Director, responsable de producto en HubSpot
Taylor Pechacek es responsable de producto en HubSpot, donde está desarrollando nuevos productos basados en la inteligencia artificial que replantean la forma de conectar a las personas, los datos y la inteligencia artificial para que los equipos puedan alcanzar objetivos más ambiciosos.
Responsable de Marketing y Producto en Presspage
Teis Meijer es director de Marketing y Producto en Presspage, una plataforma de comunicación corporativa para empresas. Su trabajo abarca tanto el ámbito del producto como el del marketing: definir las funciones del producto, fijar su precio y llevar a cabo las campañas para su lanzamiento al mercado.
Responsable de Marketing Estratégico en Tribute Home Care
Brian Cavoli es un experto en crecimiento y marketing con más de 25 años de experiencia en el ámbito de la estrategia empresarial, la tecnología y el crecimiento de la cartera de clientes.
Taylr Pechacek, Teis Meijer y Brian CavoliPrimer vistazo: el nuevo producto de gestión del trabajo basado en IA de HubSpot
La mayor parte del trabajo que determina el éxito de una relación con el cliente no se lleva a cabo dentro del CRM. Se realiza en torno a él: en planes de incorporación, guías de eventos, estrategias de cuentas y listas de verificación de campañas que se encuentran en Monday, ClickUp, hojas de cálculo y documentos compartidos, permanentemente desconectados de los datos de los clientes que deberían guiarlos. Esta sesión, moderada por la responsable de producto Hannah Baca, comenzó abordando esa brecha y, a continuación, cedió la palabra a dos profesionales que han estado utilizando HubSpot Work Management en su versión beta privada para subsanarla.
Lo que siguió no fue tanto una presentación del producto como un par de informes de campo sinceros: uno sobre cómo convertir la planificación de cuentas importantes, que antes consistía en una presentación de diapositivas anual, en un hábito operativo diario; y otro sobre cómo hacer que una máquina de seminarios web y relaciones públicas funcione sin que un pequeño equipo de marketing se vea abrumado por el trabajo repetitivo de producción. Entre ambos se situaba el argumento más interesante: que cuando el trabajo y el contexto del cliente comparten por fin un mismo espacio, el propio sistema empieza a volverse más inteligente.
El enfoque se planteó deliberadamente sin pretensiones. Incorporar a un cliente, planificar un evento, gestionar una cuenta clave: estas son las acciones operativas que determinan si un acuerdo se convierte en una relación. Sin embargo, casi ninguna de ellas queda registrada en el lugar donde se almacena el expediente del cliente. Están dispersas entre herramientas de proyectos, hojas de cálculo y documentos, cada una con su propio responsable, su propio campo de estado y su propia versión de la verdad.
La respuesta de HubSpot, presentada aquí por primera vez en versión beta pública, consiste en incorporar esa capa de trabajo directamente a HubSpot como gestión del trabajo nativa de IA. La propuesta no es «otra herramienta de tareas». Se trata de que el plan, las tareas y los datos del cliente sean un mismo objeto, de modo que el progreso actualice el contexto y el contexto determine la siguiente acción.
La descripción general del producto se resumió en tres afirmaciones, cada una de las cuales quedó posteriormente corroborada por los testimonios de los clientes. La primera es la flexibilidad: los tableros, las tablas de datos, los formularios y los agentes se integran en el producto, y los agentes se posicionan como compañeros de trabajo que asumen tareas, en lugar de como un asistente externo.
La segunda es el contexto compartido. Dado que el trabajo se gestiona en el CRM, se actualiza automáticamente, con visibilidad en tiempo real de los responsables y las fechas de vencimiento, y los contactos, las oportunidades y las campañas pueden vincularse a las tareas operativas que les dan servicio. La tercera es un único plan compartido: RevOps, ventas, marketing y la persona que realmente se encarga del evento o de la cuenta trabajan todos a partir del mismo documento, mientras que los agentes se encargan del trabajo pesado en segundo plano.
El ciclo en torno al cual se ha diseñado el producto: Conocer, Planificar, Actuar, Aprender; cada ciclo completado alimenta al siguiente.
El primer caso práctico lo aportó Brian, que dirige un equipo en el sector de los envíos sanitarios, donde un pequeño grupo de clientes y socios representa una parte desproporcionada de los ingresos. La planificación estratégica para esas cuentas nunca fue el problema: sus comerciales elaboraban material promocional realmente bueno. El problema era lo que ocurría después.
«Se queda en una presentación de PowerPoint que está en un servidor al que solo se accede un par de veces al año».
Todo el mundo trabajaba en HubSpot a diario, pero apenas se sabía si el plan se estaba llevando a la práctica. La conclusión fue contundente: la planificación tenía que dejar de ser un ejercicio anual y convertirse en un hábito operativo —«parte de nuestro flujo de trabajo, parte de nuestros sistemas diarios, cada día»—, lo que significaba que tenía que estar donde el equipo ya dedicaba su tiempo. Ahora, cada cuenta importante tiene su propio espacio de trabajo dedicado en Work Management.
El resultado observado fue una mejora cuantificable en el crecimiento de las cuentas importantes, que Brian atribuyó menos al software que al rigor que este imponía: más rigor, mejores resultados. Para él, el beneficio secundario era aún más importante. Los equipos de cuentas, los equipos de servicios y el departamento de marketing ahora acceden a HubSpot con mucha más frecuencia —para actualizar tareas, acciones y revisar resultados—, de modo que los planes y los aprendizajes se acumulan en un mismo lugar. Un mayor contexto en HubSpot hace que la IA sea más inteligente, lo que se espera que tenga un efecto multiplicador en las fases posteriores.
La demostración —con los datos confidenciales del cliente ocultos— mostró cómo se elabora el plan, en lugar de simplemente almacenarlo. La IA va primero: revisa el historial de la cuenta, el rendimiento con el socio, las tendencias de ventas y los servicios prestados; a continuación, analiza todas las notas de la cuenta para sintetizar el historial de la relación, los puntos débiles, las oportunidades y las necesidades no satisfechas.
Solo entonces entra en juego el factor humano. El gestor de desarrollo de relaciones —el comercial que se reúne físicamente con el cliente— aporta su criterio sobre el terreno una vez al año, y la combinación de ambos elementos se convierte en la estrategia de la cuenta. Esa secuencia es importante: la IA se encarga de la recopilación y la síntesis, mientras que el comercial aporta la intención.
Estructuralmente, el espacio de trabajo mantiene los planes y las secciones de los comerciales a la izquierda, una página wiki que contiene el plan elaborado por la IA (obstáculo u objetivo, lo que el equipo intenta lograr, a quién se le ha asignado) y, a continuación, una vista de proyecto convencional con acciones, responsables designados y fechas de vencimiento. El resultado es que las actividades de marketing y los compromisos de ejecución se sitúan por fin junto a la estrategia que los justificó.
La segunda historia la contó Tyson, responsable de producto y marketing en Trustpage, una empresa de software de verificación y certificación que vende a grandes marcas globales. Los ciclos de ventas duran aproximadamente entre seis y nueve meses y abarcan numerosos puntos de contacto, canales, partes interesadas y personas clave, y dos décadas de actividad han generado un volumen considerable de datos. Hace aproximadamente dos años y medio, la empresa decidió consolidar esos datos en un único sistema de forma escalable, precisamente para que más adelante fuera posible aplicar casos de uso de la IA. La gestión del trabajo es la vía por la que ahora llegan a esas aplicaciones.
Su estrategia de comercialización se apoya en gran medida en los seminarios web en directo, ya que su público, compuesto por profesionales de la comunicación, disfruta de verdad compartiendo un espacio e interactuando. El problema es que los seminarios web no son una estrategia escalable para un equipo muy pequeño: cada edición exige las mismas tareas y los mismos contenidos, que hay que volver a crear desde cero, y nada de ello aporta mucho valor al seminario web en sí. La ambición era dedicar el tiempo a contenidos creativos y entretenidos y a la experiencia de los asistentes, sin dejar de impulsar las inscripciones.
El mecanismo se basa en desencadenantes. Al programar un seminario web en el software correspondiente, Work Management crea automáticamente el plan del proyecto, asigna tareas a las personas implicadas adecuadas, establece plazos y marca como completado el trabajo ya realizado. El mismo patrón se extiende a las relaciones públicas, donde un espacio de trabajo alberga el intercambio entre el responsable de relaciones públicas y los periodistas —incluido, por ejemplo, el caso de un periodista que solicita fotografías diferentes o de mejor calidad—, absorbiendo así la comunicación repetitiva, tanto interna como externa.
Lo que sorprendió al equipo fue hasta qué punto se amplió el valor. Se concibió como un sustituto de Asana y Google Docs; la IA resultó ser considerablemente más capaz, pasando de la redacción del primer borrador a la generación completa de los materiales. Escribe con el estilo, la estructura y el tono propios del usuario —«un boletín perfecto para mí»— y ahora produce los recursos reales: correo electrónico, página de destino, formulario, entrada de blog y publicación en redes sociales, que aparecen directamente debajo de la tarea en lugar de como un documento independiente. Los recursos se alojan en Marketing Studio; algunos se crean manualmente y otros mediante un agente de gestión de trabajo personalizado creado por el equipo. La prueba de cobertura fue involuntaria: mientras un compañero responsable de contenidos y eventos estaba de vacaciones, el sistema envió el mensaje de todos modos, con las diapositivas y la lista de asistentes intactas. La dirección, por su parte, obtuvo visibilidad sobre el rendimiento de los seminarios web y quiénes asistieron, mientras que la gestión del proyecto se llevaba a cabo en segundo plano.
Ambos invitados comenzaron de la misma manera —navegando por menús y pulsando botones— y a ambos se les dijo lo mismo: solo tienes que preguntar. La barra Omni convierte la configuración en una conversación, y este cambio transformó la rapidez con la que podían crear. En el caso de las grandes cuentas, replicar manualmente la estructura de un espacio de trabajo en muchas cuentas resultaba laborioso; dar instrucciones a la IA para que «replicara esto, cambiara aquello o no incluyera lo otro» agilizó cada variante.
La capacidad de chat superó las expectativas en una prueba más literal. Un usuario subió una hoja de cálculo con tareas junto con capturas de pantalla de sus tableros de Asana existentes; la IA le hizo unas cuantas preguntas aclaratorias y desarrolló todo el alcance del proyecto. La iteración resultó igualmente conversacional: se pudo reorientar un plan hacia ponentes externos o añadir a una persona concreta sobre la marcha, sin tener que reconstruir nada.
Destacaron dos observaciones. En primer lugar, la IA integrada en el producto conoce mejor las capacidades del propio producto que cualquier usuario individual, e incluye un modo de planificación para diseñar un proceso antes de ejecutarlo. En segundo lugar, la generación de indicaciones fomenta la transferencia de habilidades: los equipos que ya dominan Claude y herramientas similares pueden reutilizar las mismas consultas dentro de HubSpot y obtener mejores respuestas, simplemente porque el producto tiene acceso a más contexto y datos.
El consejo más aplicable de la sesión no tenía nada que ver con las funcionalidades. Ambos equipos adaptaron Work Management al proceso que ya llevaban a cabo, en lugar de forzar un cambio en el proceso para adoptar un producto.
«El proyecto en su conjunto no cambió, las tareas son las mismas, solo que se desarrollan en un entorno diferente —y se podría decir que es un entorno más propicio para las tareas».
El modelo de implantación estuvo dirigido por el desarrollador: en ambos casos, una sola persona creó el espacio de trabajo con IA y, a continuación, lo implantó —en un caso, para el equipo de ventas y el equipo de soluciones para clientes—. Es rápido, pero conlleva sus propios riesgos. La mentalidad de gestión de proyectos resulta intuitiva para los profesionales del marketing, pero mucho menos en otros ámbitos; conseguir que los equipos de ventas y de soluciones para clientes trabajaran con ese nivel de detalle requirió formación y repetición, además de documentar explícitamente los pasos del proceso.
El respaldo de la dirección resultó decisivo. El responsable de ventas programó una revisión los lunes de cada plan de cuentas importantes, lo que significaba que los registros tenían que estar al día antes de la reunión de directivos: una sencilla cadencia que contribuyó más a la adopción que cualquier otra función. El contrapunto sincero provino de la propia admisión del entusiasta usuario pionero.
«Tengo tendencia a lanzarme a ello y luego dejarme llevar, y espero que la gente simplemente se sume, pero no ha sido exactamente así».
Work Management se posiciona como un motor de trabajo de IA horizontal, más que como una herramienta departamental, y la beta privada lo confirmó: la planificación de cuentas de ventas, la incorporación de clientes y la coordinación de marketing se desarrollaron sobre los mismos cimientos. Uno de los invitados gestiona ahora aproximadamente cuatro casos de uso simultáneamente, incluyendo la implementación para clientes y un ciclo de retroalimentación sobre el producto notablemente ambicioso.
En ese cuarto caso, un agente revisa todos los contactos y cuentas activos, recoge todos los puntos de contacto —interacciones por chat, seminarios web, actividad en la web, correos electrónicos—, los transcribe y analiza, extrae fragmentos de comentarios sobre el producto, como solicitudes de funciones, objeciones sobre los precios y menciones a la competencia, y los deriva para que la gestión de producto pueda actuar. Es un buen ejemplo de lo que se hace posible una vez que la capa de trabajo y los datos de los clientes comparten una base común.
Sin embargo, el consejo que se dio a los asistentes fue la moderación. Empezar con un caso de uso que suponga un gran problema y un gran valor, en lugar de implementar todo de una vez; el segundo invitado comenzó con un único proceso manual caótico y solo entonces amplió la pregunta: ¿qué partes de nuestra estrategia de comercialización tienen lugar fuera de HubSpot y requieren colaboración? Los datos capturados en esos lugares se consideran valiosos por sí mismos, ya que son la base del aprendizaje del sistema.
