todos. Eh,
4:17Guillermo Eduardo, eh, superinesante eh
4:21su caso. Creo que lo pude leer,
4:23obviamente de antemano. Creo que hay
4:26muchísimas cosas para poder aprender en
4:28este mundo y en este viaje que todos
4:29estamos teniendo de poder entender cómo
4:33usar estas herramientas, cómo
4:34integrarlas en la operación, cómo
4:37ayudarlas a mejorar y cómo eventualmente
4:40con esa experiencia ver el futuro,
4:42porque creo que ustedes ya están viendo
4:43ese futuro después de un buen tiempo
4:46trabajando juntos. Eh, me encantaría
4:49primero que se presenten, que hablen un
4:51poquito de de su rol, eh, como para que
4:55todos podamos entender un poquito más su
4:57background y después me encantaría
4:59centrarnos en cómo todo este esta
5:02relación entre las dos empresas ha
5:04fluido para tener este super producto,
5:06si les parece.
5:07Dale, gracias, Hermán. Este, bueno, mi
5:10nombre es Eduardo, yo soy el founder de
5:12Impuls, que es una consultora de
5:14habilitación de tecnología de hace 10
5:16años. Y bueno, hace 2 años y medio fundé
5:19Convercia, que viene a ser una
5:21plataforma que empezó como una
5:22plataforma de generación de agentes, hoy
5:25más es una plataforma de AI revenue y
5:28bueno, aprovechando la relación que
5:30tenemos como a una desde hace casi más
5:33de 8 años de trabajar en conjunto, es
5:36que eh Auna se convirtió pues en uno de
5:38nuestros primeros clientes early
5:40adopters de Conversia, ¿no? cuando
5:42Conversa era apenas un una presentación,
5:44una idea y ya creo que esa esa confianza
5:48que fuimos construyendo nos ayudó a que
5:50estemos aquí sentados, ¿no?,
5:51compartiendo lo que hemos ido
5:52construyendo.
5:54Eh, bueno, mi nombre es Guillermo
5:56Lecaro, soy el director comercial de
5:58Auna, es decir, veo tanto la parte
6:01prestacional, es decir, clínicas y todos
6:04los centros de salud que tiene Auna a
6:05nivel nacional y adicionalmente
6:08veo la parte comercial de los
6:10habilitadores que para nosotros son eh
6:13como para las tarjetas de crédito con
6:15sus retails, digamos. Es exactamente el
6:18mismo comparable cuando nosotros
6:19entendemos las clínicas con sus seguros.
6:23Ya, detrás de eso eh administramos
6:26Oncosalud, que claramente tiene la
6:29cantidad de asegurados más grande que
6:31hay en el Perú, es decir, eh
6:33administramos más de 1,600,000
6:36asegurados, que es bastante más que la
6:39suma de todas las aseguradoras juntas
6:42que hoy compiten con nosotros y
6:45claramente hay una vocación
6:47importantísima
6:49dentro de este proceso de transformación
6:52de la salud. que existe hoy, digamos, en
6:55el gen de a una y para transformar la
6:58salud lo que se necesita es
6:59financiamiento, ¿no? No existiría, yo
7:01creo, a veces un Falabela si su tarjeta
7:04CMR ni tampoco, digamos eh un replay si
7:08su tarjeta replay. Es creo que pasa
7:10exactamente lo mismo. Lo que necesitamos
7:13es acceso a más personas para que puedan
7:16cubrir los gastos de salud. Y bajo ese
7:18modelo nos digamos nos autodenominamos
7:22un servicio integrado, ¿no? Es decir,
7:24donde claramente el seguro queremos que
7:27forme parte de la solución de salud y
7:30para eso existen las clínicas.
7:32Muchísimas gracias a los dos y, o sea, y
7:35quiero empezar esta historia por el
7:36principio, ¿no? Porque todo esto parte
7:38de una de una decisión estratégica,
7:41entiendo del lado de Auna, Guillermo, eh
7:44pues tienes este, digamos, tienes esta
7:47petición para poder eh ampliar eh la
7:50capacidad comercial, ¿no es cierto?, a
7:52través de los planes de salud, pero sin
7:54escalar la fuerza de ventas. Y de ahí
7:57empieza esta historia. Eh, me encantaría
8:00que nos compartas un poquito cómo
8:03empieza este viaje, porque
8:05al menos por lo que pude leer en el en
8:07el caso, no tenían ustedes estas
8:09capacidades, tuvieron que salir a
8:11buscarlas. Eh, y me encantaría entender
8:14un poquito ese mindset, ¿no? ¿Cómo
8:15saliste a buscarlas y cómo te conectas
8:17con Conversia?
8:19Bueno, yo creo que lo primero, como los
8:22ponentes anteriores lo manifestaron,
8:24parte es del dolor y aquel dolor es muy
8:27obvio, solo el 3% de la población
8:29peruana tiene un seguro de salud
8:31particular.
8:33Entonces, prácticamente la salud está en
8:36manos de lo que te puede entregar hoy el
8:39minsa o es salud. Entonces, cuando
8:43existe ese dolor en el en la industria,
8:46digamos,
8:47uno dice, "Ah, tenemos un rol para
8:50solucionar temas de salud dentro de la
8:53población peruana." Perfecto. Luego
8:56tienes clínicas, pero cuando tienes
8:57clínicas y empiezas a empujar, digamos,
9:01pacientes, te vas dando cuenta de que no
9:04tienen el financiamiento para poder
9:05asumir eh claramente los gastos que
9:09conlleva, digamos, un tratamiento eh que
9:12podría ser de mediana o alta
9:14complejidad. Entonces, ¿qué es lo que
9:18busca una? Eh, hoy, por ejemplo, el 97%
9:22de las atenciones que tiene Oncosalud
9:25son de su propio seguro. La gran
9:28pregunta es, ¿qué hubiese sucedido si no
9:31existiera oncosalud?
9:33Eh, probablemente muchas de esas
9:35personas, de esos enfermos de cáncer,
9:37nosotros admitimos 250 enfermos al día
9:41de cáncer.
9:42Esos 250 enfermos que están hoy día,
9:45digamos, eh con la necesidad de poderse
9:48tratar. Ojo que en el Perú hay casi 1000
9:51casos de cáncer al día, para que tengan
9:53una idea, pero estos 250
9:57enfermos que admitimos hoy tienen la
10:00suerte de tener el financiamiento.
10:03Entonces, el hospital, la clínica de
10:06Oncosalud, el 97% de su atención es de
10:10su propio seguro. Entonces, con esa
10:12misma filosofía decíamos ahora en salud
10:15general, que no es solamente la parte
10:16oncológica, cómo hacemos exactamente el
10:19mismo sueño, es decir, cómo le damos su
10:21financiamiento o cómo le entregamos la
10:23tarjeta CMR a los tenedores, digamos, a
10:27los que quieren comprar televisores. Yo
10:29les aseguro que Falabela no vendería la
10:31cantidad de televisores que vende hoy,
10:33haciendo, por supuesto, las diferencias
10:35del caso, eh, si es que no tuviese el
10:38medio de financiamiento. Entonces, bajo
10:40esa misma apuesta, creo que el acceso,
10:43la oportunidad está en entregarles más
10:46seguros a más personas, pero seguros
10:48completos, no seguros indemnizatorios,
10:51no seguros que porque tienes, digamos,
10:53un diagnóstico fuerte te dan $,000,
10:552000, porque no te va a alcanzar. Esa es
10:57la verdad. Y finalmente, ¿cómo
11:00convertimos estos productos de salud en
11:02productos sociales?
11:04Eh, y yo siempre digo que son productos
11:07sociales porque muchos pagan porque muy
11:11pocos se beneficien, pero al final de
11:13eso se trata, de la sostenibilidad de
11:15los productos en el tiempo, ¿no?
11:18Entonces, bajo esta premisa de cómo si
11:21solo el 3% de los peruanos tienen un
11:24seguro particular y todo el resto está
11:27en manos del Estado prácticamente o de
11:30los hospitales de las fuerzas armadas,
11:32eh cómo tomamos esa oportunidad que
11:35parece fácil de mercado eh y sencilla,
11:38pero en la práctica no lo es. Eh, ¿y
11:42cómo escalamos la posibilidad de ventas
11:45a un siguiente nivel?
11:47Eh, para que tengan una idea, nosotros
11:49vendemos alrededor de 26,000 pólizas
11:51mensuales,
11:53que es bastante, digamos, para la
11:55industria de Perú. Y eh el gran sueño es
11:59cómo logramos duplicar esta venta que es
12:04casi llegar a 50,000 pólizas mensuales y
12:06hacia ese lado estamos yendo en en
12:08nuestro trabajo sin necesariamente
12:11duplicar como regla de tres los gastos,
12:14¿no? Y ese es fundamentalmente el gran
12:16desafío que enfrentamos.
12:17S. Guillermo, muchas gracias por todo el
12:19contexto. Creo que nos deja más claros
12:20hacia dónde tenemos que ir. Y Eduardo,
12:22aquí me encantaría además entender,
12:25claro, en este con este producto joven,
12:27aún entiendo cómo haces o cómo
12:30encuentras de Nauna un fit, un buen fit
12:33para poder desarrollarlo y obviamente
12:36generar valor, porque creo que eso es
12:38uno de los desafíos más grandes que
12:39tenemos los emprendedores que estamos
12:41buscando cómo hacer una implementación
12:43de estas características, pero del lado
12:45de la gran empresa, ¿cómo escogemos al
12:47partner adecuado? porque son desafíos
12:50enormes como tú los has planteado.
12:51Entonces, Eduardo, a mí me encantaría
12:52tener un poquito de tu perspectiva. ¿Qué
12:55vieron en Ana que les permitió como
12:58tener este impacto?
13:00Mira, ahí yo creo que parte importante
13:02es la relación que ya veníamos teniendo
13:04desde hace bastante tiempo, porque con
13:06Auna trabajamos desde el 2016 e desde el
13:11frente de inputs, ¿no? Nosotros
13:12empezamos a ayudar justamente en este
13:15propósito de ampliar la base instalada
13:18de de clientes a desarrollar canales de
13:21adquisición, ¿no? Y un canal de
13:22adquisición que empezamos a trabajar,
13:24que no estaba trabajado en ese momento,
13:26era el canal orgánico, ¿no? Básicamente
13:28todo lo que a una conseguía dentro de su
13:31proceso de adquisición era basado en la
13:33pauta apagada. En ese momento estoy
13:35hablando de casi hace 10 años, ¿no? Y
13:39ese músculo lo empezamos a trabajar
13:40nosotros. Yo creo que fue una un trabajo
13:44de de largo aliento, pero que fue
13:46sembrando la confianza. Hoy acá tenemos
13:49un partner que no simplemente viene a
13:51prometernos algo, sino que se mete en el
13:53barro para poder lograr conseguir
13:55resultados, ¿no? Sobre todo cuando hay
13:57incertidumbre, ¿no? Un canal orgánico
13:59hace 10 años nadie pensaba en eso. Esa
14:03es la verdad. todo el mundo apostaba por
14:05lo más sencillo, que es voy a invertir
14:07plata en anuncios y poner un montón de
14:10gente para que atienda todos esos lits,
14:12¿no? Entonces, e esa confianza nos llevó
14:15en algún momento cuando empezó a llegar
14:17la IA, ¿no? Eh, lo primero que yo pensé
14:20es la IA va a destruir mi negocio, ¿no?
14:23Porque mi negocio era construir canales
14:25de adquisición orgánicos, o sea, generar
14:28contenido, pero fui viendo que todo eso
14:31la guía lo iba a poder hacer en algún
14:33momento y mucho mejor de lo que tal vez
14:34lo iba a hacer mi equipo. Y entonces nos
14:36fuimos metiendo en, oye, ¿qué más
14:38tenemos que hacer dentro de Impuls para
14:41seguir en el mercado y agregando valor a
14:43los clientes, ¿no? Y ahí fue donde nos
14:45metimos en el vamos a ayudar a resolver
14:47cuál es el problema común que tiene la
14:49mayoría de nuestros clientes y la
14:51mayoría el el eje común es cómo escalo
14:54la demanda sin necesidad de escalar los
14:56costos y creo que la IA te puede ayudar
14:59en eso. Entonces es con esa idea fuimos
15:02con el equipo de Auna, eh con Guillermo
15:05aprovechando también la relación que ya
15:06teníamos, ¿no? Y bueno, ellos fueron uno
15:09de los primeros que apostó por esta idea
15:12sin que nosotros ni siquiera tengamos
15:13producto. O sea, era una presentación,
15:16una promesa, pero con un sustento de,
15:19oye, acá hay alguien que sí lo va a
15:21poder hacer realidad, ¿no? Entonces, yo
15:23creo que eso fue lo que encontramos en
15:25Aguna, que además tiene dentro del gente
15:27su equipo, esa cultura de probar, de
15:29experimentar, de no tener miedo a
15:31equivocarse y de apostar en granda, ¿no?
15:33Cuando llega alguna tecnología nueva.
15:35pasó con el CRM. Nosotros fuimos los que
15:38implementamos el este Hopspot como CRM
15:41dentro de la organización,
15:43eh, y [carraspeo] fue una apuesta
15:45también de mediano largo plazo, pero no
15:49le teme a a innovar y apostar. Y creo
15:52que eso es lo que nos hace ese match de
15:54de poder llevar un proceso como este más
15:59allá de quizás unos límites donde oye,
16:02todo tiene que ser muy seguro, todo
16:03tiene que ser muy encapsulado, hagamos
16:05el experimento, pero muy muy cuidadoso,
16:08a poca escala, ¿no? Este, Guille tiene
16:10la mentalidad de no vamos a romper todos
16:12y y ahí aprendemos más rápido, además,
16:14¿no?
16:15S, Eduardo. Y y y una de las cosas que
16:19me impactó mucho del caso es que y creo
16:22que hace total sentido con lo que vemos
16:25muchos de los que estamos en este mundo
16:26de entender a la inteligencia artificial
16:28y cómo estas herramientas se adoptan, o
16:30sea, la importancia que tiene eh poder
16:34transferirle a estas herramientas y al
16:36procedimiento de usarlas todo el knohow
16:39de la empresa, ¿no? No es solamente como
16:42conectarla y empezar a usar, es que hay
16:44que darle las bases, las reglas, el
16:48contexto, ¿no? ¿Cómo fue esa experiencia
16:51eh para ustedes, Guillermo, de poder
16:54obviamente transitar todo eso? Porque
16:55además veo que mucho, sin duda, de lo
16:58que ustedes hacen tiene como pilares
17:00culturales y eh como muy sólidos, ¿no?
17:03Muy específicos.
17:05Eh, entonces, ¿cómo transitaron todo
17:06eso? ¿Cómo lo ordenaron? ¿Fue un desafío
17:08o no fue un desafío? cuéntanos un
17:10poquito de eso. Sí, yo creo que el
17:11tránsito no fue tanto de nosotros, sino
17:14de escuchar en los problemas que se
17:17habían metido el resto de organizaciones
17:19cuando
17:21parten proyectos de esta naturaleza o
17:23como comentaba Alberto hace un ratito
17:26que decía que en el desorden digamos
17:29también se aprende, pero creo que el
17:32gran problema que hay hoy es que en las
17:34distintas organizaciones, sean grandes,
17:36chicas y demás, hay gente que rota y a
17:40que dejan. Entonces tú dices, claro,
17:44efectivamente si un team y un equipo
17:47desaparece, probablemente lo único que
17:48quede ese equipo en una operación que ya
17:51está, digamos, corriendo son los agentes
17:54dando vueltas y quién los domina, cómo
17:57los gobiernas y demás. Entonces, una de
18:00las visiones que creo que planteamos
18:04como un gran desafío es cómo
18:06construíamos una especie de escuela,
18:09¿ya? Y de eso se trata el sistema, el
18:12software que ha desarrollado Eduardo,
18:14que es para mí una cárcel, una cárcel en
18:16la que viven y conviven agentes.
18:20Entonces, tú me dices, "Oye, ¿cuál es el
18:22planteamiento que te lleva a ti en
18:25apostar por este sistema de conversas
18:27que lo que buscábamos era una especie de
18:30cárcel donde estén dentro los agentes y
18:32los puedas gobernar? Y para eso, previo
18:35a a solamente tener agentes, nos dimos
18:39cuenta que lo principal y que ya lo ha
18:42comentado en la presentación pasada es
18:44que los agentes empiezan a alucinar,
18:47contestan cosas que no deben contestar y
18:49en temas de salud el tema es muy
18:52complejo. Entonces veía casos en algunos
18:56algunas partidas, digamos, donde una
18:59empresa de educación tiene un diplomado
19:01de 12 meses. Entonces le hace el cliente
19:04la pregunta normal, ¿no? Donde dice,
19:07"Oye, ¿y si llevo dos cursos por m
19:10seis?" Y qué cosa contesta la Sí, claro,
19:13pero como te imaginas que es un humano,
19:15luego el día del primer día de clases
19:17está diciendo que dónde están los dos
19:18cursos en el mes y empiezan los
19:20reclamos. Entonces, imagínate lo mismo
19:23en medicamentos, en coberturas. Entonces
19:26dije, "No, creo que lo que tenemos que
19:28organizar es una cárcel, pero cuyo
19:31cimiento sea lo que yo le denomino el
19:34banco de conocimientos." Es decir, es
19:36toda la parte parametrizable
19:39que, digamos, obliga a que el agente
19:44diga y haga exactamente lo que uno le
19:47está ordenando en esta especie de banco
19:49de conocimiento muy parametrizable. Oye,
19:52pero no le subes el contrato, el
19:54condicionado y que lo lea y lo
19:56interprete. No, yo creo que de las
19:59pruebas y el mayor aprendizaje es que me
20:03moría de miedo en escalar este tema
20:06dejando a la IA interpretaciones de
20:09temas de salud, de eh rangos de
20:12protección, de medicamentos que cubre y
20:15no cubre los seguros, porque es super
20:17polémico ahorita este tema. Entonces esa
20:20parte está super parametrizable en lo
20:23que nosotros denominamos el banco de
20:24conocimientos. Y el otro lado de la base
20:27de este gran sistema ya es el banco de
20:30conocimientos para mí más soft, que es
20:33cuáles son las técnicas de venta,
20:34escucha los audios y y da los mejores
20:37argumentos para rebatir objeciones. En
20:40fin, pero esa es una libertad que
20:43estamos dispuesta, digamos, a promover.
20:46Pero la otra, la otra entra en las áreas
20:49de producto y definen exactamente qué
20:52sucede, ¿no? Entonces, quédense con dos
20:54mensajes. El primero es, ¿cómo gobiernas
20:58a estos agentes y los encierras dentro
21:01de una cárcel?
21:02Creo que es un desafío no menor. Y lo
21:05último es
21:08eh cómo generas la confianza para que tú
21:12puedas dormir tranquilo, porque la gente
21:14está conversando con con clientes,
21:16digamos, las 24 horas para que nunca
21:19diga nada de lo que tú no le hayas
21:23permitido, ¿no? Y eso es creo que un
21:25tema no menor. Ahora lo último nada más
21:28es
21:30creo que si es importante detrás de este
21:32gran sistema agentes lo que yo le llamo
21:35el CRM. O sea, si es difícil cuando te
21:37sientas con un amigo tuyo y te dice,
21:40"Oye, yo quiero armar a gentes y ponerme
21:41a vender." Pregunta básica del examen.
21:44Número uno es, ¿tienes algún CRM o algún
21:49tipo de workflow que te permita,
21:51digamos, meter el ladit y moverlo? No,
21:55pero la gente ya está soñando
21:56rápidamente en irse a agentes agentes
21:59sueltos por todos lados y no tienen ni
22:01siquiera ni un ni un workflow ni un CRM
22:04que que te permita, digamos, soportar
22:05eso. Entonces, tres mensajes, cárcel,
22:08banco de conocimientos y CRM, ¿no?
22:11Gran mensaje porque creo que es algo
22:13superrelevante para toda esta
22:15conversación en donde todos estamos
22:16tratando de buscar cómo aprovechar este
22:18tipo de soluciones. Aquí, Eduardo, me
22:20encantaría como digamos ir un poco más a
22:23tu experiencia, ¿no? Porque tú estás del
22:25otro lado construyendo esta herramienta
22:27y y claro, es es seguramente fue de tus
22:31primeras experiencias manejando
22:33inteligencia artificial para poder
22:34desarrollar este tipo de soluciones.
22:37¿Cómo cómo ibas aprendiendo eh a navegar
22:41alrededor de todos estos componentes que
22:43son parte de tener un buen agente, no?
22:47Porque como lo dijo Guillermo, o sea, no
22:49es solamente el contexto, pero es
22:51también tener la base de datos, ¿no? Una
22:54base de datos seguramente con ciertas
22:57conversiones, ya con cierto conocimiento
23:00que le da una base mucho más sólida al
23:02modelo y que cuando el modelo
23:03interactúa, digamos, tiene una base eh
23:06digamos eh preinstalada de conocimiento
23:09que le permite actuar eh además por
23:13encima del contexto, ¿no?, que tienes
23:14que darle. Entonces, cuéntame de tu
23:15experiencia, cómo fue ese primer
23:17lanzamiento? ¿Cómo te diste cuenta cómo
23:19ir complementando este modelo con data o
23:22con el contexto que hacía falta
23:24integrarlo, ¿no? Para tener una idea.
23:27Mira, e esto es muy nuevo para todos. Yo
23:30no tengo la receta mágica ni ni nada por
23:34el estilo, pero claro, estando metido en
23:36el barro haciendo esto todos los días,
23:39aprendes mucho más rápido, ¿no? Eh, creo
23:42que una cosa super importante es
23:46entender el modelo de negocio de cada
23:47uno de los clientes, ¿no? Es entender
23:50qué quieren conseguir, cómo lo quieren
23:52conseguir, ¿no? Y que estemos bien
23:54alineados en esa expectativa, ¿no? Lo
23:56otro, como lo mencionó Guillermo, es los
23:58otros nuestros primeros clientes early
24:00adopters eran clientes de impuls a los
24:02cuales nosotros les estábamos dando un
24:05servicio de gestión de su CRM. Entonces,
24:08ya tenían el CRM, nosotros ya conocíamos
24:10sus procesos, sabíamos mejor que ellos
24:12sus fortalezas, debilidades, dónde
24:14flaqueaban, ¿no? Entonces los primeros
24:17clientes red doctor de conversa fueron
24:18clientes que ya tenían esa base
24:21instalada y al menos nosotros éramos los
24:23que estábamos gobernando o custodiando.
24:27Era más fácil hacernos responsables si
24:29es que algo no funcionaba, ¿no? Y poder
24:31adentrarnos mejor a experimentar.
24:34Lo siguiente es e tiene que ver con
24:39escuchar, ¿no? O sea, construir un
24:42producto teniendo un cliente al lado y
24:46mejor si tienes un cliente s exigente o
24:49como son el eh a una y su equipo, te
24:53ayuda a aprender más rápido, a
24:54equivocarte más rápido. Entonces, lo que
24:57era Conversia hace dos años, hoy no se
25:00parece en nada lo que es hoy en día la
25:03plataforma, ¿no? Por decirte, por darte
25:06algún ejemplo, una de las cosas que nos
25:09costaba muchísimo al inicio era sacar de
25:12producción un agente. Eso podía tomarnos
25:153 meses o 6 meses.
25:18Hoy la tecnología ha avanzado tanto y y
25:21más rápido, ¿no? hoy lanzar un agente
25:24para nosotros.
25:26Conectas Clot, te conectas al NCP de
25:29Conversio y desde Clot ni siquiera
25:32entrando a la plataforma de conversion
25:35creas tu agente. Creas tu agente, lo
25:38despliegas. Esta semana acabamos de
25:40lanzar un feature que se llama
25:42personajes, que es donde tú puedes
25:44configurar
25:45compradores ideales que podrían empezar
25:47a conversar con este agente. Esos
25:50compradores simulan conversaciones con
25:51tu agente. Luego tienes un agente CUA
25:54que analiza todas esas conversaciones,
25:57te dice dónde están las oportunidades de
25:58mejora y las implementa directamente. O
26:01sea, ese ciclo de lanzar,
26:05entrenar, lo hemos cerrado en cuestión
26:08de horas hoy, por ejemplo. Eso antes era
26:10el dolor de cabeza, no solo nuestro,
26:12sino de nuestros clientes, ¿no? Que
26:14teníamos que decirle, "Okay, mira, ya
26:15está la gente." Y buscar el tiempo de
26:18cada uno de los equipos para que ellos
26:20teste unos testea, cada uno testea desde
26:23su perspectiva, luego recibir ese
26:25feedback, procesarlo. Eran hojas de
26:27Excel. nos llegaba el feedback por
26:29Excel, por presentaciones, por WhatsApp,
26:32un caos, ¿no? O sea, pero es parte del
26:35aprendizaje. Si no tienes ese caos, no
26:37buscas la solución, ¿no? Y nosotros
26:38dijimos, ¿cómo hacemos esto a escala?
26:40que no solamente haga que el cliente
26:42dependa de nosotros para lanzar su
26:43agente, sino que le vayamos dando
26:45capacidades al mismo equipo para queere
26:47más rápido, para que si hoy lanzó su
26:50agente, no sé, de adquisición de planes
26:52de salud, mañana lance el de oncología,
26:54pasado lance el de cobranzas, pasado
26:56lance el de retención y no le cueste
27:00otros 6 meses más llegar a eso, ¿no?
27:02Entonces, tener esos clientes
27:04desafiantes y es es lo que nos hace a
27:06nosotros ir mejorando cada vez mucho más
27:08rápido, ¿no? y conversa no es un
27:10producto que ya esté terminado. Yo creo
27:12que todos los días nuestro equipo está
27:13lanzando cosas nuevas
27:15s
27:15y corrigiendo también las cagadas que
27:17nos metemos, ¿no? [risas]
27:18Suele suceder también, ¿eh? No, muchas
27:21gracias por ese contexto, Guillermo. Me
27:23gustaría regresar a ti para preguntarte
27:26acerca de las personas que siguen
27:29trabajando en el proyecto, tal vez más
27:31que del lado de Eduardo, de tu lado, de
27:33tu equipo. O sea, yo me imagino que si
27:36estás construyendo una gente, digamos,
27:38que ofrece planes de salud, tiene que
27:41haber como unow atrás, ¿no es cierto? De
27:43de muy buenos vendedores, ¿no es
27:46cierto?, que hacían ese trabajo antes y
27:48que tenían como que esa esa chispa para
27:51poder hacer una buena venta, ¿no?
27:54¿Cómo cómo mueves ese conocimiento al
27:57modelo para que sea para que se refine o
28:01mejor dicho tal vez para para ponerlo en
28:04una etapa previa para que empiece a
28:06funcionar y después para seguirlo
28:08refinando, o sea, ¿cuál es el rol de tu
28:11equipo ahora para que esa gente,
28:14digamos, siempre sea mejor, mejor,
28:15mejor, mejor y mejor?
28:18Mira que qué buena pregunta la que
28:19haces, ¿eh? A ver, qué buena pregunta.
28:24Perdón, Guillermo. ¿Y una cosa más? ¿Es
28:25posible delegar eso
28:27eh o no a un tercero?
28:30Voy con cada una de las preguntas.
28:32La primera es, sí, hemos hecho talleres
28:36donde los mejores vendedores entran y te
28:39ayudan,
28:40pero no sé, esto va a sonar un poco
28:43raro, pero realmente
28:46creo que evoluciona más el haciendo
28:50justamente las prácticas con personajes
28:53distintos, porque el rebatir objeciones,
28:57digamos, eh puede funcionar muy bien
29:00para
29:02un determinado perfil que yo le llamo el
29:04criollón, ¿no? El que le cae bien por el
29:06teléfono al cliente o aparece con un
29:09bonito mensaje, con un emoticón por el
29:12WhatsApp y hay otros que son un poquito
29:15más estructurados en cómo llevan un
29:17proceso de venta. Entonces, yo creo que
29:20esa ese conocimiento lo puedes volcar
29:22rápidamente a la plataforma y creo que
29:26te ayuda a tener hasta cierto nivel
29:28algunos atajos, pero son, yo creo que
29:31atajos más de procedimiento, porque al
29:33final estás vendiendo un intangible
29:37que nadie desea porque nadie se quiere
29:38enfermar. Eh, simplemente sensibilizas a
29:41la persona. Eh, ¿y cómo se sensibiliza?
29:45con casos que podrían sucederle y que
29:48tienes que en la conversación
29:49deslizarlos de manera muy sutil, porque
29:52vender seguro significa ponerlos en el
29:55peor escenario a tus posibles clientes y
29:59detrás de eso lo que tienes es una que
30:02recoge con cierta precisión, digamos
30:05esto. Yo creo que la IA, después regreso
30:09a la siguiente, continúo con las
30:11preguntas. El la IA lo que tiene y es
30:14algo que a mí me parece fascinante es
30:17que es como un alumno, pero es recontra
30:20Chancón porque se saca 20 cada vez que
30:23le preguntas lo que le digamos lo que
30:26tiene como cuestionario el gran examen,
30:29pero en la práctica tiene esa parte que
30:33no termina de adoptar la parte humana,
30:35la parte de compasiva, de pasión, de
30:39intuición, etcétera.
30:41Al final siempre dicen que va a tener
30:43esa parte la creo que es código todavía,
30:46¿no? Entonces, sí, la respuesta es sí.
30:50Utilizamos a los mejores vendedores para
30:52que metan knohow a la plataforma. es
30:56parte del equipo, pero una vez que entra
30:59con sus posibles atajos, lo que sucede
31:02es que tenemos otros robots que son eh
31:07especie de eh de buyers compradores o
31:10estos personajes, como lo dice Eduardo,
31:13y hacemos que practiquen
31:15nuestras otros agentes con estos
31:19supuestos compradores y detrás de eso
31:22aparece un personaje clave en esta
31:24situación que era lo que decían, hay
31:26nuevos puestos, nuevos puestos de
31:28trabajo. El IA operator. ¿Qué es el IA
31:31operator? Es quien está velando porque
31:34los agentes hagan exactamente lo que tú
31:37te imaginas que tienen que hacer y que
31:38se comporten como tú te imaginas que se
31:40están comportando. Escúchame, en la
31:43práctica eso no sucede. Entonces, a cada
31:45rato estás programando y demás. Ahora,
31:47lo interesante de esta plataforma, ya
31:50que puede sonar mágico y demás, es que
31:52luego por por clock lo que haces es le
31:56preguntas,
31:57¿qué puedo hacer para subir dos puntos
31:59la conversión?
32:01ayúdame a mejorar el proceso. Y entra
32:04Clock y te digamos hace un diagnóstico y
32:08lo que te dice es, "Yo haría estos
32:10cambios en el proceso." Y te lo sugiere
32:13y te pregunta si los aceptas o no los
32:15aceptas. Y si los aceptas cambia el
32:18proceso dentro de la plataforma.
32:20Entonces, la verdad
32:22que yo estoy aterrado porque si no
32:25hubiese no me hubiese metido en este
32:28proyecto en particular,
32:30yo no sé si podría seguir siendo gerente
32:34comercial de una compañía tan grande,
32:37¿no? Porque no sé, no sé si me da algo y
32:41me duermo 6 meses en cuidados intensivos
32:44y despierto, escúchenme, el mundo está
32:47cambiando demasiado rápido y y yo siento
32:51que hay muchas posiciones de sea levels
32:54que no están entendiendo el cambio, por
32:55ejemplo, y se están perdiendo la
32:59posibilidad de participar de esta gran
33:02transformación de las industrias. Y yo
33:05hoy por hoy les digo que tengo menos
33:08miedo que antes y posiblemente estoy
33:11haciendo algo más innovador que otros,
33:12pero pero seguramente esto va a seguir
33:15evolucionando, o sea, que te cambie el
33:16proceso, que el feedback del de producto
33:19sea más más impreciso que el feedback
33:23que te puede dar la IA en cuanto a
33:26posibilidades de vender mejor, qué es lo
33:28que está diciendo, cómo sensibilizas al
33:31cliente. Entonces, imagínate eso. Oye,
33:34lo otro que para mí ha sido un gran
33:36aprendizaje y y también me vuelve a a
33:41llevar a cuestionarme mucho esto es que
33:43nosotros podemos crear un agente, no sé,
33:46en cuántas horas, 3 horas, cuatro. Creo
33:49que el desafío ya no está en crear
33:51agentes, el desafío está en cómo
33:53gobiernas agentes y de dónde consumen la
33:56información. Entonces, creo que
33:58preguntabas sobre la base de datos, si
34:00no hay buenos cimientos de en lo que yo
34:03le llamo este banco de conocimiento,
34:06estás muerto porque si lo dejas solo
34:09alucina y dice cosas que no digamos no
34:12debería ni siquiera mencionar. Entonces
34:15creo que he respondido de manera muy
34:17desordenada, pero creo que bien
34:19inspiradora para todos.
34:21Creo que todos nos llevamos muchas de
34:22tus palabras. Gracias, Guillermo. Eh,
34:25Eduardo,
34:27¿qué necesita cuando una empresa viene y
34:29te dice, "Ya, mira, yo quiero hacer lo
34:32mismo que a una, eh, y tú le dices, sí,
34:36perfecto, ya yo ya te puedo ayudar. ¿Qué
34:38necesita tener la empresa para poder
34:41montarse en este viaje? Porque no es un
34:43viaje simple, aparentemente, ¿no? O sea,
34:46creo que nos llevamos, dejamos llevar a
34:47veces por la magia de la inmediatez de
34:50lo que dicen las noticias. Pero, ¿cuándo
34:51hay que montar esto de aquí? ¿Cuáles son
34:53los desafíos más importantes que tienen
34:55las empresas?
34:58Mira, hay hay lecciones que hemos
34:59aprendido a la mala, ¿no? También por el
35:03ámbito, por el espíritu de del
35:05emprendedor, ¿no? De pucha, quiero tener
35:07cada vez más clientes, ¿no? Entonces,
35:09por ejemplo,
35:11eh trabajamos hace unos meses, el año
35:13pasado, con una institución de de
35:15educación muy grande, muy grande, de
35:19educación técnica, muy grande.
35:22tenía un CRM, pero tener CRM no
35:24significa que lo uses y que confíes en
35:27el CRM, ¿no? Pero su equipo de ventas
35:31funcionaba en Excel, ¿no? Y yo confiado
35:35dije, "No, yo a mí en educación es uno
35:38de nuestros nichos donde conversa les
35:41bien hecho, te genera el resultado, te
35:43triplica la productividad, ¿no? Entonces
35:45dije, vamos a entrarle a este proyecto
35:48con mis dudas de que sabía de que oye,
35:50no tenían un tenían un CRM, pero no
35:52estaba bien orquestado. Dos, no era
35:54hotspot, era un CRM un poquito más
35:56trucho, pero había, pero no lo usaban.
35:59Entonces, confiado dije, vamos a montar
36:02igual el proyecto, ¿no? Pusimos nuestro
36:04equipo, montamos la plataforma,
36:07entrenamos a la gente. 3 meses después
36:10nos dijeron, "Chao."
36:14Entonces,
36:16analizando en retrospectiva, oye, ¿qué
36:18había pasado? ¿Por qué el cliente no vio
36:21valor? Y era básicamente porque el
36:24agente era espectacular, o sea, la gente
36:28vendía mejor que su equipo. O sea, tú
36:30comparabas las conversaciones que tenía
36:32la gente versus las conversaciones que
36:34tenía su equipo comercial y su equipo
36:36comercial era un robot porque lo que
36:38hacían era copiaban plantillas y las
36:40iban pegando y eso contestaban.
36:42Choclones de de de respuestas, ¿no? El
36:47problema no estaba ahí. La gente hacía
36:48muy bien su trabajo, calificaba mejor
36:51que nadie, porque el humano califica
36:53basado en su experiencia, en su
36:55intuición, en sus criterios. Entonces,
36:57para lo que para mí tal vez significaba
37:00un lead de calidad, para el otro
37:01vendedor significaba otra cosa, ¿no? Y
37:04al final comparabas, oye, no, pero la
37:07gente me está trayendo, o sea, hablando
37:09de volumen, ¿no? 10 list de calidad,
37:11pero mi equipo comercial hace 30.
37:13chuflas, el equipo comercial es mejor
37:15que la gente, pero tú entras a revisar y
37:17cuántos cierran de esos 30, uno. ¿Y
37:19cuántos cierras de los que yo te paso?
37:20cinco. Entonces, el problema no es eh
37:23había no había uniformidad de procesos,
37:25¿no? Entonces, ahí nos dimos cuenta de
37:27que antes de meternos a un proyecto de
37:30guía con una compañía, hoy, por ejemplo,
37:32somos bien como drásticos y le hacemos
37:37ver al cliente, ¿no? Porque el cliente
37:39también necesita mucha educación de que
37:41primero hay que resolver todo lo que
37:43está atrás. O sea, si hay un CRM que
37:45esté gobernado, que ahí estén todos los
37:47datos. si vas a hacer proceso comercial,
37:49que ahí estén todos los datos, ¿no? Eh,
37:53si hay un buen proceso de Hanof, si
37:55incluso si es que hay una buena
37:56definición de qué es un lead calificado,
37:58por ejemplo, muchas organizaciones ni
37:59siquiera tienen eso, ¿no? Eh, entonces
38:03vamos resolviendo primero las bases.
38:06Claro, el cliente quería un agente, ¿no?
38:07termina comprando un proceso de CRM, un
38:10proceso de migración, un proceso de de
38:13alineación de marketing y ventas,
38:15reestructuración de procesos para recién
38:17poder ahí después montar ese agente,
38:20¿no? Entonces, hoy hoy esa es una
38:23lección que a nosotros nos tocó por el
38:25entusiasmo de oye, salgamos a poner
38:27conversia a todo el mundo, no todos
38:29están preparados y hay algunos que sí te
38:31aceptan que vayas a los fundamentos. Hay
38:34otros que no, tal vez para ellos es más
38:36importante que responda bonito, pero que
38:38no genere ningún resultado y al final
38:40eso termina en un proyecto, según las
38:42estadísticas del 100% de iniciativas de
38:45IA que se hicieron el año pasado, solo
38:47el 5% llegaron a generar valor en la
38:50empresa. El resto te terminaron apagando
38:52dinero que gastó la empresa, ¿no?
38:54También nos ha tocado trabajar con o
38:56encontrar clientes que te dicen, "No, mi
38:59equipo lo va a hacer."
39:01Pucha, el equipo está atorado con
39:02100,000 cosas y nunca sale ese proyecto,
39:04¿no? Y claro, yo creo que zapatero a su
39:06zapato, ¿no? El negocio se tiene que
39:08dedicar a ser bueno en el negocio y el
39:10que hace tecnología hace tecnología y
39:13esa es su función, eso es lo que va a
39:14resolverte. Y cuando combinas ambas
39:18salen las cosas en el tiempo, salen
39:20mejor, ahorras tiempo. Pero lo que yo
39:23creo que más valoro y sobre todo si
39:26estamos entrando al tema de la es
39:27aprender,
39:29porque ese ese aprendizaje es lo que te
39:31ayuda a pivotear rápido. Entonces,
39:33muchas veces nos alargamos en la salida
39:36meses y toda la semana está cambiando la
39:39cosas nuevas, ¿no? Entonces es un año
39:42que perdiste, ¿no? dejaste de
39:46como de cuantificarse, ¿no? Un año que
39:49perdiste de aprender, ¿no?
39:53Buenísimas, buenísimas recomendaciones.
39:55Eh, y con eso regreso a ti, Guillermo,
39:58porque eh Eduardo acaba de decir algo
40:00que para mí es fundamental siendo
40:02emprendedor también cuando trabajamos
40:04con con empresas grandes. Eh,
40:08ahorita hay como una fiebre de nuevo.
40:10Todas las empresas quieren usar
40:11inteligencia artificial de alguna
40:13manera. Es como un gran mandato que hay
40:15en las empresas. La pregunta es, y de
40:18aquí tal vez voy a sacar un término que
40:20no existe, pero ¿qué es ahí? ¿no? Eh, y
40:25cómo decides qué escoger tomando en
40:29cuenta
40:31un indicador, un retorno de inversión
40:34que hace sentido ese esfuerzo, porque
40:36claramente es un gran esfuerzo, eh, o
40:39sea, por lo que entiendo, esto es un
40:41modelo que ha tomado algo de tiempo en
40:43desarrollarse y en perfeccionarse y se
40:45sigue perfeccionando. Entonces, desde tu
40:48perspectiva más como empresarial, ahora
40:50con esta con esta experiencia que has
40:52tenido, ¿qué qué vale la pena eh montar
40:56en inteligencia artificial y cómo tú
40:59como negocio ves ese retorno de
41:01inversión?
41:03Sí, mira, yo que estoy en la industria
41:06de la salud creo que todavía el mundo va
41:09a ser biónico, ¿no? Es decir, una parte
41:12bien IA y otra parte bien humana.
41:14Entonces, creo que al final tienes que
41:16tener el arte de saber qué mía vas a
41:19reemplazarla por algún robot o qué
41:21condicional, ¿no?, vas a tener ahí
41:24tomando decisiones por algún humano.
41:26Pero al final eh creo que tiene que ver
41:29con la arquitectura de cada negocio,
41:31¿no? Y digo la arquitectura porque puede
41:34ser que un negocio en particular,
41:37eh, por ejemplo, restaurantes sea, no
41:40sé, probablemente 90% más humano y solo
41:4410% más tecnológico. Entonces, creo que
41:46es un poco distinto, pero por ejemplo
41:48para un tema de aseguramiento,
41:51¿no? una compañía de seguros. Eh, hoy
41:54por hoy estamos más al pendiente, por
41:56ejemplo, de la mala de la mala venta en
41:59el sentido de que hay un cliente que no
42:02declara preexistencias
42:04o que usa terminología ambigua, por
42:06decirlo de algún modo. Entonces, te
42:08dice, "Oye, yo he tenido un preinfarto."
42:11¿Qué cosa es un preinfarto? Prediabetes.
42:13¿Qué cosa es prediabetes? No existe esa
42:15vaina. Pero se van inventando esos
42:17nombres para no declarar, por ejemplo,
42:20eh preexistencias y eso significa que el
42:23precio de la póliza, porque tiene que
42:24haber un pricing diferenciado por nivel
42:27de riesgo, como igual sucede en la banca
42:29para los que están en la banca, más
42:31riesgos, más tasa. Punto. Se acabó el
42:32tema. Entonces creo que detrás de eso
42:35uno tiene que identificar cuáles son las
42:38millas que al final van a poder ser
42:41reemplazables. Punto. No hay que soñar
42:43más y hay que ser muy práctico.
42:45Entonces, esto de acá se puede filtrar
42:48la calidad se puede filtrar. Sí. Si
42:51tienes una arquitectura tecnológica que
42:53te permite guardar audios,
42:55conversaciones y demás de una persona
42:57que acaba de adquirir, hay que
42:59analizarla rápidamente con IA y en
43:01automático
43:03soltar las alertas para que las áreas de
43:05suscripción, que pueden ser ya más
43:07humanas, más sensibles, más empáticas,
43:10en ese minuto le digan al pobre cliente,
43:12"Señor, no lo vamos a admitir a este
43:14precio. si gusta o paga más o en su
43:18defecto por haber mentido, ¿no? Porque
43:21también tienes la posibilidad de cruzar
43:23información con el banco de enfermedades
43:25y demás que existe de la industria, lo
43:28que puedes agarrar es decir, no va tu
43:31producto y te estamos negando hoy la
43:33póliza. Entonces creo que no no nos
43:37inquietemos por eso. Creo que es un tema
43:40de ir encontrando justamente dónde hace
43:42más sentido y genera más valor y punto.
43:45No hay que vamos a transformar a toda la
43:47organización en una organización IA,
43:49vamos a reemplazar a todos los humanos
43:51por robots. Eso no existe. Eso es eso es
43:53este pura ficción, ¿no? Desde mi punto
43:55de vista. Eh, y Guillermo, gracias por
43:58eso. ¿Podrías hablarnos un poquito de
44:00los resultados concretos que has tenido
44:03con este cambio, digamos, hacia este
44:05modelo con Conversia? ¿Cómo cómo tú
44:08percibes ese retorno de inversión en
44:10números? Si puedes compartir.
44:11Bueno, en el caso de nosotros eh eh pasa
44:14algo super raro en la industria. El 40%
44:18de nuestras ventas son de las 9 de la
44:21noche para adelante. ¿Qué pasa de las 9
44:24de la noche en adelante? No sé si la
44:25gente está echada en su cama, se
44:27sensibiliza,
44:29pero empiezan a entrar los leads de
44:31mejor calificación en ese horario.
44:34Entonces, hoy por hoy tú dices, ¿cómo
44:37haces para capturar? Ah, si
44:40estuviésemos, digamos, con una
44:41mentalidad más tradicional, digo, voy a
44:43armar un equipo de ventas que trabaje de
44:478 de la noche a 4 de la mañana, sabe
44:49Dios, ¿no? Probablemente nos ponemos muy
44:52filosóficos y prácticos alrededor de
44:54eso, pero hoy lo que estamos haciendo es
44:56tomando esa oportunidad como digamos eh
45:01el gran convertidor de de los leads.
45:05¿Por qué? Porque no sé si les pasa en
45:07todas las industrias en las que están,
45:08pero la tasa de cierre de el ladits si
45:12lo haces dentro del día uno, digamos, es
45:15exponencialmente
45:16digamos mejor que del día 2 3 porque ya
45:19prácticamente a partir del día 4 las
45:22tasas de conversión son prácticamente
45:24nulas. Entonces tú dices, "Ah,
45:26perfecto." Pero luego cuando abres la
45:29conversión del día uno por horarios,
45:31antes de los 30 minutos, antes de la
45:33hora y les pido para los que no tengan
45:35ese análisis, háganlo, se van a dar
45:37cuenta que las tasas de conversión son
45:39exponencialmente enormes cuando lo haces
45:42antes de las primeras 2 horas. Entonces,
45:45¿qué sucede hoy? Y ustedes me van a
45:47decir, "Ah, pero la nueva ley de IA que
45:50va normal el Perú te va a quemar la
45:52película." Sí, es cierto, pero hoy se
45:54está imaginando el comprador que está
45:56hablando con un ser humano que a su vez
46:00es un clon de un vendedor mío. Entonces,
46:02lo que tú dices es, ¿qué pasa cuando
46:05entra el ladit en la madrugada?
46:08Se imagina el comprador que está
46:09conversando con un ser humano, al punto
46:12que cuando desengancha
46:14le dice, "Oye, ya estoy un poco cansado,
46:17señor, lo llamo mañana. No se, no se
46:19preocupe, descanse. Buenas noches. Oye,
46:22imagínate la responsabilidad y el
46:24enganche que ha dejado en esa última
46:26frasecita, porque al día siguiente en la
46:28mañana ya pasa el lead caliente al
46:31vendedor humano y le dice, "Señor, ¿qué
46:34tal? ¿Cómo está?" porque le da un
46:35resumen de todo lo que ha estado
46:37conversando en la madrugada y las tasas
46:40de cierre son gigantescas versus haber
46:43dejado el ladit toda la noche e ir al
46:45día siguiente a la llamada telefónica y
46:47la persona ya seizó, ya tiene problemas
46:49en la chamba, tuvo que ir a dejar a la
46:52hija del colegio, entonces ya ya tiene
46:54la cita prácticamente de la siguiente
46:56llamada al día siguiente. Entonces
46:59yo desde mi perspectiva uno puede
47:02multiplicar las tasas de cierre por 4x
47:05bajo mi caso en particular cuando estoy
47:09abordando la conversación desde la
47:11madrugada, ¿no? Entonces es un tema de
47:14la industria. No conozco por qué la
47:16gente se sensibiliza para la compra de
47:18seguros en la pasada las 9 de la noche.
47:20tengo ni idea de de esa actitud
47:25compartamental que tiene hoy día el
47:27comprador de seguros. Entonces, creo que
47:29ahí está, digamos, donde nosotros
47:32empezamos a convertir más leads y eso es
47:34lo que nos lleva también a seguir
47:36apostando por este tipo de iniciativas.
47:38Gracias, Guillermo. Eduardo, regreso a
47:40ti ya para ir de a poquito cerrando,
47:43pero me encantaría hablar del futuro,
47:47del futuro de tu producto, además porque
47:50creo que es evidente que tienes algo
47:53potente que genera impacto, pero la IA
47:56va evolucionando, ¿no es cierto? las
47:58empresas van acondicionando también más
48:01su modelo para poder aprovechar más eh
48:05la información que tienen, la
48:06estructura, el conocimiento del negocio.
48:08Eh, ¿cómo ves de esa evolución de tu
48:11producto en este servicio que le ofreces
48:14a las empresas?
48:16Dale. Buenísimo. E bueno, como les
48:18contaba, nosotros empezamos como una
48:20plataforma de eh despliegue de agentes.
48:24Hoy eh somos una plataforma
48:28en donde hemos desarrollado diferentes
48:30capas para atender diferentes
48:32necesidades de los clientes, ¿no? Y al
48:34final estamos yendo hacia convertirnos
48:36en una plataforma más de AI revenue, es
48:38decir, de ayudar a generar revenue, pero
48:40potenciado con inteligencia artificial o
48:42con la IA, ¿no? eh en el centro de todo
48:45el el la solución, el diseño de la
48:48solución. Entonces, por ejemplo, algo
48:50que estamos lanzando es algo que
48:53llamamos conversia contextual brao
49:00humano hoy en día para ser mejores en su
49:02trabajo es contexto, es contexto real. Y
49:06esa data hoy las compañías la tienen,
49:08las han generado por décadas, pero es
49:12acceder a esa información es el gran
49:14desafío que tienen hoy en día, ¿no?
49:16Entonces, por ejemplo, un cliente como
49:18una tiene millones de minutos al mes que
49:22generan sus equipos de ventas de las
49:24diferentes áreas, ¿no? Ventas,
49:26cobranzas, retención y así todas las
49:29industrias tienen miles de de minutos al
49:32mes que analizan o docenas de
49:34conversaciones. ¿Qué docenas? Cientos de
49:36conversaciones que están guardadas ahí
49:38en el CRM, si es que primero tienes el
49:40CRM, ¿no? Que nadie revisa o si logras a
49:45revisar
49:47haces la tradicional. No sé, en muchas
49:50organizaciones hay un área de auditoría,
49:52¿no? Oye, ¿qué hace el vendedor? ¿Qué
49:55hace el de cobranzas? Pero auditas
49:58apenas el 2 al 5%.
50:01Auditar más significa poner más personas
50:03y solo auditas una parte que hace tu
50:07vendedor, pero no auditas cómo se
50:10comportó el cliente, qué quién es ese
50:12cliente, qué te está diciendo detrás de
50:15esas palabras.
50:17Ahí es donde nosotros estamos trabajando
50:19con este con este producto, ¿no? En
50:21donde tú puedas integrar todas esas
50:23fuentes de datos que hoy son data
50:25oscura, le llamamos así, y la puedas
50:28convertir en contexto y en insights y en
50:31acciones. Por ejemplo, un cliente te
50:33dijo en la noche, "Oye, me interesa el
50:35producto, pero ahora no es el momento,
50:38me parece que voy a averiguar otras
50:39opciones." Eso se quedaría en el olvido.
50:43Imagínate que esa conversación después
50:45de analizada te deja, la conviertes en
50:49información estructurada y la dejas en
50:50el CRM y dices, "Oye, mira, acá tienes
50:52un potencial, pero que su objeción es el
50:55precio." Y al día siguiente esa
50:57información le llega a alguien del
50:59equipo de ventas y le dice, "Oye,
51:00actívalo, pero ofrécele tal vez otro
51:03producto porque el producto que le
51:04ofrecimos no le calza con su
51:06expectativa."
51:07esa información está dormida en las
51:09compañías y eso es lo que nosotros
51:11queremos hacer, convertir esa
51:13información en un cerebro organizacional
51:15de un cerebro comercial con este
51:17producto, ¿no? Entonces, esa es una de
51:18las cosas que ya tenemos y vamos a
51:22empezar a desplegarlo en con nuestros
51:23clientes porque a todo el mundo le
51:26interesa.
51:28Ahí hay mucha oportunidad de comercial
51:30que se está perdiendo, ¿no? Porque
51:32cuando tú la analizas, ya la analizas
51:33tarde, postmem, o sea, ya pasó el
51:35cliente, como dice Guermo, ya se fue, ya
51:37se enfrió cuando no tienes oportunidad.
51:40Y lo otro en lo que estamos viendo es
51:42siempre, al menos como yo lo veo en las
51:44organizaciones,
51:46el el equipo humano no va a desaparecer.
51:48Nosotros no estamos construyendo esto
51:50para que la empresa tenga menos
51:51vendedores. Nosotros estamos
51:53construyendo esto para hacer que ese
51:55equipo genere más valor. ¿Y cómo genera
51:58más valor? entendiendo mejor al cliente,
52:01tomándose más tiempo para escucharlo,
52:03tomándose más tiempo para crear una
52:05relación de confianza, ¿no?, con ese
52:07cliente que hoy no lo tienen. No lo
52:10tienen porque el misma persona tiene que
52:12atender 100 lits. Claro. ¿Quién
52:13humanamente puede generar una relación
52:15de largo plazo si tiene que estar
52:18apurado contestando todos? No se puede.
52:22Entonces, un producto que estamos
52:24desarrollando,
52:26que va a salir a producción el próximo
52:27mes, se llama Superhuman, que es volver
52:31a cada asesor comercial en un
52:35supervendedor.
52:36Ese es otro desafío que también hay en
52:38las compañías, ¿no? Contrata, hay mucha
52:40rotación, como alguien dijo, "Oye, estar
52:42vendiendo por teléfono también agota,
52:45¿no? También cansa y no todos tienen las
52:48habilidades para hacerlo. Entonces, a
52:50veces es un trabajo en donde pucha, ya
52:52es lo único que encontré,
52:54¿no? Y la venta se paga. Es a esos
52:57equipos les pagas por comisión, o sea,
53:00ellos ganan un fijo chiquito, ¿no? Y
53:03mientras más venden más ganan. Oye,
53:06¿cómo les damos herramientas para que
53:07vendan más?
53:09Y ahí la creo que te puede ayudar. Si
53:12imaginas, pones al que mejor performas
53:15del equipo, lo conviertes en un clone y
53:18es el coach del resto del equipo, puedes
53:20hacer que todos puedan tener la misma
53:23performance. Al menos es la hipótesis
53:25que nosotros queremos probar y con la
53:26filosofía que hemos construido esto,
53:27¿no? Oye, cuando recibas un lead, tú
53:31como como vendedor lo que odias hacer es
53:35pucha, tener que investigar ya de qué le
53:38hablo o hasta de qué le qué le respondo.
53:41No todos tenemos la habilidad de
53:42escribir incluso, ¿no? O cómo resuelvo
53:45una objeción o me pregunta cosas
53:47rebuscadas del producto, ¿dónde estará
53:49esa información? ¿No? o me pongo a
53:51hablar por teléfono y el y me toca un
53:53cliente difícil, ¿cómo lo gestiono? No,
53:55ya ahí la puede ayudarte. Entonces, lo
53:58que estamos construyendo es un producto
54:00en donde la IA está embebida en en la
54:03atención del día a día y que si tú estás
54:06atendiendo un prospecto y te hace una
54:08pregunta difícil al al to que puedas
54:11acceder a tu agente que te diga, "Oye,
54:13¿cómo abordo esta objeción?" y te una
54:14recomendación y eso lo uses para mejorar
54:17tu productividad, ¿no?
54:19Muchísimas gracias por por todo eso.
54:21Creo que nos da obviamente muchísimo más
54:23contexto de no solamente de lo que
54:25ustedes hacen en conversia, pero creo
54:27que es interesante ver que estas cosas
54:29suceden en nuestro mercado, ¿no? Hay
54:32gente capa encontrando estas
54:34oportunidades para que más empresas
54:37puedan aprovecharlo. Quiero ir charlando
54:39con esta última más que preguntas una
54:41reflexión, pero eh Guillermo, parto
54:44contigo después de esta experiencia eh
54:49cuáles serían estos consejos que le
54:50darías a otra persona que tal vez
54:53estaría en tu lugar eh tomando esta
54:55decisión desde cero, ¿no? ¿Qué cosas sí
54:58debería hacer? ¿Qué cosas no debería
55:00hacer?
55:02Bueno, eh yo lo primero que creo es que
55:06hay que tener valor para experimentar
55:10y sí fomentaría el error controlado y
55:13celebrar, digamos, de los aprendizajes.
55:16Creo que es un tema
55:18eh que hoy por hoy culturalmente a
55:22nuestra organización digamos
55:24eh le va muy bien con eso. Es decir, las
55:28personas no tienen ningún temor de
55:30sentir de que han fracasado en una
55:32prueba en la que muchos han participado.
55:35Yo, si tuviese que darles algún consejo
55:38es eh nunca crucifiquemos a nadie porque
55:43intentó hacer algo diferente. Creo que
55:44por el contrario, hay que alentar a que
55:46los equipos se atregan a hacer cosas y
55:50más bien hoy siento, creo por ahí que
55:52alguien me dio un feedback hace poquito
55:55y me decía que las personas que son un
55:57poquito más conservadoras,
55:59el sentir de esta persona en particular
56:01era que éramos muy duros con las
56:03personas que no estaban, digamos, al
56:05nivel del cambio, etcétera, etcétera,
56:07¿no? Entonces, creo que es uno de los
56:09temas más importantes. El otro es,
56:12yo creo que los cambios pueden partir
56:16desde una gran cabeza que aprueba el
56:18presupuesto y demás, pero quienes
56:21ejecutan realmente la labor de
56:24carpintería abajo son los equipos y los
56:26equipos merecen un poco de respeto en el
56:30sentido de que las organizaciones tiene
56:33que invertir, tienen que invertir en
56:35capacitarlos y cambiarles el mindset
56:38porque no es sencillo. Esto no es de la
56:41noche a la mañana y no todos tienen las
56:43habilidades ni las herramientas.
56:44Entonces, mi siguiente consejo es
56:47entrenemos a los equipos si queremos que
56:49los equipos respondan bajo las
56:51expectativas que tiene una organización,
56:54¿no? Y yo creo que esos esos dos
56:55consejos son y el tercero es
56:58tomemos las oportunidades más fáciles
57:03y de mayor impacto.
57:05O sea, lo que yo tenía que hacer era,
57:07¿dónde está la conversión más alta?
57:10¿Dónde la puedo obtener? Uy, cuando
57:12pongo al Así partimos.
57:14Pongo a la gente interviniendo llamadas
57:17en la madrugada donde yo sé que no
57:21tenemos gente, los lits se van a podrir
57:23en la noche y al día siguiente cambia,
57:26digamos, la sensibilización para con el
57:28producto. Entonces, no busquemos las
57:30grandes transformaciones, sino busquemos
57:32el quidwin rápido donde esto genera
57:35valor y abre, digamos, este gran
57:38espíritu transformacional en la
57:39organización porque traes el resultado y
57:41todo el mundo lo celebra, ¿no? Entonces,
57:43yo creo que esos son los tres consejos.
57:45Gracias, Guillermo. Eduardo, cierro
57:47contigo. ¿Cuál es el perfil del cliente
57:50ideal?
57:53E a ver,
57:56yo creo que
57:59un cliente que
58:01desde la parte más alta de la
58:04organización
58:06está dispuesto a experimentar,
58:09tolera el fracaso, ¿no? Y lo celebra
58:12incluso, ¿no? Y
58:15apuesta por el por el cambio, ¿no? Por
58:18adoptar nueva tecnología, ¿no?
58:21Eso para nosotros cuando hablamos con un
58:23potencial cliente, al menos yo siempre
58:25trato de ver si esto viene de una
58:28iniciativa de un equipo aislado o es
58:30realmente una iniciativa de de la alta
58:33gerencia y eso se demuestra más cuando
58:36la alta gerencia está presente en esas
58:38reuniones comerciales y está discutiendo
58:41este tema con nosotros, ¿no? Yo te diría
58:44que eso es lo primero, ¿no? Ya después
58:46lo segundo es como hablamos hoy día, la
58:49arquitectura, ¿no? Es decir, si tienes
58:51buenos fundamentos, ¿no?, para poder
58:54hacer un proyecto de IA que te genere
58:57valor en las últimas líneas del negocio,
58:59¿no? Ingresos, gastos. Entonces, es ver,
59:01oye, que cómo opera tu negocio, están
59:04unificados los datos, tienes procesos
59:06estándares, ¿hace cuánto fue la última
59:08vez que revisaste estos procesos? ¿Cómo
59:11trabajan tus equipos? ¿No? Entonces yo
59:13me meto urgar hasta cómo es el día a día
59:15de estos equipos, cómo se comunican,
59:17cómo gestionan, ¿no? En cuánto tiempo
59:19responden. Creo que eso nos nos dice a
59:23nosotros qué tan no como ideal, sino en
59:27qué nivel de madurez se encuentra en ese
59:29proceso de adopción, ¿no? tal vez ya
59:31está listo para pues eh salir con un
59:34proyecto de día que puede empezar en un
59:36mes o sabes qué, mira, si quieres llegar
59:39a eso, primero tenemos que ir por este
59:41por esta base, ¿no? No tienes un CRM,
59:44entonces hay que primero partir por ahí,
59:46unificar los datos, ponerlos todos en un
59:47CRM, habilitar tus equipos, hacer que
59:50haya una cultura de todo, documentarlo,
59:52porque al final lo que más adolece hoy
59:54día el el la gente y los equipos humanos
59:57es que no está la documentación de la
59:59empresa en un solo lugar. O sea, tú
1:00:01preguntas por un producto y podría estar
1:00:03disperso en PPTs, Excels, PowerPoint o
1:00:06en la cabeza del supervisor. Entonces,
1:00:08desde ahí ya empiezas a sentar esas
1:00:10bases para poder decir, o este es un
1:00:12cliente ideal dependiendo del nivel de
1:00:14madurez, ¿no?
1:00:16Complementando también lo que lo que
1:00:18decía Guillermo de que hay que ver en
1:00:21las o qué debe pasar dentro de la
1:00:23organización también con el talento, es
1:00:26yo les recomendaría, esto es algo que
1:00:28por ejemplo yo estoy haciendo con mi
1:00:29equipo. Empecé la semana pasada un un
1:00:33proceso de capacitación que yo le llamo
1:00:36system thinkers, o sea, pensadores
1:00:38sistémicos. Para mí esa va a ser una de
1:00:41las habilidades que van a empezar a
1:00:43buscar las organizaciones. Yo al menos
1:00:46estoy buscando transformar la mía,
1:00:49haciendo que mi equipo más que un equipo
1:00:51operativo de de habilidades técnicas
1:00:56piense como sistemas, ¿no? Porque al
1:00:59final si ustedes han ido usando IA y han
1:01:02ido profundizando cada vez más en usar
1:01:05clota, GPT, Gemina y lo que sea, se
1:01:08están dando cuenta de que las tareas
1:01:10operativas la los hace mejor.
1:01:13O sea, por ejemplo, mi trabajo de
1:01:16analizar un dato,
1:01:19la guía me entrega cosas que yo ni
1:01:20siquiera me había planteado ver, ¿no?
1:01:23Porque los modelos se hacen incluso hoy
1:01:24en día más inteligentes. Con un pron más
1:01:26corto obtienes más valor. Antes tenías
1:01:28que hacer un super pron mega
1:01:30estructurado. ¿Por qué? Porque los
1:01:32modelos se vuelven cada vez más
1:01:33inteligentes. Entonces, por ejemplo,
1:01:36antes a nosotros setear converse o
1:01:39setear hoppot implicaba que nuestro
1:01:41equipo tenga que dominar pues las
1:01:43interfaces, saber dónde se habilita tal
1:01:45cosa, crear propiedades. Hoy tenemos
1:01:48sesiones con nuestros clientes,
1:01:50levantamos todo el proceso. Luego
1:01:53tenemos un agente arquitecto que está
1:01:55especializado en Hubspot, tenemos otro
1:01:57agente que desarrolla, tenemos un un
1:01:59grupo de agentes, somos un equipo
1:02:01híbrido ya en nuestra organización, hay
1:02:04los estrategas más los agentes que
1:02:06ejecutan, ¿no? Y eso ha pasado a ser y
1:02:09lo hace mejor y lo hace más rápido,
1:02:10además, ¿no? Entonces yo digo, claro, ¿y
1:02:13dónde va a estar la habilidad de mi
1:02:14equipo si yo ya no necesito un experto
1:02:16en hotspot que entre a mi empresa?
1:02:18Porque eso lo va a hacer clot. ¿Qué
1:02:20necesito? Alguien que entienda el modelo
1:02:22de negocio, alguien que piense la
1:02:24solución, no como una tarea, sino como
1:02:25un sistema que vaya buscando dónde está
1:02:28el origen del problema para que se meta
1:02:30a resolver desde el origen. Eso es lo
1:02:32que necesitan las organizaciones. Una
1:02:33organización normalmente te pinta su
1:02:36problema como la punta del iceberg. Y
1:02:38cuando dices, "A ver, vamos urgando, que
1:02:41es lo que hace un buen consultor, ¿no?
1:02:43Va urgando, urgando, urgando, urgando y
1:02:44da con la raíz del problema." Y si tú
1:02:46resuelves eso, eso no se vuelve a
1:02:48presentar. Eso es, por ejemplo, la
1:02:49habilidad que yo quiero que mi equipo
1:02:51tenga y yo creo que las organizaciones
1:02:52van a buscar eso porque construir un
1:02:55producto, bacodearlo, armar este un
1:02:58reporte, este crear una presentación,
1:03:02todo eso lo va a hacer la inteligencia
1:03:04artificial, lo va a hacer mejor que
1:03:05nosotros. Lo que nosotros necesitamos
1:03:07volvernos es expertos en pedirle cosas y
1:03:10en supervisar el trabajo que está
1:03:12entregando, ¿no?
1:03:14Muchísimas gracias, Eduardo Guillermo.
1:03:17Eh, creo que hay varias cosas muy
1:03:19interesantes en esta conversación.
1:03:21Espero que eh se lleven muchas de estas
1:03:23ideas. Eh, creo que algo que a mí me me
1:03:27encanta de esta de esta relación es que
1:03:30sin duda hay un muy buen match entre las
1:03:33dos eh organizaciones. Hay una hay un
1:03:37muy buen pensamiento
1:03:39sistémico, crítico, ¿no? este eh de cómo
1:03:44a una adopta estas herramientas y esta
1:03:47este potencial que trae Conversia y por
1:03:49otro lado que ustedes puedan ofrecer un
1:03:52servicio que evoluciona también con el
1:03:53tiempo en la medida que van
1:03:54evolucionando estas herramientas. Eh,
1:03:57muchísimas gracias. Me están pidiendo
1:03:59que no nos podemos ir sin tomarnos una
1:04:01foto, así que
1:04:03aquí va. Eh, muchísimas gracias a
1:04:06ustedes también por la atención.
1:04:11[música]

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