{"id":144046,"date":"2026-07-22T07:54:43","date_gmt":"2026-07-22T11:54:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.n2growth.com\/?post_type=interviews&p=144046"},"modified":"2026-07-22T09:44:47","modified_gmt":"2026-07-22T13:44:47","slug":"clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market","status":"publish","type":"interviews","link":"https:\/\/www.n2growth.com\/es_cl\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/","title":{"rendered":"Everett Berry de Clay habla sobre la IA y la nueva forma de salir al mercado."},"content":{"rendered":"

\"Una<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo est\u00e1 cambiando ya la IA la estrategia de comercializaci\u00f3n, las operaciones y el liderazgo? En esta entrevista, Everett Berry<\/a>, Jefe de Ingenier\u00eda GTM en Arcilla<\/a>, Ofrece una visi\u00f3n de primera mano de lo que hacen de manera diferente las empresas l\u00edderes, hacia d\u00f3nde es probable que se desplace el crecimiento de los ingresos, qu\u00e9 distingue la adopci\u00f3n escalable de la IA de los proyectos piloto estancados y c\u00f3mo los directores ejecutivos y los consejos de administraci\u00f3n deber\u00edan pensar sobre el liderazgo en ingresos en un per\u00edodo de cambios r\u00e1pidos.<\/p>\n

Everett Berry es director de ingenier\u00eda de GTM en Clay, una plataforma de comercializaci\u00f3n basada en IA. Comenz\u00f3 su carrera como ingeniero de software, antes de pasar al \u00e1rea de comercializaci\u00f3n, donde ha dedicado los \u00faltimos a\u00f1os a ayudar a los l\u00edderes de ingresos a crear sistemas escalables para datos, automatizaci\u00f3n, segmentaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n.<\/p>\n<\/div><\/div>

<\/div>

<\/span>Eres el\/la responsable de Ingenier\u00eda de Estrategia de Comercializaci\u00f3n (GTM) en Clay, una plataforma de comercializaci\u00f3n basada en IA. Esto significa que trabajas estrechamente con los equipos de ventas para que integren la IA en flujos de trabajo de comercializaci\u00f3n repetibles. \u00bfQu\u00e9 cambios observas en las empresas l\u00edderes a medida que la IA se incorpora a su estrategia de comercializaci\u00f3n? \u00bfQu\u00e9 aspectos de su crecimiento se ven m\u00e1s afectados cuando la IA est\u00e1 plenamente integrada?<\/span><\/h2>\n

La principal diferencia radica en que la IA ha incrementado dr\u00e1sticamente la velocidad de lanzamiento de productos por parte de los equipos de comercializaci\u00f3n. La analog\u00eda m\u00e1s cercana se encuentra en el \u00e1mbito de la ingenier\u00eda. Del mismo modo que la IA permite a los equipos de ingenier\u00eda escribir m\u00e1s c\u00f3digo y lanzar software con mayor rapidez, est\u00e1 haciendo algo similar con los equipos de ventas mediante estrategias de comunicaci\u00f3n. Estos equipos pueden lanzar nuevas campa\u00f1as, probar nuevos mensajes, enriquecer sus datos y crear automatizaciones que mejoran la productividad de las ventas, sin la necesidad de la coordinaci\u00f3n manual que antes ralentizaba todo el proceso.<\/p>\n

Eso por s\u00ed solo es significativo, pero el cambio m\u00e1s importante radica en las posibilidades que ofrece esa velocidad. Antes, muchas iniciativas de comercializaci\u00f3n tardaban tanto en coordinarse y lanzarse que las organizaciones se volv\u00edan conservadoras por naturaleza. Si una campa\u00f1a requer\u00eda meses de planificaci\u00f3n, aprobaciones interdepartamentales y trabajo operativo, exist\u00eda la presi\u00f3n de que todo saliera perfecto antes de su lanzamiento. La IA cambia esta din\u00e1mica. Resulta mucho m\u00e1s sencillo probar m\u00faltiples ideas, comparar mensajes, experimentar con nuevos segmentos y perfeccionar lo que funciona en tiempo real, en lugar de considerar cada lanzamiento como una apuesta arriesgada.<\/p>\n

Es precisamente ese aumento en la experimentaci\u00f3n lo que distingue a las empresas m\u00e1s s\u00f3lidas. No dan por sentado que pueden predecir qu\u00e9 campa\u00f1a, perfil de cliente o mensaje tendr\u00e1 mejor acogida. En cambio, est\u00e1n creando un ritmo operativo basado en pruebas y retroalimentaci\u00f3n. La IA les permite realizar m\u00e1s experimentos, recopilar informaci\u00f3n con mayor rapidez y escalar lo que funciona con menos dificultad. En la pr\u00e1ctica, esto significa que el crecimiento se centra menos en encontrar la estrategia perfecta y m\u00e1s en construir una m\u00e1quina capaz de aprender m\u00e1s r\u00e1pido que la competencia.<\/p>\n

Tambi\u00e9n tiende a favorecer un modelo de comercializaci\u00f3n m\u00e1s centralizado. Cuando los datos, los perfiles de usuario, los flujos de trabajo y la mensajer\u00eda se encuentran en un sistema coordinado, los equipos pueden actuar con rapidez sin generar caos. Se pueden realizar m\u00e1s pruebas porque los datos de entrada son m\u00e1s precisos y el ciclo de retroalimentaci\u00f3n es m\u00e1s \u00e1gil. Es ah\u00ed donde la IA comienza a integrarse de verdad. No se limita a estar al margen del flujo de trabajo ayudando a alguien a redactar un correo electr\u00f3nico, sino que forma parte de la infraestructura que ayuda a la organizaci\u00f3n a decidir qu\u00e9 hacer a continuaci\u00f3n.<\/p>\n

<\/span>En los pr\u00f3ximos dos o tres a\u00f1os, \u00bfd\u00f3nde prev\u00e9 que se produzcan los mayores cambios en el crecimiento de los ingresos, bas\u00e1ndose en lo que est\u00e1 observando actualmente en materia de desarrollo?<\/span><\/h2>\n

Creo que esos cambios se manifestar\u00e1n en tres \u00e1mbitos: el dise\u00f1o organizativo, el proceso de compra y el modelo de producto.<\/p>\n

En cuanto al dise\u00f1o organizacional, vislumbro dos futuros muy diferentes pero igualmente plausibles. Uno es la simplificaci\u00f3n. En ese escenario, las organizaciones convergen en torno a un conjunto m\u00e1s reducido de roles. Por un lado, est\u00e1n los ingenieros de comercializaci\u00f3n o los operadores altamente t\u00e9cnicos que desarrollan automatizaciones, gestionan sistemas y escalan lo que funciona. Por otro lado, est\u00e1n los representantes de ventas cuyo trabajo se centra mucho m\u00e1s en la intervenci\u00f3n humana directa: intervenir en los momentos en que el criterio, la confianza y la relaci\u00f3n siguen siendo fundamentales. En ese modelo, el sistema se encarga de la mayor parte del trabajo en lo que respecta a procesos, datos y orquestaci\u00f3n, mientras que el vendedor aplica su experiencia donde tiene mayor influencia.<\/p>\n

El otro escenario futuro es, de hecho, m\u00e1s especializado. En lugar de menos roles, las organizaciones podr\u00edan dividir el proceso de generaci\u00f3n de ingresos en segmentos m\u00e1s espec\u00edficos. Un proceso de ventas de siete etapas podr\u00eda convertirse en siete \u00e1reas de especializaci\u00f3n distintas: una persona dedicada a la prueba de concepto, otra a los aspectos legales y de adquisiciones, otra a la incorporaci\u00f3n de clientes, y as\u00ed sucesivamente. En teor\u00eda, esto puede parecer engorroso, pero si el proceso que involucra a estas personas est\u00e1 bien coordinado y la IA gestiona gran parte de la transferencia operativa, el comprador podr\u00eda obtener una mejor experiencia, ya que interactuar\u00eda con un verdadero especialista en cada momento clave.<\/p>\n

Independientemente de la tendencia que se imponga, creo que el perfil del representante de ventas va a cambiar. Los profesionales m\u00e1s valiosos podr\u00edan ser menos parecidos al vendedor generalista cl\u00e1sico y m\u00e1s expertos con amplios conocimientos en un sector, producto o caso de uso espec\u00edfico. Puede que ni siquiera sean vendedores de \u00e9lite en el sentido tradicional. Lo que importar\u00e1 ser\u00e1 su capacidad para transmitir credibilidad, responder preguntas detalladas y generar confianza. La automatizaci\u00f3n del entorno puede gestionar cada vez m\u00e1s la investigaci\u00f3n, la recopilaci\u00f3n de datos, la creaci\u00f3n de listas y el soporte de procesos que antes consum\u00edan gran parte del tiempo de un representante.<\/p>\n

Es probable que el proceso de compra se divida seg\u00fan el tipo de cliente y su complejidad. En el segmento de menor precio, muchos clientes seguir\u00e1n comprando mediante autoservicio o procesos centrados en el producto. Un poco m\u00e1s arriba, creo que veremos m\u00e1s clientes comprando a trav\u00e9s de agentes, especialmente en pymes y casos de uso comercial m\u00e1s sencillos, donde los compradores buscan respuestas pero no necesariamente necesitan un proceso de venta totalmente humano. En el segmento de mayor precio, los representantes seguir\u00e1n siendo fundamentales, pero su rol cambiar\u00e1. Dedicar\u00e1n menos tiempo a la prospecci\u00f3n y m\u00e1s tiempo a generar confianza, dise\u00f1ar soluciones y mantener una relaci\u00f3n cercana con el cliente a largo plazo.<\/p>\n

Esto podr\u00eda incluso propiciar el regreso a un modelo m\u00e1s centrado en el cliente. En lugar de dividir la experiencia del cliente entre equipos de preventa y posventa separados, algunas empresas podr\u00edan optar por mantener a una persona o un peque\u00f1o equipo cerca del cliente a lo largo del tiempo. De forma parad\u00f3jica, la IA podr\u00eda automatizar gran parte de lo que las ventas de SaaS profesionalizaron durante la \u00faltima d\u00e9cada y reorientar a los vendedores humanos hacia un trabajo de relaciones m\u00e1s profundas.<\/p>\n

Luego est\u00e1 el aspecto del producto. Las empresas cuyos productos son esencialmente capas de interfaz de usuario sobre flujos de trabajo tendr\u00e1n que preguntarse cada vez m\u00e1s si est\u00e1n dise\u00f1ados para un mundo impulsado por agentes. Si el software va a ser utilizado no solo por humanos, sino tambi\u00e9n por agentes, entonces los productos y los modelos de precios deben evolucionar en consecuencia. Esto probablemente signifique un dise\u00f1o m\u00e1s centrado en las API, una l\u00f3gica m\u00e1s basada en el consumo y una mayor reflexi\u00f3n sobre qu\u00e9 partes del producto pueden usarse como primitivas dentro de sistemas automatizados. Las empresas que se adapten a este cambio estar\u00e1n mejor posicionadas para el crecimiento que aquellas que sigan basadas en un modelo de interfaz humana puramente presencial.<\/p>\n

<\/span>Si analizamos las organizaciones de ingresos m\u00e1s innovadoras de la actualidad, \u00bfqu\u00e9 diferencia a los equipos que escalan con \u00e9xito la IA de aquellos que se quedan estancados en proyectos piloto? \u00bfQu\u00e9 cambios implementaron en su modelo operativo, ya sea en cuanto a personal, procesos, datos o gobernanza?<\/span><\/h2>\n

La principal diferencia radica en que los equipos que tienen \u00e9xito esperan que la versi\u00f3n inicial falle, o al menos que no alcance las expectativas. Entienden desde el principio que implementar IA no suele ser un proceso sencillo. Con el software tradicional, la organizaci\u00f3n a menudo se adapta al producto. Con la IA, suele ser al rev\u00e9s. El sistema debe configurarse en funci\u00f3n del funcionamiento real de la empresa, la estructura de sus datos, la definici\u00f3n de \u00e9xito y la necesidad de intervenci\u00f3n humana. Esto hace que el proceso sea m\u00e1s complejo, iterativo y, a veces, frustrante al principio.<\/p>\n

Las organizaciones que se estancan en los proyectos piloto suelen interpretar err\u00f3neamente ese desorden como prueba de que el enfoque no funciona. Prueban una primera versi\u00f3n, el retorno de la inversi\u00f3n no es evidente de inmediato, las m\u00e9tricas son inconsistentes y la iniciativa se estanca. Los equipos m\u00e1s eficaces tratan esa fase como algo normal. Se dan suficiente margen para refinar el caso de uso, limpiar los datos, mejorar las indicaciones, ajustar el flujo de trabajo y seguir adelante hasta que el valor se haga evidente. En muchos casos, no es la primera ni la segunda versi\u00f3n la que transforma la organizaci\u00f3n. Es la cuarta versi\u00f3n la que finalmente funciona y se convierte en algo que entusiasma a todos.<\/p>\n

Esto requiere el compromiso del liderazgo, pero tambi\u00e9n un modelo operativo diferente. Los equipos m\u00e1s s\u00f3lidos crean ciclos de iteraci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidos, centralizan la experimentaci\u00f3n y se toman muy en serio la calidad de los datos. Gran parte del valor de la IA depende de que los datos subyacentes sean utilizables, estructurados y fiables. Si esa base es d\u00e9bil, la organizaci\u00f3n tendr\u00e1 dificultades para obtener resultados consistentes, por muy prometedora que parezca la herramienta en una demostraci\u00f3n. Por lo tanto, en la pr\u00e1ctica, escalar la IA a menudo implica invertir no solo en una nueva aplicaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n en la disciplina fundamental de c\u00f3mo se gestiona y activa la informaci\u00f3n.<\/p>\n

Un ejemplo ilustrativo es Intercom y su estrategia centrada en Finn. Lo destacable no es solo que la empresa lanzara un producto de IA, sino que reorientara tanto el producto como su estrategia de comercializaci\u00f3n en torno a esta oportunidad. Mediante la segmentaci\u00f3n basada en IA, el equipo pudo identificar microsegmentos que encajaban a la perfecci\u00f3n. En el caso de Finn, estos clientes ideales sol\u00edan tener una s\u00f3lida base de conocimientos de soporte y un alto volumen de solicitudes de asistencia. Una vez definido este perfil, el equipo pudo identificar y centrarse en segmentos espec\u00edficos donde el producto ten\u00eda mayores probabilidades de \u00e9xito.<\/p>\n

Esa es la disciplina operativa que distingue los proyectos de IA escalables de los proyectos piloto aislados. Los equipos exitosos no se conforman con un caso de uso general. Refinan, segmentan, prueban y optimizan hasta encontrar d\u00f3nde funciona realmente el sistema. Entonces, lo escalan. Muchas organizaciones nunca llegan tan lejos porque se rinden en la etapa intermedia, antes de que el sistema haya tenido tiempo de madurar.<\/p>\n

<\/span>\u00bfCu\u00e1l es una suposici\u00f3n com\u00fan, pero ya obsoleta, sobre c\u00f3mo se debe gestionar la generaci\u00f3n de ingresos? \u00bfQu\u00e9 le gustar\u00eda que los l\u00edderes comprendieran sobre lo que la IA ya puede hacer hoy en d\u00eda, bas\u00e1ndose en lo que observa en la pr\u00e1ctica?<\/span><\/h2>\n

Una de las ideas m\u00e1s obsoletas es que la prospecci\u00f3n depende fundamentalmente del talento individual de cada representante. Muchas empresas a\u00fan operan como si el \u00e9xito en las ventas salientes residiera en que cada representante creara listas, investigara cuentas, encontrara contactos, elaborara mensajes y ejecutara todo ello con una calidad constante. En realidad, ese modelo siempre ha sido mucho menos fiable de lo que las organizaciones quer\u00edan creer.<\/p>\n

Lo que realmente importa es la calidad de la segmentaci\u00f3n y la calidad de los datos. En Clay, tenemos una frase que lo resume a la perfecci\u00f3n: la lista es el mensaje. Si sabes qu\u00e9 cuentas son importantes, qu\u00e9 personas son relevantes, qu\u00e9 se\u00f1ales indican el momento oportuno y qu\u00e9 contexto debe guiar la comunicaci\u00f3n, ya est\u00e1s muy avanzado en una estrategia de prospecci\u00f3n mucho m\u00e1s eficaz. La IA es cada vez m\u00e1s eficaz en esta fase del proceso. Puede ayudar a identificar las empresas adecuadas, encontrar los contactos id\u00f3neos, organizar las se\u00f1ales pertinentes e incluso generar puntos de partida sensatos para la mensajer\u00eda con una velocidad y coherencia dif\u00edciles de igualar manualmente.<\/p>\n

Eso no significa que los vendedores humanos ya no importen. Significa que el centro de gravedad cambia. La diferencia radica menos en qui\u00e9n puede dedicar tres horas a crear una hoja de c\u00e1lculo con cuentas y m\u00e1s en qui\u00e9n puede entablar una conversaci\u00f3n en vivo y generar valor real. Los mejores representantes son aquellos que pueden demostrar conocimiento, credibilidad y utilidad frente al cliente. Son aquellos que pueden hacer preguntas inteligentes, comprender los matices y generar confianza. La IA puede eliminar gran parte del trabajo repetitivo que antes se realizaba antes de ese momento.<\/p>\n

Esto tambi\u00e9n implica que las empresas deber\u00edan replantearse cu\u00e1nta actividad de prospecci\u00f3n realmente necesitan descentralizar. Para muchas organizaciones, especialmente aquellas con perfiles de cliente ideal (ICP) claros y procesos repetibles, centralizar una mayor parte de la segmentaci\u00f3n, la identificaci\u00f3n de contactos y el desarrollo de mensajes puede elevar el nivel de calidad de todo el equipo de ventas. En lugar de pedir a cincuenta representantes que realicen las mismas tareas de investigaci\u00f3n y segmentaci\u00f3n con distintos niveles de calidad, una empresa puede centralizar todo esto, automatizar gran parte del proceso y permitir que los representantes se centren en las tareas m\u00e1s personales que no se pueden automatizar por completo.<\/p>\n

Esto rompe con muchas ideas preconcebidas sobre ventas, como la de que la mejor manera de mejorar la generaci\u00f3n de oportunidades de venta es simplemente contratar m\u00e1s representantes y esperar que suficientes de ellos sean excepcionales. Cada vez m\u00e1s, una soluci\u00f3n m\u00e1s eficaz podr\u00eda ser construir un sistema mejor, de modo que el rendimiento dependa menos de la variabilidad aleatoria y m\u00e1s de la inteligencia compartida.<\/p>\n

<\/span>Si tuvieras que dar un mensaje a los directores ejecutivos y a los consejos de administraci\u00f3n sobre c\u00f3mo la IA est\u00e1 cambiando el liderazgo en materia de ingresos, \u00bfcu\u00e1l ser\u00eda?<\/span><\/h2>\n

El mensaje es que los mejores l\u00edderes de ingresos ahora deben pensar como l\u00edderes de sistemas. Los CRO m\u00e1s destacados que conozco no se limitan a gestionar equipos de ventas ni a perseguir cuotas. Analizan la estrategia de comercializaci\u00f3n casi como un l\u00edder de producto o de ingenier\u00eda analizar\u00eda un sistema del que son responsables de mejorar. Piensan en las herramientas, los flujos de datos, los ciclos de retroalimentaci\u00f3n, la velocidad de las campa\u00f1as, los puntos de automatizaci\u00f3n y los lugares donde los humanos generan el mayor valor diferencial.<\/p>\n

Se trata de un cambio significativo en la postura de liderazgo. Un l\u00edder de ingresos moderno debe tener una visi\u00f3n clara sobre el papel de la IA en la organizaci\u00f3n, qu\u00e9 tareas pueden automatizarse hoy, cu\u00e1les deben seguir siendo gestionadas por humanos, c\u00f3mo los representantes de ventas utilizan actualmente la IA de forma fragmentada y qu\u00e9 necesita centralizarse para que la empresa no obtenga \u00fanicamente mejoras de productividad puntuales y aisladas. La cuesti\u00f3n no es si se est\u00e1 experimentando con estas herramientas; en la mayor\u00eda de las organizaciones, ya se est\u00e1 haciendo. La cuesti\u00f3n es si el liderazgo est\u00e1 transformando esos experimentos dispersos en un modelo operativo coherente.<\/p>\n

Tambi\u00e9n existe una implicaci\u00f3n en materia de talento que los consejos de administraci\u00f3n y los directores ejecutivos deben tomar en serio. Si la IA puede automatizar una parte significativa del trabajo repetitivo relacionado con los ingresos, la composici\u00f3n del equipo cambiar\u00e1. Algunos puestos se reducir\u00e1n. Otros se volver\u00e1n m\u00e1s t\u00e9cnicos. Algunas organizaciones podr\u00edan necesitar menos representantes de ventas tradicionales y m\u00e1s expertos en productos, operadores o especialistas en el sector. Las empresas que mejor gestionen este cambio no ser\u00e1n las que simplemente reduzcan la plantilla m\u00e1s r\u00e1pidamente, sino las que redise\u00f1en el trabajo de forma reflexiva y adapten el talento al nuevo modelo.<\/p>\n

Por eso creo que el enfoque m\u00e1s \u00fatil es tratar la estrategia de comercializaci\u00f3n como un producto o sistema. Esto ayuda a los l\u00edderes a tomar mejores decisiones en el presente y, adem\u00e1s, los protege de la incertidumbre sobre la evoluci\u00f3n futura de los modelos. Nadie sabe con exactitud hasta d\u00f3nde llegar\u00e1n las capacidades de los agentes ni con qu\u00e9 rapidez. Sin embargo, los l\u00edderes que ya est\u00e9n construyendo un sistema de ingresos modular, observable y mejorable estar\u00e1n en una posici\u00f3n mucho m\u00e1s s\u00f3lida si dichas capacidades mejoran r\u00e1pidamente. Estar\u00e1n preparados para adaptarse, porque ya est\u00e1n pensando en t\u00e9rminos de arquitectura, no solo en t\u00e9rminos de personal y procesos.<\/p>\n

En ese sentido, la IA no solo est\u00e1 cambiando la forma en que los equipos de ventas trabajan, sino que est\u00e1 transformando el liderazgo en este \u00e1mbito. El modelo anterior premiaba a los gerentes que pod\u00edan impulsar la actividad dentro de un sistema de ventas convencional. El modelo emergente premia a los l\u00edderes que pueden redise\u00f1ar ese sistema.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Una conversaci\u00f3n con Everett Berry, jefe de ingenier\u00eda de comercializaci\u00f3n en Clay.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":144048,"template":"","interview-categories":[11363],"class_list":["post-144046","interviews","type-interviews","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","interview-categories-sales-and-revenue"],"yoast_head":"\nClay\u2019s Everett Berry on AI and new shape of go-to-market<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover the impact of AI on go-to-market leadership and revenue growth with insights from industry expert Everett Berry.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.n2growth.com\/es_cl\/interviews\/clays-everett-berry-on-ai-and-new-shape-of-go-to-market\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" 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