El responsable de ingresos afirma que la adopción de la IA necesita un caso de negocio antes de llegar a la estrategia comercial

Alexey Navolokin dirige el negocio de AMD en APAC, donde impulsa la estrategia, las alianzas y la estrategia de comercialización.

Hablamos con Alexey para conocer cómo la IA está cambiando las estrategias de gestión de ingresos. Esto es lo que nos contó.

El liderazgo de ingresos en la era de la IA no consiste en defender un territorio.

Dirijo el negocio de AMD en APAC —empresas, nube, mercado comercial y consumo—, impulsando la estrategia, las alianzas y la estrategia de comercialización para llevar EPYC, Ryzen, Radeon e Instinct a centros de datos, ordenadores e infraestructuras de IA.

Pero el camino hasta aquí no fue lineal, y eso es lo que quiero compartir.

Comencé en el ámbito de la tecnología empresarial en empresas como Apple e Intel, donde aprendí a crear y ampliar estructuras globales de comercialización. Después, me embarqué en algo más arriesgado: liderar el desarrollo de mercados y software para una empresa emergente de cadena de bloques que prestaba servicio a operadores de telecomunicaciones. Durante esos años asesoré a empresas emergentes y pymes de Singapur en transformación digital, ayudándolas a utilizar la tecnología de registros distribuidos para aportar transparencia a las cadenas de suministro, la seguridad alimentaria y el comercio global. No había manual ni hoja de ruta. Solo la convicción de que las tecnologías emergentes acabarían transformando la forma de operar de las empresas.

La convicción resultó ser acertada, aunque antes de lo que esperaba y respecto a una tecnología distinta de aquella por la que aposté inicialmente.

La cadena de bloques me enseñó a vender un cambio de paradigma antes de que el mercado estuviera preparado para él. Esa resultó ser exactamente la habilidad que necesitaba cuando la IA dejó de ser una diapositiva en la presentación de otra persona y se convirtió en el producto. En AMD, he visto cómo el propio liderazgo de ingresos se ha reconfigurado: la estrategia de comercialización ahora tiene en cuenta la economía de la computación, las hojas de ruta de las GPU y las alianzas del ecosistema con gobiernos y proveedores de servicios en la nube a hiperescala, no solo los programas de canal y los objetivos trimestrales.

Por eso, hoy mi trabajo no consiste únicamente en vender procesadores y aceleradores. Consiste en construir el ecosistema de IA de AMD en APAC: colaborar con organismos gubernamentales, forjar alianzas con plataformas en la nube y para desarrolladores, y definir cómo las empresas de la región adoptan infraestructuras de IA a gran escala.

Este viaje me enseñó algo: el liderazgo de ingresos en la era de la IA no consiste en defender un territorio. Consiste en adelantarse al próximo cambio de infraestructura, mantener una participación activa mientras el mercado se pone al día y tener la mentalidad necesaria para el cambio para reconstruir el manual cuando el anterior deja de funcionar.

Venta de hardware y plataformas mediante un modelo híbrido

AMD es un líder consolidado y cotizado en bolsa del sector de los semiconductores que compite en la vanguardia de la computación de alto rendimiento y adaptativa: tecnologías de CPU, GPU, FPGA, DPU, NPU y aceleradores de IA (EPYC, Ryzen, Radeon, Instinct).

Vendemos hardware y plataformas mediante un modelo híbrido que incluye acuerdos directos con empresas y proveedores de servicios en la nube a hiperescala, alianzas con fabricantes de equipos originales y socios de canal, así como ofertas relacionadas con el software y el ecosistema, como ROCm y soluciones de infraestructura de IA.

Flujo de trabajo de preparación de reuniones con clientes impulsado por IA

Segmentamos la estrategia de comercialización entre las áreas empresarial, de nube, comercial y de consumo, y desarrollamos una estrategia de comercialización interfuncional en torno a socios de canal, iniciativas de venta conjunta con proveedores de servicios en la nube a hiperescala, alianzas con fabricantes de equipos originales y colaboración con gobiernos y el sector público (MSIT, EDB, NIPA) para establecer alianzas estratégicas de infraestructura de IA.

Atendemos mercados de toda APAC, con especial presencia en Corea, Australia, Singapur y otros países del Sudeste Asiático, abarcando clientes de infraestructuras de centros de datos, ordenadores, IA y computación en el borde.

Cómo la IA transforma las estrategias de gestión de ingresos

En AMD, la empresa adoptó herramientas de IA de manera informal en sus distintos departamentos, sin una forma común de medir su valor empresarial; los proyectos avanzaban impulsados por el entusiasmo por la tecnología, en lugar de basarse en una comprensión clara de los costes, los beneficios y la alineación con los objetivos empresariales.

Después, la organización de TI de AMD, bajo la dirección del CIO Hasmukh Ranjan, reestructuró la forma de introducir la IA en el trabajo relacionado con los ingresos y en las operaciones. Ahora AMD somete cada propuesta de IA a un filtro basado en el caso de negocio —coste, beneficio y adecuación— antes de seguir adelante, con indicadores clave de rendimiento definidos para hacer un seguimiento de la generación de valor. Como parte de este cambio, AMD trazó un mapa del «día a día» de determinados puestos, incluido el de ventas, y creó herramientas de IA adaptadas a cada función en lugar de implementar herramientas genéricas en toda la empresa.

Con unos KPI claros en todas las funciones, AMD ahora puede señalar mejoras medibles y específicas de cada función: finanzas observa un aumento del 15 % en la productividad gracias a la automatización impulsada por IA, y los análisis de aprendizaje automático han generado mejoras en el rendimiento de la fabricación de semiconductores valoradas en millones de dólares. Un catálogo interno de más de 100 casos de uso de IA documentados permite ahora a los equipos replicar lo que funciona en lugar de experimentar desde cero.

El cambio no consiste en que AMD haya añadido una herramienta de IA a ventas, sino en que ahora AMD exige un caso de negocio y un KPI medible antes de que cualquier iniciativa de IA afecte al trabajo de cara a los ingresos. Esto convierte la adopción de la IA en las funciones de GTM, de una serie de experimentos aislados, en una capacidad repetible y rastreable.

Consejo de Alexey

Creo que la IA genera su mayor impacto comercial no al sustituir a los vendedores, sino al ayudar a cada vendedor a trabajar cada día con la preparación y la perspectiva de su mejor jornada.

Un flujo de trabajo basado en IA que utilizo a diario es la preparación de una reunión con un cliente ejecutivo, desde la investigación hasta el seguimiento.

Comienza con la recopilación mediante IA de información pública: los últimos resultados del cliente, sus prioridades estratégicas, sus inversiones tecnológicas, el panorama competitivo y las tendencias del sector. En lugar de dedicar horas a reunir datos, recibo un informe ejecutivo conciso en cuestión de minutos.

A continuación, la IA conecta esa información externa con nuestras prioridades internas. Identifica en qué puntos la cartera de AMD se alinea mejor con los objetivos empresariales del cliente, ya sea en infraestructura de IA, iniciativas de IA soberana, expansión de la nube o modernización empresarial.

Antes de la reunión, la IA prepara una presentación personalizada, sugiere temas de debate para ejecutivos, destaca el posicionamiento competitivo e incluso anticipa preguntas basándose en interacciones anteriores con el cliente y en la evolución del mercado.

Después de la reunión, la IA resume la conversación, registra las acciones, redacta correos electrónicos de seguimiento, actualiza los registros del CRM y recomienda la siguiente interacción más adecuada. Lo que antes llevaba varias horas ahora lleva minutos, lo que me permite dedicar más tiempo a los clientes y menos a la administración.

El mayor valor en este caso es que la IA comprime el tiempo entre la perspectiva, la decisión y la interacción con el cliente.

Para una organización global como AMD, donde las oportunidades abarcan proveedores de nube, empresas, gobiernos e innovadores de IA en Asia-Pacífico, la velocidad importa. Una preparación más rápida conduce a conversaciones mejores. Las conversaciones mejores conducen a relaciones más sólidas con los clientes. Y unas relaciones más sólidas terminan impulsando los ingresos.

Ahí es donde creo que la IA genera su mayor impacto comercial: no al sustituir a los vendedores, sino al ayudar a cada vendedor a trabajar cada día con la preparación y la perspectiva de su mejor jornada.

Las mejores áreas para utilizar la IA y los resultados

Las áreas de las organizaciones de ingresos que se adaptan bien a la asistencia de la IA son:

• Priorización de la cartera de oportunidades: identificación de señales a partir de la actividad de las cuentas y los datos de interacción
• Puntuación de oportunidades: comparación de patrones con datos históricos de operaciones ganadas y perdidas
• Previsión: agregación de los datos de la cartera de oportunidades en proyecciones más rápidamente que con las consolidaciones manuales
• Dimensionamiento de territorios y mercados

Los resultados positivos que hemos observado hasta ahora son:

• Reducción del tiempo del ciclo de propuesta a borrador en entregables estratégicos: los modelos financieros y las presentaciones que antes llevaban semanas ahora llevan días
• Más iteraciones posibles por operación o propuesta en el mismo periodo de tiempo, lo que se traduce en un resultado final más preciso
• Capacidad de producir personalmente activos interfuncionales —modelo, narrativa y elementos visuales— que antes requerían la participación de otros equipos

• Mejoras en la precisión de las previsiones
• Reducción de la pérdida de clientes

En el lado negativo, he observado una dependencia excesiva de las puntuaciones generadas por IA, que no tuvieron en cuenta el contexto relacional y político de las operaciones con gobiernos. Además, el tiempo necesario para revisar y corregir los resultados de la IA ocasionalmente compensa el tiempo ahorrado al generarlos. Y, aunque la IA ha mejorado drásticamente la productividad, eso no siempre se traduce en un crecimiento proporcional de los ingresos.

Por qué los líderes de ingresos deben equilibrar la eficiencia de la IA con el criterio humano

Una de las cosas que se han vuelto más difíciles con la IA es saber cuándo no confiar en ella.

La IA resume información de forma eficaz, identifica patrones y acelera las tareas cotidianas. Pero en las ventas empresariales, la velocidad puede crear una falsa sensación de certeza.

Un plan de cuenta, una previsión o un informe del cliente generados por IA pueden parecer pulidos y completos, pero pueden pasar por alto las dinámicas sutiles que determinan el éxito o el fracaso de un acuerdo estratégico: cambios en el patrocinio ejecutivo, políticas organizativas, modificaciones presupuestarias o la solidez de una relación de confianza.

Para los responsables de ingresos, esto crea un nuevo desafío: equilibrar la eficiencia impulsada por la IA con el criterio humano.

En AMD, hemos comprobado que la IA aporta el mayor valor cuando prepara a nuestros equipos para mantener mejores conversaciones con los clientes, no cuando sustituye decisiones comerciales críticas. Nuestros equipos de cuentas siguen validando los conocimientos generados por la IA, cuestionando las suposiciones y aplicando su propia experiencia antes de interactuar con los clientes o asumir compromisos estratégicos.

Por qué la IA tiene dificultades con los matices de los acuerdos y la confianza

La IA todavía tiene dificultades para comprender el contexto humano que hay detrás de los acuerdos empresariales. En las ventas B2B complejas, especialmente en el caso de la infraestructura de IA, los mayores obstáculos rara vez son técnicos. Son organizativos.

La IA puede analizar datos del CRM, resumir reuniones, identificar señales de compra e incluso predecir la probabilidad de cierre de un acuerdo. Pero a menudo pasa por alto los matices que los líderes de ventas experimentados reconocen de inmediato.

Por ejemplo, una oportunidad estratégica puede parecer saludable porque la participación de los directivos es elevada, la evaluación técnica avanza y el proceso de compras ya ha comenzado. Sobre el papel, la IA puede clasificarla como una oportunidad con alta probabilidad de cierre. Sin embargo, un equipo de cuentas experimentado puede saber que el presupuesto del cliente ha cambiado discretamente, que una decisión a nivel del consejo se ha retrasado o que un patrocinador ejecutivo clave ha asumido otro cargo. Es posible que esos factores nunca aparezcan en los datos estructurados y, aun así, pueden cambiar por completo el resultado de la oportunidad.

En AMD, consideramos la IA un sistema de apoyo a la toma de decisiones, no un responsable de tomar decisiones. Ayuda a nuestros equipos a prepararse de forma más eficaz, identificar patrones entre las oportunidades y reducir el trabajo administrativo. Pero cuando se trata de gestionar relaciones con directivos, negociar acuerdos comerciales complejos o comprender las prioridades estratégicas a largo plazo de un cliente, el criterio humano sigue siendo esencial.

La confianza es otra área en la que la IA tiene limitaciones.

Los clientes que realizan inversiones de varios millones de dólares en infraestructura no eligen a un socio basándose únicamente en la calidad de una propuesta generada por IA. Eligen basándose en la confianza de que la tecnología funcionará, que la hoja de ruta es creíble y que las personas que están detrás de ella cumplirán durante toda la vida de la colaboración.

Eso se construye mediante experiencia, transparencia y relaciones, no mediante algoritmos.

Cómo deben preparar la organización los responsables de ingresos antes de integrar la IA

Si pudiera volver atrás, dedicaría mucho menos tiempo a evaluar herramientas de IA y mucho más a preparar a la organización para utilizarlas.

Como muchas empresas, nuestro instinto inicial fue preguntar: «¿Qué solución de IA deberíamos implementar?». La pregunta más adecuada es: «¿Cómo rediseñamos la forma en que trabajan nuestros equipos?». La IA no crea valor simplemente por implementarse. Crea valor cuando se integra en los flujos de trabajo diarios y sus usuarios confían en ella.

Al mirar atrás, hay tres lecciones que me habría gustado conocer desde el primer día.

1. Los datos importan más que el modelo. Ni siquiera la IA más avanzada puede superar unos datos de CRM fragmentados, información incoherente sobre las cuentas o fuentes de conocimiento desconectadas. Unos datos limpios y fiables son la base de toda iniciativa de IA exitosa.
2. La adopción es el KPI real. Es fácil medir las licencias implementadas o los proyectos piloto completados. La métrica más difícil —y más importante— es si los equipos de ventas utilizan la IA a diario para preparar las reuniones con clientes, mejorar las previsiones, acelerar las propuestas y tomar mejores decisiones.
3. Empieza por los resultados empresariales, no por la tecnología. La IA debe resolver un desafío comercial específico: acortar los ciclos de ventas, aumentar la productividad de los vendedores, mejorar la precisión de las previsiones o identificar nuevas oportunidades. La tecnología debe facilitar la estrategia, no convertirse en la estrategia.

Cómo la IA está cambiando las expectativas sobre los puestos de generación de ingresos

La IA no ha cambiado fundamentalmente a quién contratamos, pero sí ha cambiado lo que esperamos de cada puesto.

En el pasado, a menudo considerábamos las ventas, los especialistas técnicos, el marketing y las operaciones como funciones diferenciadas. Hoy, la IA está difuminando esas fronteras.

Por ejemplo, esperamos que los ejecutivos de cuentas utilicen la IA para investigar a los clientes, desarrollar estrategias de cuenta y personalizar las interacciones con directivos. Los responsables de ventas se están convirtiendo en coaches basados en datos que utilizan los análisis de la IA para mejorar la calidad del embudo de ventas y la precisión de las previsiones. Los equipos de operaciones de ventas están pasando de elaborar informes a diseñar flujos de trabajo habilitados por IA que ayuden a la empresa a tomar decisiones más rápidas y acertadas.

En AMD, también observamos una mayor demanda de personas capaces de conectar la tecnología y el negocio. A medida que los clientes aceleran la adopción de la IA, buscan socios que comprendan no solo las CPU, las GPU y la infraestructura de IA, sino también la transformación empresarial, la economía de la nube, las estrategias de IA soberana y el rendimiento de la inversión.

Esto significa que el talento más valioso combina cada vez más el liderazgo comercial con la competencia técnica.

La alfabetización en IA es igualmente importante. No esperamos que todo el mundo se convierta en científico de datos, pero sí esperamos que los equipos entiendan cómo trabajar eficazmente con la IA: cómo formular mejores preguntas, validar los análisis generados por IA y aplicarlos de forma responsable en las interacciones con los clientes.

Y quizá el cambio más importante es que la IA está aumentando el valor de las habilidades exclusivamente humanas. A medida que la IA automatiza la investigación, la preparación de reuniones y el trabajo administrativo rutinario, la creación de relaciones, la comunicación con directivos, la negociación, el pensamiento estratégico y la confianza de los clientes adquieren aún más importancia.

En muchos sentidos, la IA no está reduciendo la importancia de los grandes profesionales de ventas, sino que la está aumentando.

Consejos de Alexey

Los mejores profesionales de ventas ya no son simplemente aquellos que tienen más conocimientos sobre el producto: conectan los objetivos empresariales con la transformación mediante la IA… Ese es probablemente el mayor aprendizaje que he obtenido.

Cómo la IA está cambiando la estrategia GTM, los precios y las ventas

Durante años, la diferenciación del producto, las relaciones y el precio impulsaron en gran medida las ventas de tecnología empresarial. Estos factores siguen siendo importantes, pero la IA ha cambiado fundamentalmente la conversación.

Hoy, los clientes ya no compran productos individuales. Invierten en resultados completos de IA.

Esto significa que las conversaciones han pasado de "¿Qué procesador es más rápido?" a "¿Con qué rapidez podemos implementar la IA? ¿Cuánto costará entrenar y ejecutar nuestros modelos? ¿Puede escalar esta infraestructura? ¿Y estaremos atados a un único ecosistema?"

Como resultado, nuestra estrategia de comercialización ha evolucionado.

Ahora nos centramos en cómo funciona conjuntamente toda la cartera para ayudar a los clientes a crear una infraestructura de IA escalable.

La IA también ha cambiado las conversaciones sobre precios.

Los clientes evalúan cada vez más el coste total de propiedad, el rendimiento por vatio, la utilización de la infraestructura, la apertura del software y la flexibilidad a largo plazo, en lugar de limitarse a comparar los costes de adquisición del hardware. La conversación se volvió mucho más estratégica.

Por último, la IA ha cambiado nuestra forma de vender.

Los mejores profesionales de ventas ya no son simplemente aquellos que tienen más conocimientos sobre el producto: conectan los objetivos empresariales con la transformación mediante la IA. Necesitan comprender los retos del sector, la estrategia de datos, las iniciativas de IA soberana, la economía de la nube y el cambio organizativo tan bien como las especificaciones técnicas.

Ese es probablemente el mayor aprendizaje que he obtenido. La IA no ha cambiado lo que valoran los clientes, sino la forma en que definen el valor.

Cinco prioridades para los CRO que están adoptando la IA en sus organizaciones

Para los CRO, la IA no es solo otra compra de software: se está convirtiendo en un factor diferenciador competitivo. Pero el éxito no llegará por implementar el mayor número de aplicaciones de IA. Llegará por construir la infraestructura, la base de datos y la capacidad organizativa adecuadas.

Estas son cinco prioridades que recomiendo:

• Invierte en una infraestructura de IA que pueda escalar. La mayor fuente de valor no es el modelo en sí, sino la capacidad de entrenar, ajustar y desplegar modelos de forma eficiente. Una infraestructura abierta y de alto rendimiento ofrece a las organizaciones la flexibilidad necesaria para innovar sin quedar vinculadas a un único ecosistema.
• Convierte la IA en valor para el cliente, no solo en productividad interna. Generar propuestas más rápido y actualizar automáticamente el CRM son acciones útiles, pero la verdadera oportunidad consiste en ofrecer mejores experiencias al cliente, una interacción personalizada y resultados empresariales más rápidos.
• Prepara tus datos para la IA. La IA solo es tan buena como los datos en los que se basa. Los datos limpios, seguros y gobernados son ahora un activo estratégico para los ingresos.
• Capacita a los vendedores con IA en lugar de sustituirlos. Los equipos de ventas de mayor rendimiento combinarán los conocimientos derivados de la IA con la experiencia humana, la confianza y la creación de relaciones. La IA debería eliminar el trabajo administrativo, permitiendo que los vendedores dediquen más tiempo a los clientes.
• Piensa a largo plazo. La demanda de IA está acelerándose rápidamente, pero las decisiones sobre infraestructura que tomes hoy determinarán tu posición competitiva durante la próxima década. Elige plataformas que ofrezcan rendimiento, apertura y flexibilidad a medida que evolucionen las cargas de trabajo.

Las empresas que lideren la era de la IA no serán necesariamente las que tengan los presupuestos más elevados. Serán aquellas que construyan la infraestructura de IA más adaptable y capaciten a cada empleado para utilizarla de forma eficaz.

Y la IA no reemplazará a los grandes líderes de ingresos. Pero los líderes de ingresos que adopten la IA —y la infraestructura que la impulsa— superarán a quienes no lo hagan.

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