La AGI (Inteligencia Artificial General) ha llegado. Dos mil millones de niños están en escuelas que aún no lo saben. Esto es lo que estoy haciendo en mi mesa de la cocina.

Lea el articulo original en ingles aquí My Kids Do Long Division by Hand. I Also Teach Them to Vibe Code. Here’s Why + 5 Prompts to Start Tonight.

Según Nature —la revista— la inteligencia artificial general ha llegado. Su argumento revisado por pares afirma claramente: “Las máquinas que Turing imaginó hace 75 años han llegado”.

Mientras tanto, alguien usó Claude Code para construir un plan de estudios completo de una facultad de medicina en dos semanas. 450 clases. 16.000 figuras. Aproximadamente cien millones de tokens de trabajo automatizado con múltiples rondas de verificación de errores. El noventa y nueve por ciento fue impecable. Un trabajo que normalmente requiere cientos de años-profesor fue realizado por una sola persona con una herramienta de IA.

Y dos mil millones de niños en todo el mundo están matriculados en escuelas que funcionan con una filosofía educativa diseñada para una economía industrial del siglo XX.

Esa economía no existirá cuando estos niños lleguen a la adultez.

Los datos ya están aquí
Esto no es especulación. Las cifras son contundentes.

Un estudio de Harvard encontró que los estudiantes que usan tutores de IA aprenden más del doble de material en menos tiempo que los estudiantes en entornos tradicionales. Una colaboración entre Stanford y Google DeepMind mostró que los sistemas de tutoría con IA superan a los tutores humanos en tareas de resolución de problemas —66% frente a 60%. Cuando se combinan docentes humanos con tutoría de IA, la transferencia de conocimiento se duplica.

Benjamin Bloom estableció hace décadas que la tutoría individual produce una mejora de dos sigmas —un efecto enorme. La limitación nunca fue si la tutoría personalizada funciona. La limitación era que no se puede dar a cada niño un tutor personal.

La IA está eliminando esa limitación hoy.

El tutor de IA de Khan Academy, Khanmigo, pasó de 68.000 usuarios a 1,4 millones en un solo año, y ahora presta servicio a 266 distritos escolares en Estados Unidos. Sal Khan lo llama “probablemente la mayor transformación positiva que la educación haya visto jamás”.

A nivel global, el 86% de los estudiantes informa usar IA en su aprendizaje. En el Reino Unido, el uso aumentó del 66% en 2024 al 92% en 2025. La curva de adopción no se está estabilizando. Se está acelerando.

El momento de la calculadora, pero para todo
En la década de 1970, cuando las calculadoras electrónicas se volvieron asequibles, el sistema educativo entró en pánico. Las calculadoras en el aula se consideraban hacer trampa, sin discusión. Destruirían la capacidad de los niños para hacer aritmética. Producirían una generación incapaz de pensar matemáticamente.

Las escuelas las prohibieron. Los padres protestaron. El debate consumió la política educativa durante más de una década.

Sabemos cómo terminó eso. Las calculadoras no destruyeron el pensamiento matemático. Cambiaron lo que significaba pensar matemáticamente. Una vez que los estudiantes ya no necesitaban pasar 20 minutos haciendo divisiones largas, podían dedicar ese tiempo al razonamiento proporcional, al pensamiento algebraico, a la descomposición de problemas. La herramienta liberó al estudiante de lo mecánico para comprometerse con lo significativo.

Pero aquí está la parte que suele omitirse: la transición funcionó porque los estudiantes primero aprendieron la mecánica. Entendían lo que hacía la calculadora. Podían estimar si una respuesta era razonable. Podían detectar errores. Tenían la base, y la herramienta la amplió.

Los padres que dijeron “las calculadoras harán que nuestros hijos sean tontos” estaban equivocados. Los padres que podrían haber dicho “simplemente denles calculadoras y salten las matemáticas” también habrían estado equivocados.

La respuesta correcta fue ambas cosas. Construir la base, luego darles la herramienta.

Estamos nuevamente en ese momento de la calculadora. Excepto que no se trata solo de aritmética. Es lectura, escritura, investigación, análisis, programación, trabajo creativo, comunicación, resolución de problemas —cada tarea cognitiva que la IA ahora puede realizar competentemente. El alcance es fundamentalmente diferente al de 1975, pero el principio no lo es.

Por qué mi hija hace divisiones largas a mano
Mi hija de 10 años estaba sentada en la mesa de la cocina el mes pasado resolviendo divisiones largas a mano, con lápiz, porque se lo pedí. También le estoy enseñando a programar por vibraciones con Claude.

Estas no son posturas contradictorias. Son las únicas que tienen sentido juntas.

He aquí por qué.

El hallazgo más importante al observar agentes autónomos operar en el mundo real es que la calidad del resultado está determinada por la calidad de la especificación humana. Escribí sobre un agente Mopbot que negoció 4.200 dólares de descuento en la compra de un auto mientras su dueño estaba en una reunión. Esa misma semana, un agente diferente envió 500 mensajes no solicitados a amigos y familiares —incluida la esposa del desarrollador. Misma tecnología. Misma arquitectura. La diferencia fue la capacidad humana de especificar.

Objetivos claros, restricciones definidas, canales de comunicación delimitados: estás en buen camino. Acceso amplio y límites vagos: estás en problemas.

Eso es una habilidad humana. Y se practica manualmente.

No puedes redactar una buena especificación sobre algo que no entiendes. No puedes evaluar el resultado de una IA en un dominio donde no tienes conocimiento. No puedes ejercer buen juicio —gusto, discernimiento, pensamiento crítico— sobre un trabajo con el que nunca te has comprometido lo suficiente como para internalizarlo.

Cuando mi hija use Claude para matemáticas algún día, quiero que sepa lo suficiente como para reconocer cuándo Claude se equivoca. El mes pasado, Claude la guió con confianza a través de un problema verbal y llegó a una respuesta que no superaba una verificación básica de sentido común. Ese momento valió más que cien respuestas correctas.

Leer libros físicos construye modelos mentales que ninguna IA puede construir por ti de manera pasiva. No porque la IA no pueda explicar qué significa Moby Dick, sino porque el trabajo cognitivo de leer —luchar con el texto, releer, integrar ideas— es en sí mismo el aprendizaje. La lucha es el punto.

Hacer matemáticas a mano construye un sentido de los números que no se obtiene de otra manera: una intuición sobre magnitud, proporción, relaciones que los atajos eluden por completo.

Escribir con lápiz construye la conexión entre pensamiento y expresión que la escritura digital comprime de maneras que afectan la memoria y la comprensión.

Estas no son preferencias románticas. Son inversiones en infraestructura cognitiva que hace posible todo lo demás.

Qué ocurre cuando los niños programan por vibraciones
No estoy en el campamento de “proteger a los niños de la IA”. He visto a mis hijos programar por vibraciones sitios web y juegos, y lo que veo no es pereza intelectual. Es un tipo diferente de trabajo intelectual, y uno genuinamente valioso.

La semana pasada, mi hija quería enemigos en un juego que está construyendo. Escribió “agregar enemigos”. Claude agregó enemigos —enemigos que aparecían fuera de la pantalla, se movían en la dirección equivocada, no podían ser golpeados.

“No funciona”, dijo.

Entonces hablamos. Le pregunté qué quería realmente que hicieran los enemigos. Lo pensó. Luego dijo: “Agrega tres enemigos que aparezcan desde el lado derecho de la pantalla. Muévelos hacia la izquierda a velocidad media. Haz que desaparezcan cuando el jugador los toque”.

De repente, obtuvo el comportamiento que quería. Esa pequeña conversación le enseñó más sobre la calidad de la especificación que cualquier lección que yo pudiera haber planificado.

Cuando un niño programa por vibraciones, está haciendo varias cosas a la vez: especificando requisitos en lenguaje natural, descomponiendo deseos vagos en tareas discretas, aprendiendo a iterar —probar el resultado, ver qué no coincide, refinar la especificación. No están depurando código. Están depurando su propia intención.

Andrej Karpathy, exjefe de IA en Tesla, fundó Eureka Labs para construir lo que él llama una escuela nativa de IA. Su objetivo declarado: formar jóvenes que sean competentes en el uso de la IA pero que también puedan existir sin ella.

Competentes e independientes. No una cosa u otra.

La erosión silenciosa
Aquí hay un riesgo, y no es el dramático que la gente imagina.

Los psicólogos lo llaman indefensión aprendida: cuando una persona experimenta repetidamente situaciones donde su propio esfuerzo no importa, eventualmente deja de intentarlo. No porque sea perezosa, sino porque su cerebro ha aprendido que el esfuerzo no produce resultados.

La versión con IA se desarrolla a través de la externalización cognitiva. Delegas una tarea mental a una herramienta. La herramienta la maneja. Con el tiempo, las vías neuronales que habrían manejado la tarea no se desarrollan o se debilitan. La externalización se convierte en dependencia. La dependencia se convierte en indefensión.

No es repentino. Es una erosión silenciosa de la capacidad que proviene de nunca necesitar ejercer una habilidad.

Esto no es teórico. Los educadores lo están reportando en tiempo real. Profesores universitarios describen estudiantes que llegan al aula incapaces de leer un capítulo completo, sintetizar un argumento a partir de múltiples fuentes o permanecer con un texto difícil el tiempo suficiente para extraer significado. Profesores de secundaria informan que la calidad de la escritura se ha desplomado —no solo porque los estudiantes entregan trabajos generados por IA, sino porque incluso los que no la usan han perdido el hábito de luchar con un borrador.

El músculo se ha atrofiado antes de que notáramos que se estaba debilitando.

Un número creciente de docentes está rediseñando cursos en torno al trabajo en clase y exámenes orales porque las tareas para casa se han vuelto funcionalmente inútiles como medida de capacidad. La frase que sigo escuchando de los educadores: “Ya no pueden hacerlo”. No es que no quieran. Es que no pueden.

Y se extiende al ámbito emocional. Tres cuartas partes de los adolescentes ahora usan chatbots de compañía con IA para apoyo emocional —no como complemento de relaciones humanas, sino en algunos casos como fuente principal de conexión emocional. El chatbot siempre está disponible, siempre es paciente, nunca juzga, nunca exige. Tampoco es real. No puede enseñar resolución de conflictos porque no hay conflicto genuino. No puede construir resiliencia relacional porque nunca responde cuando lo que está en juego es real.

La trampa no es que la IA sea demasiado poderosa. La trampa es que será tan perfectamente útil que los niños nunca desarrollarán la tolerancia a la dificultad que el aprendizaje real requiere.

Siete principios para criar hijos en la era de la IA
No tengo un plan de estudios para esto. Nadie lo tiene. Singapur está implementando formación en IA para docentes en todos los niveles. Finlandia tiene recomendaciones nacionales. El 44% de los padres que educan en casa ya usan ChatGPT en su enseñanza. Todos están improvisando.

Esto es a lo que he llegado.

1. Base antes que apalancamiento
   Lectura, matemáticas, escritura —inclínate hacia el esfuerzo. No porque la IA no pueda hacer estas cosas, sino porque tu hijo no puede evaluar lo que produce la IA sin comprender el dominio. La base es lo que hace posible el apalancamiento.
2. La especificación es la nueva alfabetización
   La diferencia entre un buen resultado con IA y una catástrofe es la calidad de la especificación humana. Enseña a los niños a decir lo que quieren: el objetivo, las restricciones, cómo se ve “terminado”. Escribir una especificación clara para una IA ejercita el mismo músculo que escribir un ensayo claro.
3. Sé director, no pasajero
   Cuando tu hijo use IA, debe definir la tarea, evaluar el resultado, decidir qué conservar, revisar y rechazar. Si consume pasivamente lo que la IA produce, no está aprendiendo. Está externalizando.
4. Secuencia la autonomía
   Comienza con herramientas educativas acotadas que tengan barandillas. Gradúa hacia herramientas abiertas con guía. Programen por vibraciones juntos. Construyan proyectos lado a lado. La autonomía a nivel de agente llega después, cuando exista la preparación cognitiva. Esto no está estrictamente ligado a la edad —algunos niños de 12 pueden estar listos para agentes. Algunos adultos no.
5. Enseña a los niños a detectar a la máquina
   La IA se equivocará. Con confianza, con fluidez. Entrena a los niños para verificar los resultados frente a su propio entendimiento. Cuando la IA comete un error y el niño lo detecta, no es un fracaso de la herramienta. Es prueba de que la base está funcionando.
6. Construir, no navegar
   Hacer cosas con IA desarrolla la cognición de maneras que consumir resultados de IA no lo hace. Programar por vibraciones un juego, diseñar una aplicación, crear arte —eso es activo. Pedirle a la IA que resuma un capítulo es pasivo. Seymour Papert tenía razón: construir es como los niños aprenden. Prioriza la creación sobre el consumo.
7. Intentar antes de ampliar
   Este es el hábito más importante. Inténtalo tú primero, luego usa la IA para extender lo que has comenzado. “¿Cuál crees que es la respuesta?” viene antes que “¿Qué piensa ChatGPT?”. La niña que redacta antes de editar aprende de una manera que la que formula el prompt antes de pensar no lo hace.

La mesa de la cocina
No sé cuál es la proporción correcta entre base y fluidez. Nadie lo sabe, porque la IA está evolucionando más rápido de lo que cualquier marco puede seguir. La base importa más a los 6 que a los 16. La fluidez con herramientas importa más a los 16 que a los 6. Los padres que prohíben la IA por completo y los que entregan el iPad y se desentienden están eligiendo comodidad —uno la comodidad de la educación familiar, el otro la comodidad de no involucrarse con un problema que no tiene una respuesta limpia.

Lo que tengo son principios y práctica diaria.

Construye primero el cerebro. Dale a ese cerebro apalancamiento con IA. Enseña a tus hijos a pensar, luego enséñales a dirigir. Dales el regalo de la lucha que desarrolla capacidad real, y desafíate a ti mismo de la misma manera. Observa lo suficiente para saber cuándo las herramientas están ayudando y cuándo están reemplazando el trabajo que necesitaba ocurrir en sus cabezas.

Las máquinas que Turing imaginó han llegado. Nuestros hijos deben estar preparados para asociarse con una inteligencia verdaderamente poderosa —porque cualquier cosa menos que eso sería un perjuicio para ellos, y para nosotros como quienes tenemos la responsabilidad de ayudarlos a encontrar su camino en un mundo que no se parecerá en nada al que conocimos al crecer.

Este es el problema más difícil en el que trabajo. No se resuelve fácilmente. Se resuelve a diario, en la mesa de la cocina, con hojas de divisiones largas y Claude abierto en la laptop —pero a Claude no se le pregunta primero.

Si no eres padre, esto también aplica. Como tía, tío, mentor, o aprendiz tú mismo: todos tenemos la responsabilidad de criar a la próxima generación de una manera que pueda asociarse eficazmente con la inteligencia de las máquinas. Realmente hará falta una aldea —más que en cualquier generación anterior.

La narrativa dominante en torno a la inteligencia artificial en el mundo empresarial ha girado en torno al aumento de la productividad, la reducción de costos y la automatización de tareas repetitivas. Sin embargo, un fenómeno silencioso —y peligrosamente ignorado— está emergiendo en la adopción masiva de herramientas de IA: el llamado Leverage Paradox o Paradoja del Apalancamiento. Esta paradoja amenaza con transformar las promesas de ventaja competitiva en espejismos operativos.

¿Qué es el Leverage Paradox?
El concepto fue recientemente popularizado por Indie Hackers, aunque hunde sus raíces en dinámicas bien conocidas por los estrategas: cuando una herramienta poderosa se vuelve accesible a todos, su poder se diluye.
La IA generativa, por ejemplo, permite a cualquier persona redactar informes, programar código, generar imágenes o realizar análisis en una fracción del tiempo que antes tomaba. Pero cuando todos tienen acceso a esa misma capacidad… nadie destaca por tenerla.
Es como una escalera eléctrica en un centro comercial: parece que te eleva, pero si todos están en la misma escalera, no estás ganando terreno, solo te estás moviendo con la multitud.
La paradoja radica en que el apalancamiento tecnológico no garantiza diferenciación. A mayor accesibilidad, menor ventaja relativa. En un entorno donde la productividad se democratiza, las verdaderas ventajas no vienen de producir más rápido, sino de pensar distinto.

¿Por qué importa esto ahora?
Dos hechos recientes lo evidencian:

• Según un reporte de Accenture y el MIT (State of AI in Business 2025), más del 90% de los proyectos de IA no generan ventajas sostenibles para la organización. La mayoría se quedan en eficiencia operacional sin rediseñar estructuras ni modelos de negocio.
• En agosto de 2025, Nvidia, una de las principales impulsoras del hardware para IA, podría mover más de 260 mil millones de dólares en valor bursátil tras su anuncio de resultados, reflejando la tensión entre las expectativas de valor y la realidad de los retornos económicos en IA.
  Estamos en un punto de inflexión: la tecnología está sobreentregando promesas y subentregando transformación.

Las tres etapas del apalancamiento ilusorio

• Euforia individual: El primer contacto con IA genera un sentimiento de empoderamiento. Automatizar tareas, producir más en menos tiempo, eliminar cuellos de botella personales… es adictivo. Se generan “casos de uso” que solo prueban que se puede hacer más rápido lo que ya se hacía mal.
• Estancamiento colectivo: Conforme más personas adoptan herramientas similares (ChatGPT, Copilot, Midjourney, Notion AI, etc.), los niveles de producción aumentan, pero el nivel de diferenciación disminuye. Las empresas comienzan a parecerse más, no menos. La IA estandariza el output, y lo que antes era ventaja se vuelve requisito mínimo.
• Saturación del mercado: Finalmente, la sobreoferta de contenido, análisis y propuestas mediocres —producto del uso superficial de IA— colapsa el umbral de atención y valor. Surgen términos como AI slop para describir la avalancha de texto irrelevante, imágenes sin alma y decisiones automatizadas sin profundidad.
  

El nuevo mapa estratégico: competir en un mercado post-apalancado

Ante esta paradoja, los ejecutivos deben dejar de pensar en la IA como ventaja tecnológica y comenzar a verla como una condición estructural del mercado. Ya no se trata de si tu empresa usa IA, sino cómo la usa para crear una diferencia real.

Aquí tres principios clave para navegar esta nueva realidad:

• Evita la mediocridad acelerada: No se trata de generar más, sino de generar con intención. La IA puede ser una imprenta infinita, pero si no hay una idea clara, un posicionamiento auténtico o una perspectiva estratégica, solo imprimirás vacío más rápido.
• Rediseña antes de automatizar: La tentación de aplicar IA sobre procesos existentes es fuerte. Pero si esos procesos ya eran ineficientes, incoherentes o mal diseñados, automatizarlos solo amplifica el problema.
• Cambia el juego: de velocidad a diferenciación: Competir en velocidad en un mercado
  post-apalancado es suicida. Todos corren igual de rápido. Lo que importa es correr hacia otro lugar.

El Leverage Paradox es la llamada de atención que muchos líderes empresariales están ignorando.
Las herramientas de IA no son el atajo a la diferenciación ni la solución mágica a los desafíos
estratégicos. Son, en el mejor de los casos, un espejo que amplifica lo que ya eres como organización.
La verdadera pregunta no es si estás usando IA. Es si tu organización tiene algo que valga la pena
amplificar

Referencias

• Indie Hackers. (2025). The Leverage Paradox
• Accenture & MIT. (2025). State of AI in Business Report
• Reuters. (2025, Aug 27). Wall Street edges up ahead of Nvidia results, spotlight on tech valuations
• Decision Substack. (2025). Most AI Strategies Fail for This Simple Reason

Introducción. Un robot empuja una roca colina arriba una y otra vez, con aparente alegría en su rostro metálico. Esta imagen evocativa reinventa el legendario suplicio de Sísifo, aquel personaje condenado por los dioses a repetir eternamente la misma tarea imposible. Albert Camus inmortalizó esta alegoría en El mito de Sísifo, concluyendo provocativamente que “hay que imaginar a Sísifo feliz”[1]. ¿Pero qué nos dice esta metáfora en la era de la inteligencia artificial (IA)? Para ejecutivos, directores y dueños de empresa, la figura del “robot feliz” empujando la roca refleja un fenómeno contemporáneo: integrar IA en las organizaciones puede volverse un esfuerzo sisifiano si no repensamos profundamente cómo trabajamos.

En este artículo exploraremos, con un tono analítico y reflexivo, el paralelismo filosófico entre el castigo de Sísifo y su reinterpretación moderna a través de un robot incansable. Examinaremos cómo esta metáfora encapsula los retos actuales de la productividad con IA: desde por qué las ganancias individuales no escalan automáticamente a nivel estructural, hasta la falsa creencia de que mejorar herramientas equivale a transformar la organización. Finalmente, discutiremos por qué aprovechar la IA requiere rediseñar sistemas de trabajo completos y no solo incorporar nuevas tecnologías a procesos antiguos.

El mito de Sísifo: un símbolo del esfuerzo absurdo

Sísifo, “el más inteligente de los hombres”, fue condenado por los dioses a la reiteración monótona e infinita del acto de empujar una roca cuesta arriba, solo para verla rodar colina abajo una y otra vez[1]. Camus interpretó este castigo eterno como metáfora de la condición humana: esfuerzos repetitivos en búsqueda de significado, confrontados con un universo indiferente y absurdo. En su ensayo filosófico de 1942, Camus concluye que debemos imaginar a Sísifo feliz, encontrando una suerte de realización en la lucha misma pese a no haber un triunfo final[1]. La imagen de Sísifo sonriendo en plena tarea inútil representa la rebelión del espíritu humano, capaz de asumir lo absurdo de su labor y aun así afirmar su propia libertad y sentido.

Esta visión filosófica original nos enseña que la actitud ante una tarea repetitiva e inacabable puede transformar su significado. Camus sugiere que incluso en la ausencia de una victoria objetiva, el individuo puede elegir su respuesta y hallar dignidad en el esfuerzo. Sin embargo, en el mundo organizacional moderno no buscamos heroísmo en la futilidad; buscamos eficiencia y resultados. Y aquí es donde la metáfora toma un giro inesperado: ¿y si Sísifo fuese reemplazado por un robot? ¿Podría una máquina realizar con gusto incansable ese trabajo interminable, y qué implicaciones tiene eso para nuestras empresas?

Del héroe trágico al ‘robot feliz’: Sísifo en la era de la IA

Imaginemos ahora a Sísifo actualizado al siglo XXI: un robot dotado de IA empujando la misma roca montaña arriba, incansable y aparentemente satisfecho con su tarea. Esta figura del “robot feliz” resume irónicamente nuestra expectativa de la tecnología moderna. Por un lado, la máquina no se queja ni se fatiga; ejecuta instrucciones de forma eficiente y, a diferencia del Sísifo humano, quizá no percibe la absurdidad de la situación. Para muchos líderes empresariales, la promesa de la IA ha sido justamente esa: automatizar tareas arduas o tediosas, liberando al humano del castigo de la repetición.

Sin embargo, la imagen también lleva una advertencia implícita. El robot sigue atado al mismo ciclo infructuoso: la roca nunca permanece en la cima. En términos empresariales, esto refleja el riesgo de introducir IA en un proceso sin cambiar el proceso en sí. La IA puede empujar más rápido o con menos pausa, pero si la estructura subyacente sigue siendo la de subir la roca para que vuelva a caer, entonces la organización continúa atrapada en un círculo de esfuerzo sin progreso real. En esta reinterpretación moderna, el robot “feliz” simboliza cómo a veces implementamos tecnología solo para acelerar lo que ya hacemos, sin preguntarnos si lo que hacemos tiene sentido o si conduce a un resultado diferente.

La metáfora plantea preguntas cruciales para ejecutivos y directivos: ¿Estamos usando IA simplemente para hacer más rápida la tarea de siempre (empujar la roca), mientras ignoramos que el diseño del trabajo no produce valor acumulativo (la roca siempre cae)? ¿Estamos, como Sísifo, satisfechos con el acto de estar ocupados gracias a la tecnología, aunque el impacto final sea nulo? Para evitar convertir la adopción de IA en un nuevo “castigo de Sísifo”, debemos profundizar más allá de la herramienta misma y examinar el sistema en su conjunto. A continuación, exploramos cómo se manifiesta este dilema en la productividad y estructura de las organizaciones.

Productividad acelerada, resultados estancados: la paradoja de la IA en las empresas

La promesa inicial de la IA en el entorno laboral fue un aumento drástico de la productividad. En efecto, a nivel micro, las herramientas de IA permiten a los profesionales completar tareas con velocidad inédita y, a menudo, con alta calidad. Estudios recientes muestran que la IA generativa puede ayudar a redactar documentos, generar ideas o analizar información en una fracción del tiempo tradicional, produciendo resultados eficientes y de calidad superior[2]. No es sorpresa que tras la aparición de modelos como ChatGPT, las empresas se lanzaran en una frenética carrera por integrar IA en sus flujos de trabajo.

Sin embargo, muchos directivos han observado un fenómeno desconcertante: hacer las tareas más rápido no siempre se traduce en mayor productividad total. Ramine Tinati, líder del Centro de IA Avanzada en Accenture, describe un escenario familiar: “Si le das a los empleados una herramienta para hacer las cosas más rápido, las harán más rápido. ¿Pero son más productivos? Probablemente no, porque lo hacen más rápido y luego se van a tomar un café”[3]. En otras palabras, la eficiencia ganada a nivel individual puede disiparse en tiempo muerto o en tareas adicionales de poco valor, sin generar un avance tangible en la producción o en la eficacia de la organización. Este desconexión entre adopción de IA y resultados medibles es cada vez más evidente conforme las compañías invierten miles de millones en infraestructura de IA generativa[4].

¿Por qué sucede esto? La situación recuerda a nuestro “robot feliz” empujando la roca: cada empleado, armado con IA, cumple su tarea más velozmente (la roca sube rápido), pero la organización en conjunto no necesariamente avanza (la roca vuelve a caer al punto de partida en términos de productividad agregada). La ganancia se queda a nivel individual – un informe redactado en minutos en lugar de horas, un código generado automáticamente – pero no escala de forma automática al nivel estructural. Si cada persona termina antes su trabajo pero la empresa no redefine qué hacer con el tiempo ahorrado ni cómo encaja ese trabajo en un proceso mayor, el efecto neto puede ser nulo. De hecho, el propio Tinati enfatiza que las ganancias reales requieren “reinventar el trabajo” en lugar de simplemente acelerar los procesos existentes[5]. Algunas organizaciones se rezagan en aprovechar la IA precisamente porque “no piensan en reinventar el trabajo”, apuntó Tinati[6], subrayando que sin rediseño las mejoras individuales no se convierten en eficiencia colectiva.

Este fenómeno también ha sido descrito como la “paradoja de la productividad” de la IA. Numerosos empleados utilizan IA generativa u otras herramientas para agilizar tareas diarias – redactar correos, traducir textos, resumir documentos – pero al discutir implementaciones a escala surgen dudas y resistencia[7]. Un estudio en el sector financiero halló que la mayoría del personal emplea IA en tareas individuales, mientras las organizaciones son reticentes a adoptarla ampliamente por falta de confianza en los cambios de proceso y en la preparación de sus sistemas[7][8]. Desde la perspectiva del empleado, existe incluso el temor de que si trabajan más eficientemente solo reciban más tareas o arriesguen su puesto, lo que irónicamente desincentiva aprovechar al máximo la IA[9][10]. Y desde la óptica del empleador, predomina la sensación de que la IA en manos individuales funciona, pero no está lista para procesos organizacionales complejos sin antes reestructurar sistemas y garantizar datos de calidad, seguridad y capacitación[8].

Además, emergen trade-offs sutiles: investigaciones recientes sugieren que colaborar con IA puede incrementar el desempeño inmediato pero mermar la motivación intrínseca de los empleados en tareas donde la IA no interviene, aumentando su aburrimiento[11]. Es decir, automatizar lo fácil puede dejar a las personas menos comprometidas con lo difícil, generando un nuevo tipo de ineficiencia oculta. Todos estos hallazgos apuntan a la misma conclusión: la mejora personal no se traduce mágicamente en eficiencia estructural, a menos que se realicen cambios deliberados en cómo la organización aprovecha esas mejoras.

Más allá de la herramienta: repensar el trabajo y la organización

La raíz del problema está en una suposición implícita pero equivocada: creer que adoptar IA equivale a mejorar por sí mismo. Muchas estrategias corporativas han fallado por enfocarse en el qué (la herramienta) en lugar del cómo y para qué. La ex científica en jefe de decisiones de Google, Cassie Kozyrkov, resume este punto con una metáfora mordaz: implementar IA sin claridad ni intención es como entrar al consultorio del médico, dejar una caja de vino sobre la mesa y decir “quiero salud, por favor”[12]. Es un gesto absurdo porque carece de diagnóstico y objetivo. Según Kozyrkov, tres habilidades humanas estratégicas son irremplazables por la IA y determinan el éxito de estas iniciativas: saber qué vale la pena mejorar, saber cómo preguntar (plantear correctamente los problemas) y saber cómo evaluar las soluciones[13]. Sin estas capacidades, introducir IA termina siendo “otra cosa brillante más” que no transforma el negocio en absoluto[14]. En sus palabras, “la IA sin claridad estratégica es solo automatización costosa”[15].

Traducido al contexto organizacional: no basta con inyectar herramientas de IA en los departamentos y esperar un salto cuántico en resultados. Se requiere rediseñar procesos, roles y métricas para alinearlos con las nuevas capacidades tecnológicas. La introducción de IA debe venir acompañada de preguntas fundamentales de diseño organizacional: ¿Estamos haciendo las preguntas correctas? ¿Qué partes del flujo de trabajo podemos eliminar o cambiar radicalmente gracias a la IA, en lugar de simplemente acelerarlas? ¿Cómo mediremos el éxito ahora? ¿Nuestros equipos están preparados para interpretar y validar las salidas de la IA, o asumen pasivamente cualquier resultado? Abordar estas preguntas implica, a menudo, replantear la estructura misma del trabajo.

Algunas organizaciones pioneras están encontrando valor real porque han acometido este rediseño sistémico. Por ejemplo, la agencia gubernamental Home Team de Singapur rediseñó sus procesos de extracción de información con IA y logró mejoras del 200% en eficiencia, aplicando la tecnología a tareas antes imposibles (como responder a nuevos tipos de delitos)[16]. No se trató solo de acelerar un flujo existente, sino de reinventar qué era posible hacer. Del mismo modo, empresas que repiensan roles y responsabilidades – en lugar de recargar a empleados eficientes con más trabajo de igual tipo – logran que las horas liberadas por la IA se destinen a iniciativas de mayor valor. Se habla de trabajadores “potenciados” con “superpoderes” de IA capaces de multiplicar su productividad por 50, pero eso solo cobra sentido con nuevos objetivos y mayores desafíos para esos trabajadores[17]. En contraste, si la mentalidad gerencial es simplemente “haz lo mismo de siempre, solo que más rápido”, la IA terminará infrautilizada y el potencial desperdiciado (además de, posiblemente, empleados desmotivados).

La metáfora del robot de Sísifo nos recuerda vívidamente este peligro. Si no repensamos la misión – tal vez debamos cuestionar por qué empujar la roca en primer lugar – acabaremos con un robot diligente ocupado en algo que no genera progreso. La tecnología por sí sola no romperá el ciclo absurdo; somos nosotros, como líderes, quienes debemos reposicionar la roca o diseñar una mejor forma de llegar a la cima de la montaña. A continuación, resumimos en forma puntual qué puede y qué no puede hacer la IA en estos dos niveles (individual y organizacional), enfatizando la importancia del rediseño sistémico.

Capacidades de la IA a nivel individual vs. organizacional

• Acelerar el trabajo rutinario individual: Hoy en día, la mayoría de empleados aprovecha la IA para tareas personales como redactar correos, traducir textos o resumir documentos, logrando acelerar significativamente sus labores cotidianas[18]. Estas herramientas actúan como asistentes personales que aumentan la eficiencia en tareas bien delimitadas. Un profesional con IA puede producir contenido de calidad en menos tiempo, por ejemplo al generar un reporte, un código o una propuesta con ayuda de un modelo generativo[2].
• Mejorar la calidad y creatividad del trabajo personal: A nivel individual la IA no solo ahorra tiempo, sino que puede elevar el nivel de resultados. Al sugerir ideas (ej. lluvia de ideas para marketing) o revisar borradores, la IA colabora para que el resultado final sea más pulido y creativo[2]. Esto permite que empleados de cualquier área – desde marketing hasta ingeniería – logren productos de trabajo superiores, complementando sus habilidades humanas. En suma, en el plano individual la IA puede automatizar tareas repetitivas, ampliar la creatividad y brindar asistencia experta bajo demanda.
• Analizar datos y apoyar decisiones a escala organizacional: Aplicada correctamente a nivel empresa, la IA tiene el potencial de integrar y analizar enormes volúmenes de datos de múltiples fuentes, detectando patrones y generando insights que un humano tardaría eones en descubrir. Por ejemplo, una IA organizacional puede revisar datos de clientes, operaciones y mercado para encontrar ineficiencias u oportunidades ocultas. Cuando se incorpora a los procesos centrales, la IA puede ayudar a estandarizar y agilizar flujos completos de trabajo, asegurando que distintos equipos tomen decisiones basadas en la misma información actualizada. Esto se traduce en organizaciones más coordinadas, donde la inteligencia no reside solo en individuos aislados sino en sistemas compartidos.
• Automatizar procesos complejos de negocio: Más allá de tareas puntuales, la IA a nivel estructural puede orquestar secuencias enteras de actividades. Por ejemplo, en una cadena de suministro podría reabastecer inventario automáticamente según pronósticos, o en un departamento de crédito decidir aprobaciones rutinarias bajo criterios predefinidos. Al automatizar tareas interdependientes se reducen tiempos muertos entre departamentos y se minimizan errores humanos. Cabe resaltar que las organizaciones líderes han logrado beneficios concretos al implementar IA con esta visión: un estudio mostró que en departamentos de investigación financiera, al automatizar labores pesadas de recopilación de información, los analistas pudieron enfocarse más en su experticia central, mejorando la calidad del análisis y generando eficiencias traducidas en ahorros para clientes[19]. Es decir, cuando la IA se usa como instrumento de apoyo integrado, libera talento humano para actividades de mayor valor, potenciando el desempeño global de la empresa.

Qué no puede hacer la IA sin un rediseño sistémico

• Determinar objetivos y prioridades por sí sola: La IA, por poderosa que sea, no sabe intrínsecamente qué vale la pena mejorar o perseguir en un negocio. Carece de criterio estratégico propio. Sin una guía humana que señale dónde aplicar sus capacidades, la IA podría optimizar algo irrelevante o quedarse subutilizada. Identificar las áreas críticas de mejora (esa decisión de “qué roca empujar”) es una habilidad humana insustituible[13], basada en entender la visión de la empresa, el entorno competitivo y las necesidades reales del cliente.
• Plantear las preguntas adecuadas: Una herramienta de IA responderá lo que se le pida, pero no reformulará la pregunta si el planteamiento es deficiente. Si la entrada es vaga o mal enfocada, la salida será igualmente poco útil. Definir correctamente los problemas – hacer las preguntas correctas con el contexto correcto – es algo que la IA no puede hacer sola[20]. Requiere que las personas configuren el problema y proporcionen los datos pertinentes. En ausencia de un rediseño donde los procesos incluyan esta interacción inteligente (por ejemplo, entrenar a los equipos para dialogar efectivamente con la IA), la tecnología por sí misma no logrará resultados significativos.
• Evaluar críticamente las soluciones o resultados: La IA no posee juicio ni sentido común fuera de lo que se le ha entrenado. Si genera un reporte, un diseño o una recomendación, no tiene manera de saber si eso realmente es viable, ético o beneficioso para la estrategia sin una evaluación humana. Por ello, la validación y control de calidad siguen siendo esenciales: contrastar las sugerencias de la IA contra la realidad del negocio, las regulaciones y la experiencia. Sin un sistema que integre esta supervisión (p. ej., nuevos pasos de aprobación o revisión humana en el flujo de trabajo), la IA podría producir errores o sesgos a gran escala sin detectarlos[21].
• Cambiar un proceso deficiente manteniendo la misma estructura: Quizá lo más importante, la IA no puede, por sí misma, rediseñar el modo en que se lleva a cabo el trabajo en la empresa. Si un proceso es burocrático o tiene cuellos de botella, arrojarle IA encima sin replantearlo solo acelerará el ritmo del embudo pero no lo eliminará. La IA ejecuta instrucciones; no reorganiza organigramas, ni redefine roles, ni rompe silos departamentales – esas son tareas de liderazgo y diseño organizacional. Como señalaba el experto de Accenture, sin cambios fundamentales en “cómo se hace el trabajo”, las mejoras de la IA se diluyen[22][5]. En esencia, la IA no transforma estructuras por arte de magia: una empresa debe transformarse a sí misma para cosechar el fruto de la tecnología.
• Crear visión y conducir el cambio cultural: Finalmente, la IA no sustituye la necesidad de una visión clara ni el management del cambio. No convencerá a los empleados de adoptar nuevas prácticas por ellos; de hecho, muchos pueden resistirse si no se comunican claramente los porqués. El cambio cultural – fomentar confianza en la IA, entrenamiento, adaptación de la mentalidad de “así siempre lo hemos hecho” – no puede delegarse a un algoritmo. Requiere liderazgo humano decidido, que articule una narrativa de progreso y aprenda a integrar la creatividad de su gente con las nuevas herramientas. Sin ese liderazgo, la mejor IA puede estancarse ante la apatía o el temor al cambio.

Conclusión: Romper el ciclo de Sísifo

La imagen del robot feliz empujando la roca nos deja una lección poderosa: incorporar IA en la empresa sin replantear la forma de trabajar es como reproducir el castigo de Sísifo con aparatos de última generación. Podremos lograr que la roca suba más rápido o con menos esfuerzo humano, pero seguirá rodando hacia abajo si no cambiamos el terreno o la dirección. En el mito original, Camus nos pide imaginar a Sísifo feliz como un acto de rebelión ante lo absurdo. En la realidad empresarial, no aspiramos a la felicidad en la futilidad, sino a evitar la futilidad por diseño.

Para los ejecutivos y dueños de negocio, la verdadera promesa de la IA no es un empleado-robot que nunca se queja mientras repite la misma tarea, sino la oportunidad de reimaginar el trabajo: eliminar tareas que ya no agregan valor, redefinir objetivos más ambiciosos, reorganizar equipos en torno a capacidades aumentadas por IA y liberar la creatividad humana para problemas más complejos y significativos. Esto exige coraje para cuestionar procesos heredados y visión para alinear la estrategia de IA con la estrategia de negocio. Como cualquier tecnología transformadora, la IA es un multiplicador: multiplica tanto las eficiencias como las ineficiencias según el sistema donde actúe.

En suma, evitar el síndrome del “robot de Sísifo” implica asumir que la implementación de IA es ante todo un proyecto de transformación organizacional. Las ganancias de productividad a escala solo emergen cuando la estructura, la cultura y los procesos se ajustan para aprovechar esas nuevas capacidades. De lo contrario, corremos el riesgo de presumir herramientas inteligentes operando en un vacío de inteligencia organizacional. La roca de Sísifo nos desafía: nos recuerda que ninguna herramienta, por avanzada que sea, nos llevará a la cima si no replanteamos el camino. La buena noticia es que, a diferencia del mítico condenado, nuestras empresas sí pueden elegir su destino. Con estrategia, diseño y liderazgo, podemos liberar al robot de su destino cíclico y dirigir su fuerza hacia logros reales y duraderos.

Referencias

• Bagalkote, K. (2025). “AI Speeds Up Work—But Just Leads To Coffee Breaks, Says Accenture Exec Who Urges Reinventing Roles, Not Just Tools.” Benzinga (28 de julio de 2025)[22][5].
• Kozyrkov, C. (2025). “Most AI Strategies Fail For This Reason.” Decision Intelligence (Substack, 29 de julio de 2025). Extractos citados por J. Dillon en LinkedIn[15][13].
• Ruizeveld, J. & Verberk, V. (2025). “The AI Productivity Paradox.” Osmosis Investment Management NL (10 de julio de 2025)[7][19].
• Liu, Y. et al. (2025). “Research: Gen AI Makes People More Productive—and Less Motivated.” Harvard Business Review (13 de mayo de 2025)[11].
• Enciclopedia de la Literatura en México (2013). “La felicidad y lo absurdo: Albert Camus… («Hay que imaginar a Sísifo feliz»).” Fundación para las Letras Mexicanas[1].

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[1] La felicidad y lo absurdo : Albert Camus en el centenario de su nacimiento – Detalle de la obra – Enciclopedia de la Literatura en México – FLM

https://www.elem.mx/obra/datos/9650

[2] [11] Research: Gen AI Makes People More Productive—and Less Motivated

https://hbr.org/2025/05/research-gen-ai-makes-people-more-productive-and-less-motivated

[3] [4] [5] [6] [16] [17] [22] AI Speeds Up Work—But Just Leads To Coffee Breaks, Says Accenture Exec Who Urges Reinventing Roles, Not Just Tools – Accenture (NYSE:ACN), Amazon.com (NASDAQ:AMZN) – Benzinga

https://www.benzinga.com/markets/tech/25/07/46654908/ai-speeds-up-work-but-just-leads-to-coffee-breaks-says-accenture-exec-who-urges-reinventing-roles-not-just-tools

[7] [8] [9] [10] [18] [19] The AI Productivity Paradox – Osmosis NL

https://www.osmosisim.com/nl/2025/07/10/the-ai-productivity-paradox/

[12] [13] [14] [15] [20] [21] Cassie Kozyrkov nails why most AI initiatives fail — they start with tools instead of strategy. | Jillyn Dillonhttps://www.linkedin.com/posts/jillyndillon_cassie-kozyrkov-nails-why-most-ai-initiatives-activity-7352076469990281219-J68_

la evolución del proceso de compra en la era digital

Durante años, el marketing se recostó cómodamente en marcos conceptuales como las 4S: Segmentación, Selección, Servicio y Satisfacción. Eran tiempos más simples, donde el consumidor era una figura pasiva que recorría un embudo lineal de decisión. Las marcas marcaban el camino y los clientes, obedientes, lo seguían. Pero eso se acabó.

Hoy, el consumidor ya no camina. Navega. Salta. Desaparece. Aparece. Compara. Descarta. Reconsidera. El proceso de compra se ha transformado en un campo de batalla algorítmico, emocional y fugaz. Y para sobrevivir, las marcas deben dejar atrás el romanticismo de las 4S y abrazar una nueva realidad: el “proceso desordenado”.

1. Las 4S: la era del control

Las 4S surgieron en una época en la que las empresas tenían el control del mensaje y los canales. Era un modelo racional, estructurado:

• Segmentación: dividir el mercado en grupos identificables.
• Selección: elegir el segmento objetivo más rentable.
• Servicio: diseñar una propuesta de valor que lo conquiste.
• Satisfacción: cumplir (o superar) las expectativas para fomentar la fidelidad.

Este enfoque funcionaba cuando los consumidores tenían información limitada, escasa oferta y canales de comunicación unidireccionales. Pero la digitalización lo cambió todo.

2. La era de la influencia: la caída del orden

Según el estudio de Google, hoy el consumidor no avanza por un embudo, sino que oscila entre la exploración y la evaluación en un proceso que puede durar minutos… o meses. Ya no hay linealidad. Hay caos informado.

La decisión de compra se basa en señales, recomendaciones, experiencias previas, reviews de desconocidos y sobre todo: la inmediatez del contenido relevante.

3. Del funnel a la red: el nuevo mapa mental del consumidor

En lugar de avanzar en etapas (conocimiento → interés → deseo → acción), el comprador moderno navega un ecosistema donde los micro-momentos son clave. Google identifica dos grandes fases:

• Exploración: búsqueda activa de opciones, sin una intención de compra clara.
• Evaluación: comparación, verificación, contraste de opciones antes de tomar una decisión.

Y entre ambas, el consumidor va y viene, influenciado por cada estímulo digital que reciba: desde un video en TikTok hasta un comentario en Reddit.

4. La nueva regla: lo útil gana

¿Qué quedó de las 4S? Solo una sobrevive transformada: el Servicio… pero ahora se llama utilidad en tiempo real. Las marcas que ganan son las que ofrecen información útil, rápida y personalizada en los momentos exactos donde el cliente tiene una necesidad latente.

Hoy la confianza no se construye con promesas, sino con pruebas: reseñas verificadas, tutoriales auténticos, transparencia en precios y disponibilidad inmediata.

5. De las 4S a las 4I

Podemos sintetizar esta transformación en un nuevo marco, más acorde a los tiempos digitales. Si antes hablábamos de Segmentar, Seleccionar, Servir y Satisfacer, ahora el nuevo paradigma se basa en 4 I’s:

• Intención: Detectar micro-momentos y necesidades reales.
• Influencias: Mapear el ecosistema de impacto alrededor del consumidor.
• Inmediatez: Estar presente con contenido útil en tiempo real.
• Iteración: Aprender y adaptar constantemente el journey con datos.

6. La moraleja: las marcas ya no controlan el camino. Pero sí pueden iluminarlo.

El poder ha cambiado de manos. Ya no es la empresa la que conduce el proceso. Es el consumidor quien lo diseña, lo acelera o lo cancela con un clic. Las marcas deben dejar de pensar en funnels estáticos y empezar a orquestar experiencias dinámicas, donde la utilidad, la presencia relevante y la autenticidad sean la moneda de cambio.

Las 4S no murieron. Se transformaron. Y si no lo entendiste todavía, no es que el consumidor sea infiel… es que tú no llegaste a tiempo.

Artículo original
https://www.thinkwithgoogle.com/intl/es-419/insights/recorrido-del-consumidor/nuevo-proceso-decision-de-compra/

La retención de clientes es un aspecto fundamental para el éxito y el crecimiento sostenible de cualquier empresa. Mantener a los clientes satisfechos y leales a lo largo del tiempo es más rentable que adquirir nuevos clientes constantemente. En este artículo, exploraremos estrategias clave para la retención de clientes, basadas en un análisis detallado de las prácticas más efectivas.

¿Qué es la Retención de Clientes?

Antes de sumergirnos en las estrategias, es importante comprender qué implica la retención de clientes. La retención de clientes se refiere al proceso de mantener a los clientes existentes comprometidos y satisfechos para que sigan haciendo negocios con tu empresa durante un período prolongado. En lugar de una única compra, el objetivo es que los clientes realicen compras repetidas a lo largo del tiempo.

¿Por qué la Retención de Clientes es Fundamental?

1. Rentabilidad a largo plazo

Como se mencionó en el texto base, un cliente que regresa gasta aproximadamente un 67% más con el tiempo que un cliente que compra por primera vez. Esto significa que la retención de clientes puede tener un impacto significativo en los ingresos a largo plazo de tu empresa. Los clientes leales tienden a gastar más y, con el tiempo, contribuyen en gran medida al éxito financiero de la empresa.

2. Construcción de marca y autoridad en la industria

Los clientes leales no solo gastan más, sino que también son más propensos a hablar positivamente de tu marca. Esto construye la reputación de tu empresa y aumenta su autoridad en la industria. Cuando los clientes satisfechos comparten sus experiencias positivas con amigos, familiares y en las redes sociales, esto puede atraer a nuevos clientes y fortalecer la lealtad de los clientes existentes.

3. Reducción de costos de adquisición de clientes

Adquirir nuevos clientes suele ser más costoso que mantener a los existentes. La retención de clientes puede ayudar a reducir los costos de marketing y publicidad, ya que no necesitas gastar tanto en atraer nuevos clientes si puedes mantener a los que ya tienes.

Entendiendo tu Tasa de Retención de Clientes (CRR)

Antes de implementar estrategias de retención, es esencial comprender tu Tasa de Retención de Clientes (CRR). Esta métrica representa el porcentaje de clientes que tu empresa retiene con éxito durante un período específico. Aquí está la fórmula básica para calcularlo:

CRR = [(E-N)/S] x 100

– «S» se refiere a tus clientes iniciales.

– «E» representa el número de clientes que tienes al final del período en cuestión.

– «N» significa el número de nuevos clientes ganados durante este período.

Una vez que conozcas tu CRR, podrás establecer objetivos claros y desarrollar estrategias para aumentar este porcentaje.

Estrategias Clave para la Retención de Clientes

A continuación, exploraremos 14 estrategias efectivas para la retención de clientes, basadas en el texto base:

1. Construir la Lealtad del Cliente a Través de Valores Compartidos

Tener valores corporativos claros y compartirlos con tu base de clientes puede crear una conexión emocional. Cuando los clientes se identifican con tus valores, es más probable que se sientan leales a tu marca. Por ejemplo, si tu empresa es respetuosa con el medio ambiente o dona a organizaciones benéficas, comunica estos compromisos a tus clientes para fortalecer la lealtad.

2. Pide Frecuentemente Comentarios

No temas preguntar a tus clientes cómo estás haciendo. Los comentarios de los clientes son invaluables para identificar áreas de mejora. Aunque los elogios son gratificantes, son las críticas constructivas las que pueden ayudarte a corregir problemas y mejorar la calidad del servicio.

3. Emocionar a los Clientes con Cambios Estratégicos

A veces, un cambio estratégico en tu empresa puede emocionar a los clientes y revitalizar su interés. Esto podría incluir una actualización en la apariencia de tu tienda o sitio web. Sin embargo, debes ser cauteloso y no realizar cambios drásticos que puedan alienar a tus clientes habituales.

4. Tratar a los Clientes como Seres Humanos

Aunque la tecnología, como los chatbots de inteligencia artificial, es útil, no puede reemplazar la empatía y la comprensión de una interacción humana. Trata a tus clientes como individuos, no como datos. Escuchar sus preocupaciones y necesidades crea una conexión más profunda.

5. Simplificar la Comunicación

La simplicidad en la comunicación es clave. Explica tus productos y servicios de manera clara y concisa. Los clientes aprecian la claridad y es más probable que regresen si entienden fácilmente lo que ofreces.

6. Ofrecer Opciones de Entrega Rápida

Brindar opciones de entrega rápida puede ser un diferenciador importante. Algunos clientes quieren recibir sus productos rápidamente, y esta opción puede atraerlos de nuevo a tu empresa en lugar de a la competencia.

7. Facilitar Devoluciones y Reembolsos

Un proceso de devolución y reembolso sencillo y razonable puede generar confianza en tus clientes. Saber que pueden resolver problemas de manera eficiente si es necesario puede alentarlos a seguir comprando contigo.

8. Fomentar el Apoyo del Boca a Boca

El poder del boca a boca es incalculable. Los clientes satisfechos no solo pueden convertirse en clientes recurrentes, sino también en defensores de tu marca. Cuando un cliente escucha de un amigo que está contento con tus productos o servicios, esto aumenta su confianza en tu empresa. Anima a tus clientes a compartir sus experiencias positivas en redes sociales, en reseñas en línea y en conversaciones con amigos y familiares.

9. Asociar tu Marca con Causas Nobles

Hacer que tus clientes se sientan bien al asociarse contigo es una estrategia poderosa. Si parte de tus ventas se destina a causas benéficas o medioambientales, comunícalo. Los clientes que saben que están contribuyendo a una causa noble pueden sentir una satisfacción duradera que los lleva a realizar compras repetidas.

10. Ofrecer un Servicio al Cliente Directo y Empático

La atención al cliente es esencial para la retención. Asegúrate de que los clientes puedan hablar con un representante de tu empresa de manera directa y sencilla. La empatía y la capacidad de resolver problemas de manera eficaz son fundamentales para mantener a los clientes satisfechos.

11. Crear Perfiles de Clientes

Analiza a tus clientes existentes para comprender mejor a tu audiencia. Observa factores como la edad, los ingresos, el género y el estilo de vida. Al conocer a tus clientes, puedes personalizar tus estrategias de marketing y comunicación para atraer a aquellos que son más propensos a convertirse en clientes recurrentes.

12. Ofrecer Opciones de «Comprar Ahora, Pagar Después”

El modelo de «comprar ahora, pagar después» ha ganado popularidad. Ofrecer opciones de pago flexibles puede atraer a clientes que desean distribuir los costos con el tiempo. Asegúrate de que estas opciones sean transparentes y fáciles de entender.

13. Utilizar la Gamificación para Mantener a los Clientes Comprometidos

La gamificación implica la incorporación de elementos de juego en la experiencia del cliente. Por ejemplo, recompensar a los clientes con puntos que pueden canjear en futuras compras. Esto crea un incentivo para que los clientes regresen y sigan comprando para ganar más recompensas.

14. Ser Único y Difícil de Reemplazar

Finalmente, ser único y difícil de reemplazar puede ser una estrategia poderosa. Si los clientes sienten que no pueden obtener la misma experiencia en ningún otro lugar, es más probable que sigan haciendo negocios contigo. Esto puede lograrse a través de la innovación, la calidad constante y la atención al detalle.

La retención de clientes es esencial para el éxito a largo plazo de cualquier empresa. Al implementar estrategias clave como construir la lealtad del cliente, fomentar el apoyo del boca a boca y ofrecer un servicio al cliente excepcional, puedes aumentar significativamente la retención de clientes. Además, la comprensión de tu tasa de retención de clientes y la personalización de tus estrategias en función de la demografía de tus clientes pueden ser pasos efectivos.

Recuerda que la retención de clientes no se trata solo de mantener a los clientes satisfechos, sino de crear una base de clientes leales que no solo regresen, sino que también promocionen tu marca. En última instancia, estas estrategias no solo aumentarán tus ingresos, sino que también fortalecerán la reputación y la autoridad de tu empresa en la industria. ¡Comienza a implementar estas estrategias hoy mismo y observa cómo tu negocio prospera con clientes leales y satisfechos!

Llevo casi un año intentando aprender a programar en Python enfocado en las redes neuronales, dado que mis clientes requieren modelos de predicción más complejos que una simple regresión múltiple. Los avances que había logrado con los modelos que comencé a utilizar en la práctica se vieron abruptamente interrumpidos por una aplicación en la nube que resuelve de 8 maneras distintas lo que yo aprendí en un año. ¡Qué frustrante! Dediqué muchas horas al aprendizaje y ahora una solución lo resuelve de manera gráfica, sin programar y con un costo relativamente bajo.

Unos días después de haber superado el duelo, me he centrado en pensar que aprender esa nueva herramienta me puede llevar a resolver más problemas en menos tiempo, apoyar a más clientes con el mismo costo y menos esfuerzo, pudiendo aumentar mis ingresos. Ahora ya no siento la misma frustración que hace unos días, pero no puedo dejar de pensar que ejercitar la tolerancia a la frustración con respecto a la resistencia al cambio es la herramienta suprema que permitirá no quedarme obsoleto. Sin embargo, es paradójico, la sociedad actual se dirige a una reducción sistemática de la tolerancia a la frustración: ahora tenemos que esperar menos tiempo a que arranque una aplicación en nuestro celular porque son mucho más rápidos, ya no tenemos que encender las luces en nuestra casa con la incorporación de la domótica, la comida llega a casa en unos pocos minutos, ya no es necesario ir al supermercado, etc. Los emprendedores y las empresas se esfuerzan permanentemente por descubrir esos pain points o minúsculas frustraciones que se traducen en nuevas aplicaciones, actualizaciones o mejoras en el servicio, y esto nos lleva cada vez más y más a reducir el ejercicio de la frustración. Si lo pensamos bien, cada actualización tecnológica trae consigo una reducción de esa confrontación con lo que nos es ajeno. Las tecnologías se mimetizan o, al menos, se vuelven más intuitivas y al mismo tiempo más eficaces. Por eso digo que es paradójico, porque por un lado tenemos menos tolerancia a la frustración, pero por otro, es una habilidad que será cada vez más necesaria. ¿Lo percibes igual? Me gustaría conocer tu opinión al respecto.

La inteligencia artificial no te va a reemplazar, te va a reemplazar una persona que usa inteligencia artificial.

Philippe De Ridder

El Crecimiento basado en producto (PLG) es una importante estrategia de crecimiento, no un conjunto de herramientas.

En la última década, las empresas B2B han aclamado al Crecimiento basado en producto (PLG) como el próximo gran avance para las empresas B2B. Pero demasiado a menudo, las personas piensan en el PLG en términos de tácticas de producto como un auto-servicio de pago o una prueba gratuita.

Este entendimiento limitado del crecimiento basado en producto a menudo se manifiesta como un único cambio en la experiencia del usuario o en la estrategia de monetización que no es consistente con el resto del producto y el modelo de negocio.

Esta desconexión, a su vez, lleva a la confusión del usuario, a la pérdida de clientes y a expectativas desalineadas para los KPIs entre los equipos de producto, crecimiento y marketing.

Hablamos con Elena Verna, asesora de crecimiento y ex jefa de producto en Amplitude, y Kelly Watkins, socia de Reforge y ex CEO de Abstract, quienes reconocen el PLG como una de las dos principales estrategias de crecimiento – crecimiento basado en producto (PLG) y crecimiento liderado por ventas (SLG) – y nos llevan a través de una visión holística de sus elementos y beneficios.

En este artículo, vamos a:

1. Definir qué es el Crecimiento basado en producto (PLG)
2. Compartir algunos ejemplos de empresas con crecimiento basado en producto
3. Enfatizar por qué es importante implementar el PLG

En su forma más pura, una empresa que es liderada por el producto o implementa el crecimiento basado en producto (PLG) significa que el producto en sí adquiere, activa, involucra, monetiza y retiene a los usuarios, canalizándolos a través de un flujo de pago, más comúnmente sin intervención humana.

Esencialmente, es un modelo muy diferente al de una estrategia liderada por ventas o marketing, donde la mayoría de los clientes potenciales son adquiridos y canalizados a través del viaje del usuario utilizando tácticas de marketing tradicionales e intervención de ventas antes de la monetización. Sin embargo, la mayoría de las empresas hoy en día utilizan una combinación de estrategias de crecimiento basado en producto (PLG) y liderado por ventas.

Para entender realmente este ciclo, es importante dar un paso atrás y recordar que el modelo de crecimiento tiene cuatro partes.

Cuatro partes del modelo de crecimiento:

• Adquisición: Un usuario se registra en tu producto. La viralidad y la defensa son los principales impulsores de la adquisición de nuevos usuarios, donde un usuario existente experimenta el valor de tu producto y lo comparte con su red, lo que lleva a más registros de nuevos usuarios.
• Activación: Un usuario experimenta la propuesta de valor central de tu producto por primera vez.
• Compromiso: Un usuario establece flujos de trabajo habituales en torno a la propuesta de valor central de tu producto.
• Monetización: Un usuario paga por el valor de tu producto o mejora su gasto actual.

Algunas de las empresas de más rápido crecimiento, como Slack, Zoom, Atlassian y Dropbox, están adoptando un modelo de crecimiento basado en producto (PLG), priorizando los clientes potenciales calificados por el producto (PQLs) y las cuentas calificadas por el producto (PQAs) junto con los clientes potenciales calificados por el marketing o las ventas (MQLs & SQLs) para canalizar a los usuarios desde esa etapa de adquisición hasta la monetización.

¿Qué son las cuentas calificadas por el producto o los clientes potenciales calificados por el producto?

Una cuenta calificada por el producto (PQA) es un cliente potencial de ventas generado por el uso del producto en lugar de la información recopilada en la etapa de marketing antes de que incluso ocurra el uso del producto. De manera similar, un cliente potencial calificado por el producto también está calificado por el uso del producto, pero también tiene poder de compra.

Por lo tanto, en un modelo de crecimiento basado en producto (PLG), los clientes potenciales se generan a partir de un ciclo de crecimiento del producto.

Ciclo de crecimiento del producto

El nuevo usuario se registra → usan el producto → invitan a otros a través del producto, o generan otras formas de generación de valor → luego atraen a más usuarios y repiten los pasos del ciclo.

En otras palabras, a medida que los usuarios usan el producto, su uso los califica como una PQA. La clave aquí es que el producto en el software está haciendo mucho más del «trabajo de calificación» que los vendedores, y sus usuarios están calificados principalmente a través del uso de su producto, en lugar de solo información demográfica.

Como resultado, las PQAs y PQLs impulsan un modelo de crecimiento basado en producto (PLG) de mucha mayor eficiencia.

Beneficios del crecimiento basado en producto (PLG)

Los beneficios principales de una experiencia basada en producto son dos:

En primer lugar, los productos pueden escalar a muchos usuarios rápidamente.

Por ejemplo, considera un producto con activación y monetización de autoservicio como Zoom. Cualquier usuario que quiera usar el producto puede registrarse hoy y comprar una cuenta mejorada con muy poca fricción porque el producto puede venderse por sí mismo.

En segundo lugar, se pueden realizar cambios para optimizar la experiencia general independientemente de la escala.

Por ejemplo, Airtable, una herramienta de base de datos incorporó indicaciones en su flujo de incorporación para que el usuario importe datos de las herramientas existentes. Esta característica se escala a todos los nuevos usuarios y garantiza que los nuevos clientes reciban valor más rápido.

Los beneficios del PLG vienen con un alto costo inicial, sin embargo, se necesita un alto costo inicial para construir y lanzar una nueva experiencia de producto.

Para que las experiencias lideradas por el producto impulsen el crecimiento, el producto necesita estar verdaderamente optimizado para el usuario de autoservicio porque no tienes personas para guiar al usuario a través de una tecnología subóptima.

En otras palabras, un individuo necesita ser capaz de adoptar el producto por su cuenta sin necesidad de una gran configuración, soporte o ayuda práctica de otra persona.

Es entonces cuando el PLG es más efectivo porque permite una estrategia de aterrizar y expandir, donde los usuarios individuales pueden probar el producto y difundirlo a otros miembros de su equipo y potencialmente a toda su empresa sin problemas.

«Con el PLG no hay parches. El usuario tiene que ser capaz de entender y usar el producto completamente por su cuenta. Las ventas y el marketing no hacen tanto para unir las imperfecciones.»

Elena Verna, asesora de crecimiento y ex jefa de producto en Amplitude

Ofrecer este tipo de experiencia requiere enormes recursos y alineación estratégica en toda la organización.

En estas situaciones, si las empresas pueden superar con éxito el obstáculo del costo inicial, una experiencia liderada por el producto aumentará el valor exponencialmente con un costo mínimo por cliente adicional.

Debido a sus capacidades e implicaciones de costos, las experiencias lideradas por el producto resuelven mejor los problemas frecuentes y sencillos. Si tu producto puede ayudar a los usuarios a resolver un problema bien entendido o a completar una tarea recurrente de manera regular, una experiencia liderada por el producto es generalmente la mejor.

Considera herramientas de productividad en el lugar de trabajo como Slack, Notion o Gmail. O herramientas para desarrolladores como Gitlab. Estas herramientas ayudan a los individuos a resolver problemas simples y recurrentes que surgen en las tareas diarias.

La experiencia del producto permite a las empresas escalar el valor exponencialmente con un costo mínimo, disminuyendo la fricción para que los usuarios experimenten valor y resuelvan sus problemas.

Ejemplos de Crecimiento basado en producto (PLG)

Vamos a dar vida a esta definición con algunos ejemplos del mundo real.

Notion: Un ejemplo B2B de Crecimiento basado en producto (PLG)

Considera Notion, la herramienta simplificada de programación en línea.

Podemos imaginar que tienen algunos casos de uso diferentes, incluyendo individual, equipo y empresa.

Cualidades del PLG:

Confían en las experiencias lideradas por el producto para impulsar todos los resultados de crecimiento para los casos de uso individual y de equipo, como se ilustra en la imagen de arriba.

Por ejemplo,

Un individuo puede registrarse e invitar a otros a colaborar fácilmente. Los individuos tienen una forma de autoservicio para pagar por el acceso mejorado a más características, lo que hace que la monetización sea sin problemas.

Los administradores del plan de equipo también pueden agregar usuarios y gestionar el pago completamente por sí mismos.

Cualidades del PLG emparejadas con cualidades asistidas por ventas:

Mientras tanto, su caso de uso empresarial depende más de las ventas.

La adquisición, activación y compromiso siguen siendo liderados por el producto porque un usuario final empresarial puede registrarse y usar una versión de menor nivel del producto para darse cuenta del valor. Asumiendo que los puntos de contacto humanos ayudan a las cuentas empresariales a activarse y comprometerse, estos resultados de crecimiento también son asistidos por ventas.

La monetización es liderada por ventas porque los planes empresariales no tienen opción de monetización de autoservicio. Estas transacciones más grandes requieren el apoyo de un ser humano para ayudar al comprador a entender los beneficios del plan y a superar las objeciones para la compra. Podemos suponer que los ingresos de un plan empresarial respaldan este esfuerzo de monetización liderado por ventas.

La hipótesis de crecimiento de Notion es bastante típica, con el PLG liderando el camino para los usuarios individuales y añadiendo el SLG para las cuentas más grandes. Pero no es el único modelo que funciona.

Superhuman: Un ejemplo B2B de una combinación de PLG y SLG

Contrastemos Calendly con Superhuman, un cliente de correo electrónico que tiene como objetivo aumentar la productividad reduciendo el tiempo que necesitas pasar en tu bandeja de entrada. Superhuman también tiene un caso de uso individual, de equipo y empresarial, pero su hipótesis de crecimiento no es idéntica.

Cualidades del PLG:

Similar a Notion, tienen adquisición, compromiso y monetización liderados por el producto para sus casos de uso individuales y de equipo, como se ilustra en la imagen de arriba. Pero también aprovechan las ventas para cuentas de equipos de ingresos más grandes y empresas.

Cualidades de la combinación de PLG y SLG:

La diferencia más notable es en la activación, que no es de autoservicio. En cambio, Superhuman incorpora a los clientes individualmente con una llamada de 30 minutos para configurar al usuario y enseñarles cómo usar el producto.

¿Por qué Superhuman activa a los usuarios con una llamada de ventas cuando competidores insignia como Gmail y Outlook no lo hacen? Bueno, hay un par de razones.

Superhuman no se ve a sí mismo como solo otro proveedor de servicios de correo electrónico. Sirven a empresas y emprendedores que dependen de productos elegantes y fáciles de usar que les ayudan a elevar su trabajo ayudándoles a mantenerse al tanto de todas sus comunicaciones. Esto les permite cobrar más, por lo que tienen los ingresos para financiar la incorporación individualizada. Y, sin este punto de contacto, menos personas se configurarían correctamente y descubrirían características avanzadas del producto, lo que llevaría a un menor compromiso y retención.

Notion y Superhuman son similares, ambos son herramientas de productividad en el lugar de trabajo B2B de suscripción. Pero utilizan diferentes hipótesis de crecimiento dadas las sutilezas en su producto y modelo de negocio.

Slack: Un ejemplo B2B de monetización PLG

Vamos a pasar por un ejemplo que se centra en la monetización liderada por el producto porque es un punto de fallo común para la mayoría de los modelos de PLG.

De hecho, muchas empresas creen que la monetización liderada por el producto solo requiere establecer una opción gratuita o de autoservicio. En realidad, estos son necesarios, pero no suficientes para aumentar los ingresos.

Como vimos en el último ejemplo, para que las empresas optimicen el PLG, también deben tener un plan para la transición de los usuarios a casos de uso más avanzados con el tiempo, desde individuales hasta equipos y empresas.

En este ejemplo, vamos a centrar nuestras energías en cómo hacer que esas transiciones funcionen. Se trata de crear un camino claro para elevar a los usuarios desde suscripciones pagadas individuales hasta suscripciones a nivel empresarial.

Slack es un ejemplo estelar de conversión de PLG de individuo a empresa realizada con éxito.

Cualidades del PLG:

Slack permite a cualquier equipo de individuos probar el producto de forma gratuita; los usuarios pueden registrarse sin tener que ingresar la información de su tarjeta de crédito.

Cualidades del PLG que optimizan las características de expansión colaborativa:

A muchos equipos les encanta el producto y se actualizan a un plan de pago porque quieren más integraciones de productos, historial de mensajes o llamadas sin problemas con las reuniones de Slack. A medida que los equipos evangelizaban el uso del producto, abogaban por la adopción en toda la empresa. El plan empresarial de Slack, con SSO, historial de mensajes ilimitado e incluso cumplimiento de HIPPA, facilitó la adopción por parte de las empresas. A partir de 2022, casi el 80% de las empresas deFortune 100 de EE. UU. tenían cuentas de Slack empresariales.

3 razones por las que el Crecimiento basado en producto (PLG) es importante

En general, los modelos de crecimiento basado en producto (PLG) impulsan un modelo de crecimiento de mucha mayor eficiencia que los modelos liderados por ventas o marketing.

Veamos algunos de los beneficios directos que ofrece un modelo PLG.

El PLG puede permitir la escalabilidad. A menudo es por eso que las empresas se embarcan en un viaje PLG. Esto se debe a que ciertas soluciones de productos permitirán que el negocio escale sin la necesidad de escalar las operaciones humanas a una tasa lineal.

La mayoría de las empresas encuentran éxito en lograr una escala adicional al incorporar movimientos PLG en la adquisición, activación, monetización o compromiso para aumentar los movimientos de crecimiento existentes liderados por marketing o ventas.

El PLG también puede reducir los costos en ventas y marketing tradicionales.

«El marketing pagado se ha convertido en una guerra de desgaste para intentar superar a otras personas; lo que hace el PLG es abrir nuevos canales en lugar de competir contra otros en las mismas palabras clave.»

— Kelly Watkins, ex CEO de Abstract

Dicho esto, es importante entender los compromisos de inversión.

 “No siempre es que el PLG sea más barato, se trata más de dónde eliges cambiar tus costos, como hacia inversiones en tu producto versus canales de marketing pagados.”

— Elena Verna, asesora de crecimiento y ex jefa de producto en Amplitude

Aunque las inversiones en productos implican costos reales, por ejemplo, los productos PLG a menudo ofrecen algún tipo de opción gratuita, que incurrirá en costos como almacenamiento y soporte, los beneficios a menudo pueden superar esos costos.

Por ejemplo, Miro y Slack entraron al mercado sin gastar mucho en canales de marketing tradicionales. En cambio, ambos invirtieron en versiones gratuitas de sus productos y esfuerzos de marketing de marca en lugar de marketing de canal. Cada empresa construyó campeones individuales que se intensificaron a través de pagos, equipos y, finalmente, uso empresarial.

Finalmente, el PLG puede convertir a los primeros usuarios en defensores del producto al poner la realización de valor antes de la monetización.

“He descubierto que a largo plazo, la construcción de estos defensores conduce a un mayor valor de por vida de los clientes. En muchos casos, esto se debe a que las empresas pueden romper el ciclo de competencia en precio y evitar la competencia directa en precio.” — Kelly Watkins, ex CEO de Abstract

¿Cuándo no tiene sentido el crecimiento basado en producto?

Si bien hemos visto que adoptar un enfoque basado en el producto puede ser extremadamente valioso para crear una oportunidad de aterrizar y expandir, no significa que el PLG sea para cada tipo de producto y audiencia.

Para aterrizar, ese producto necesita un caso de uso individual robusto a ese precio bajo o gratuito para que los usuarios prueben ese producto. Si tienes el caso de uso individual pero es realmente caro, terminará teniendo demasiada fricción para que ese individuo lo adopte. También necesita realmente ese tiempo rápido para el valor. Siese producto requiere mucha configuración para experimentar esa propuesta de valor, entonces normalmente no es genial para una estrategia de PLG.

Luego, para la parte de expansión de esa estrategia, necesitas características colaborativas que alienten a los usuarios individuales a difundir el producto a sus equipos, a menudo sin la participación formal de la gerencia.

Shaun Clowes, ex jefe de crecimiento en Atlassian, dice que los usuarios instalarían Jira en una computadora aleatoria en el departamento de ingeniería, y lo verían crecer exponencialmente, de 10 usuarios a 15 usuarios a un montón de usuarios.

En algunos casos, tenían algunos clientes de servicios financieros grandes que, para cuando se dieron cuenta de cuántos ingenieros estaban usando el producto, ya tenían 8 licencias diferentes dentro de la organización. Estos clientes estaban generando más de un millón de dólares en ingresos para Atlassian sin necesariamente que ninguna persona del departamento de TI o gerente lo supiera.

El Crecimiento basado en producto (PLG) impulsa la adquisición, monetización y expansión

El Crecimiento basado en producto (PLG) no se trata solo de tácticas de solución rápida como los autoservicios y las pruebas gratuitas. Más bien, el PLG es una herramienta en tu arsenal de crecimiento; es un enfoque holístico que se centra en adquirir, activar, comprometer, monetizar y retener usuarios a través del producto en sí y expandir su base de usuarios aún más con características colaborativas.

Empresas como Slack, Calendly, Zoom, Atlassian y Dropbox han adoptado con éxito el PLG al priorizar los leads calificados por el producto (PQLs) para impulsar el crecimiento, los ingresos y la expansión.

Si bien la implementación del PLG requiere una inversión inicial, los beneficios a largo plazo pueden superar los costos. La mayor eficiencia y el ROI del PLG lo convierten en una estrategia convincente para muchas empresas, pero es importante destacar que el PLG puede no ser adecuado para todos los productos o audiencias. Para aprender cuándo y cómo aplicar el crecimiento liderado por el producto en más detalle, toma nuestro programa completo «Crecimiento liderado por el producto».

Si desea leer el artículo en ingles puede verlo aquí.

Existen al menos 3 enfoques diferentes entre sí cuando las empresas tienen la necesidad de atraer nuevos clientes o usuarios. Ya sea que se trate de un producto de consumo tradicional o un producto digital, existen 3 enfoques: SLG, MLG y PLG.

El crecimiento basado en ventas (Sales-Led Growth, SLG) es un modelo de crecimiento empresarial en el que las ventas juegan un papel central en la adquisición de clientes y la generación de ingresos. En este modelo, un equipo de ventas se encarga de interactuar directamente con los clientes potenciales para persuadirlos de que compren un producto o servicio.

Ventajas del SLG:

Personalización: Los equipos de ventas pueden personalizar su enfoque para cada cliente potencial, lo que puede ser especialmente útil para productos o servicios complejos que requieren explicación o demostración.

Relaciones sólidas: El contacto directo con los clientes puede ayudar a construir relaciones sólidas y duraderas, lo que puede llevar a la lealtad del cliente y a las ventas repetidas.

Feedback directo: Los equipos de ventas pueden obtener feedback directo de los clientes, lo que puede ser útil para mejorar el producto o servicio.

Desventajas del SLG:

Escalabilidad limitada: El crecimiento basado en ventas puede ser difícil de escalar, ya que cada nueva venta requiere tiempo y esfuerzo humano.

Costos elevados: Los equipos de ventas pueden ser costosos de contratar, entrenar y mantener.

Dependencia de las habilidades de ventas: El éxito de este modelo depende en gran medida de las habilidades de ventas del equipo.

Crecimiento basado en marketing (MLG)

El crecimiento basado en marketing (Marketing-Led Growth, MLG) es un modelo de crecimiento empresarial en el que el marketing juega un papel central en la adquisición de clientes y la generación de ingresos. En este modelo, se utilizan diversas estrategias y tácticas de marketing para atraer a los clientes potenciales y persuadirlos de que compren un producto o servicio.

Ventajas del MLG:

Escalabilidad: Las estrategias de marketing pueden ser altamente escalables. Una campaña de marketing exitosa puede llegar a un gran número de clientes potenciales con un esfuerzo relativamente pequeño.

Diversidad de canales: El marketing permite a las empresas llegar a los clientes a través de una variedad de canales, incluyendo medios digitales, medios impresos, eventos, correo directo, y más.

Medición y optimización: Las tácticas de marketing suelen ser fáciles de medir y optimizar, lo que permite a las empresas mejorar continuamente su eficacia.

Desventajas del MLG:

Costos: Las campañas de marketing pueden ser costosas, especialmente si implican medios de comunicación de alto costo o eventos a gran escala.

Riesgo de saturación: Los consumidores están expuestos a una gran cantidad de marketing todos los días, lo que puede hacer que sea difícil destacar.

Falta de personalización: Aunque algunas tácticas de marketing permiten cierta personalización, muchas son de naturaleza más general y no se dirigen a las necesidades específicas de los clientes individuales.

El crecimiento basado en producto (Product-Led Growth, PLG) es un modelo de crecimiento empresarial en el que el producto mismo es el principal motor de la adquisición de clientes y la generación de ingresos. En este modelo, el objetivo es crear un producto tan bueno que los clientes lo adopten y lo compartan con otros, lo que lleva a un crecimiento orgánico.

En lugar de depender de estrategias de marketing y ventas tradicionales para impulsar el crecimiento, las empresas que adoptan un enfoque de PLG se centran en mejorar la calidad y la usabilidad de sus productos para atraer y retener a los usuarios. Este enfoque puede ser especialmente efectivo en el espacio de software y tecnología, donde los usuarios pueden probar y adoptar nuevos productos con facilidad.

Ventajas del PLG:

Escalabilidad: El crecimiento basado en producto puede ser altamente escalable, ya que cada nuevo usuario del producto puede potencialmente atraer a otros usuarios. Esto puede permitir a las empresas crecer rápidamente sin tener que invertir en proporción en ventas o marketing.

Eficiencia de costos: En muchos casos, el crecimiento basado en producto puede ser más eficiente en términos de costos que los modelos basados en ventas o marketing, ya que se basa en la adopción y difusión del producto en lugar de en costosas campañas de ventas o marketing.

Fidelización del cliente: Cuando los clientes aman un producto, es más probable que se queden con él y lo recomienden a otros. Esto puede llevar a una alta retención de clientes y a un crecimiento sostenible a largo plazo.

Desventajas del PLG:

Dependencia del producto: El éxito de este modelo depende en gran medida de la calidad y el atractivo del producto. Si el producto no es lo suficientemente bueno, el crecimiento puede ser lento o inexistente.

Dificultad para destacar: En mercados saturados, puede ser difícil hacer que un producto destaque y sea adoptado por los usuarios. Esto puede requerir una inversión significativa en desarrollo de productos y marketing.

Riesgo de copia: Si un producto es exitoso, puede ser copiado por competidores, lo que puede amenazar el crecimiento.

Tipo de enfoque en el crecimiento	Descripción (Inglés)	Descripción (Español)	Ventajas	Desventajas
PLG (Product-Led Growth)	Crecimiento basado en producto	El producto mismo es el principal motor de la adquisición de clientes y la generación de ingresos.	Alta escalabilidad, eficiencia de costos, alta retención y crecimiento.	Dependencia del producto, dificultad para destacar, riesgo de copia.
MLG (Marketing-Led Growth)	Crecimiento basado en marketing	Se utilizan diversas estrategias y tácticas de marketing para atraer a los clientes potenciales y persuadirlos de que compren un producto o servicio.	Alta escalabilidad, diversidad de canales, medición y optimización.	Costos altos, riesgo de saturación, falta de personalización.
SLG (Sales-Led Growth)	Crecimiento basado en ventas	Las ventas juegan un papel central en la adquisición de clientes y la generación de ingresos.	Personalización, relaciones sólidas, feedback directo.	Escalabilidad limitada, costos elevados, dependencia de las habilidades de ventas.

Algunas empresas que utilizar cada uno de los enfoques se presentan en la siguiente tabla.

Enfoque de crecimiento	Escalabilidad	Relación personalizada	Feedback	Costos
PLG (Crecimiento basado en producto)	Alta	Baja	Media	Baja
MLG (Crecimiento basado en marketing)	Alta	Baja	Alta	Alta
SLG (Crecimiento basado en ventas)	Baja	Alta	Alta	Alta

Cada uno de estos enfoques tiene sus propias ventajas y desventajas. El PLG puede ser altamente escalable y eficiente en términos de costos, pero depende en gran medida de la calidad del producto y puede ser difícil de implementar en mercados saturados. El MLG puede ser altamente escalable y diverso, pero puede ser costoso y puede resultar en una falta de personalización. El SLG puede permitir una personalización y una relación sólida con el cliente, pero puede ser costoso y difícil de escalar.

Es importante tener en cuenta que muchas empresas utilizan una combinación de estos enfoques en lugar de adherirse estrictamente a uno solo. La elección del enfoque de crecimiento correcto depende en gran medida del tipo de producto o servicio, del mercado y de las capacidades y recursos de la empresa.

En la novena edición de las conversaciones Harvard Deusto se abordó el tema del “Growth Marketing” como una revolución en la relación con los clientes. Los invitados fueron Javier Riaño, CEO de Worldbox, Paloma Ferrer, directora de marketing de Palestar, y Jorge Tarancón, jefe de performance de Javas Media. Cada uno dio su perspectiva del tema antes de participar en un debate interactivo. Worldbox es una empresa multinacional que desarrolla, fabrica y comercializa soluciones de carga de vehículos eléctricos y gestión de energía, mientras que Palestar y Javas Media se dedican al marketing digital. El growth marketing se diferencia del marketing tradicional en que busca el crecimiento rápido y sostenible mediante la identificación de oportunidades y el descubrimiento de nuevos mercados. Vea el video completo aqui https://www.youtube.com/watch?v=DK4pCGsJ_qA