Cuando el furor publicitario rezaga la adopción real
Como en nuestro Post anterior, seguimos hablando de AI: en un mercado Gen AI saturado de promesas incumplidas (no es así para otras tecnologías AI más maduras, como ser CV o ML), donde el 70% de los proyectos de AI generativa no superan la fase piloto según SAP [1], ¿cómo puedes demostrar que tu solución es diferente? La respuesta está en una estrategia tan antigua como efectiva: convertirte en tu propio primer cliente.
El Problema: Demasiado Furor Publicitario, Muy Poca Confianza
La realidad actual del mercado Gen AI es paradójica. Mientras Gartner proyecta que el 80% de las empresas usarán APIs de AI generativa para 2026 [2], estudios recientes muestran que:
- Solo el 11% de los proyectos piloto de Gen AI llegan a la producción completa según McKinsey [3].
- El 54% de los ejecutivos expresan escepticismo sobre el ROI real de estas soluciones según BCG [4].
- El 68% de los tomadores de decisión han retrasado inversiones por falta de casos de éxito comprobados según IBM [5].
El resultado: nadie quiere ser el conejillo de indias con una tecnología que está madurando. Los CIO/CTOs no están dispuestos a arriesgar su prestigio ni su cargo en tecnologías que no siempre demuestran un valor tangible.
La Solución: El «Cliente Cero» o Dogfooding
La estrategia “Cliente Cero” consiste en usar tu propia empresa como el primer cliente de la solución Gen AI que desarrollas, un enfoque conocido en la industria como «Dogfooding» (comer tu propia comida para perros, metáfora que usaba la marca Alpo en sus anuncios en los años 70, donde un actor comía él mismo la comida de sus perros, para dar confianza y autenticidad). Esta práctica permite:
- Probar internamente la versión beta en condiciones reales
- Identificar fallos críticos antes de exponerlos al mercado
- Generar datos y métricas reales de uso y efectividad
- Crear evidencia creíble que resuene con prospectos escépticos
- Fomentar mejoras rápidas basadas en feedback diario genuino
Extensión: El Cliente Alfa
Esta estrategia también puede extenderse a uno o dos clientes de máxima confianza (por ejemplo, clientes que hace años que trabajamos con ellos, hay buena comunicación, son abiertos a probar cosas nuevas, etc.), ofreciéndoles la solución de forma gratuita en un entorno controlado:
- Sin generar expectativas comerciales inmediatas
- Con un enfoque en el aprendizaje mutuo
- Bajo un seguimiento cercano y colaborativo
- Si resulta exitoso, se convierte en un caso de estudio validado externamente
Construyendo mi solución Gen AI
Posibles ejemplos de soluciones Gen AI (sólo a título ilustrativo):
- Asistentes de código (mejora productividad de desarrollo)
- Chatbots de soporte interno (reduce carga en IT/RR.HH.)
- Herramientas de análisis de datos (acelera reportes y dashboards)
- Generadores de contenido (marketing, documentación técnica)
- Asistentes de ventas (generación de propuestas, seguimiento de leads)
Aquí la pregunta clave es: ¿Estamos construyendo para un problema real del mercado o sólo para nuestra necesidad interna específica? Si el objetivo es el aprendizaje, quizás no interesen demasiado los mercados potenciales o las problemáticas reales, sino empaparme de esta nueva tecnología, usarla, detectar sus limitaciones, y su potencial.
Generación de Evidencia
Es importante tomar una línea de base de productividad previo a la implantación del piloto o prueba de concepto en un entorno acotado, para luego recopilar feedback vía encuestas, así como a partir de logs y otras métricas cuantitativas (tiempo ahorrado, tasa de error, etc.), para en un futuro medir el delta post implantación. Esto se puede escalar a otras áreas de la empresa, corrigiendo bugs prioritarios y otros aspectos detectados como necesarios. Una vez estabilizada la solución, generar un caso de éxito con un impacto de negocio asociado.
Conclusión
Para sobresalir y resonar en un momento de mucho furor publicitario con Gen AI, y pruebas que no cumplieron las expectativas, hay que tener argumentos fuertes y resultar confiables, por lo que tener casos de éxito reales con impactos positivos en el negocio, es la llave para comenzar la conversación con posibles prospectos. Aquí la vieja estrategia del “Cliente Cero” puede ser una alternativa atractiva para que posibles prospectos no rezaguen la adopción de Gen AI, al ver evidencia concreta del impacto en mi propia empresa.
¿Tu empresa está lista para convertirse en su propio cliente cero? ¿Qué obstáculos ves para implementar esta estrategia?
[1] https://blog.formaciongerencial.com/proyectos-de-i a/
[4] https://www.bcg.com/publications/2024/from-potential-to-profit-with-genai
Image by OpenClipart-Vectors from Pixabay.
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