El CRO de Mural Nos Cuenta Dónde Se Equivocan los Líderes de Ingresos con la IA — Y Cómo Solucionarlo
Descubre cómo un CRO de SaaS utiliza la IA para rediseñar los flujos de trabajo de ingresos, mejorar las previsiones y la investigación de cuentas, y ayudar a los equipos a avanzar más rápido sin sacrificar el juicio ni la calidad.
Trayectoria profesional: Bill Dwoinen enfatiza que la carrera en ventas suele ser no lineal, e implica decisiones pequeñas y constantes.
Integración de IA: Integrar la IA en los flujos de trabajo puede mejorar la precisión y constancia en ventas, sin reemplazar el juicio humano.
Estrategia de renovaciones: La IA puede transformar las estrategias de renovación en flujos de trabajo proactivos, identificando riesgos antes de fechas críticas.
Importancia de los datos: La adopción exitosa de la IA depende de una base de datos sólida y de información consistente y confiable.
Rediseño de flujos de trabajo: El verdadero potencial de la IA está en repensar y rediseñar flujos de trabajo de alto valor, más allá de solo solucionar puntos de fricción.
Bill Dwoinen es el CRO de la empresa SaaS B2B en fase de crecimiento, Mural. Ha trabajado en ingresos durante 20 años y ahora supervisa Ventas, Éxito del Cliente, Operaciones de Ingresos y sistemas GTM, y está completamente comprometido con la IA.
Hablamos con Bill sobre por qué los líderes de ingresos deben dejar de solucionar fricciones puntuales con IA y empezar a rediseñar flujos de trabajo enteros. Esto es lo que nos contó.
Nunca es una línea recta hacia la alta dirección
Soy Bill Dwoinen, CRO en Mural. He pasado cerca de 20 años en ventas y liderazgo de ventas. Comencé en el ámbito de capital humano en CareerBuilder, luego pasé al SaaS en LinkedIn, y después pasé casi cinco años liderando el negocio empresarial de Slack en Salesforce dentro del sector tecnológico estratégico. Asumí el puesto de CRO en Mural a principios de 2025.
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Mi camino nunca fue en línea recta. Se lo digo a los chicos de secundaria cuando regreso a hablar, y lo digo en serio. La vida no transcurre en línea recta, y una carrera en ventas tampoco. Empecé como colaborador individual, pasé a liderazgo porque realmente me importaba más la gente a mi alrededor que el reconocimiento, y eventualmente construí el historial que abre puertas a la alta dirección. Pequeñas elecciones consistentes durante 20 años — eso es lo que fue.
Liderando la organización de ingresos
Lidero toda la organización de ingresos en Mural, una empresa SaaS B2B en etapa de crecimiento con un modelo de suscripción recurrente y una capa de servicios en expansión a través de nuestra asociación con LUMA. La organización abarca ventas, éxito del cliente, operaciones de ingresos y sistemas GTM. Intencionalmente incorporé los sistemas GTM a la organización de ingresos para alinear nuestros sistemas, datos y flujos de trabajo con la forma en que los clientes compran, adoptan y crecen con nosotros, en lugar de optimizarlos por separado.
Atendemos clientes empresariales a nivel global, con la mayor concentración en AMER y EMEA. Nuestro movimiento de lanzamiento al mercado se centra tanto en la adquisición de nuevos clientes como en la expansión dentro de nuestra base actual, y de manera activa nos expandimos hacia nuevos casos de uso y perfiles de cliente más allá de la huella tradicional de Mural.
Lo que más me importa es que la organización de ingresos opere como un solo motor conectado. La adquisición, retención y expansión de negocio no deben tener agendas separadas. Mi trabajo es asegurar que el modelo operativo refleje esto y que cada parte de la organización, desde la primera conversación hasta el valor a largo plazo para el cliente, empuje en la misma dirección.
Por qué la IA es un regalo para los CRO
Siempre he creído en el proceso: precisión en las previsiones, disciplina en el pipeline, entender tus indicadores principales. Ahora la IA está acelerando todo aquello sobre lo que he construido mi filosofía de liderazgo.
Los equipos que antes revisaban manualmente el pipeline y tomaban decisiones intuitivas ahora pueden obtener señales más rápido, actuar con mayor confianza y entrenar con más precisión. Para un CRO, eso no es una amenaza; es un regalo.
Los líderes que triunfarán en este momento no le temen. Nunca he tenido miedo de fallar, y esto no me asusta. En Mural, me enfoco en construir un motor de ingresos donde la IA potencie lo que las personas ya hacen bien, no que reemplace el juicio, las relaciones o la cultura que estamos creando. Ese es el trabajo ahora, y no podría estar más enfocado en ello.
Cómo la IA puede rediseñar el trabajo de ingresos de alto valor
He usado la IA para rediseñar cómo se realiza el trabajo de ingresos de alto valor, específicamente para la investigación de cuentas, la creación de POV y la comunicación.
Este trabajo está más cerca de los ingresos de lo que a veces la gente se da cuenta. Da forma a cómo el equipo se presenta ante los clientes, cuán relevante es el acercamiento y cuán constantemente la organización comunica el valor. Históricamente, también ha sido demasiado manual, desigual y dependiente del esfuerzo individual. Los mejores representantes lo hacen bien. Otros hacen algo más genérico. Esto crea un problema de calidad, no solo de productividad.
Mis nuevos flujos de trabajo son GPTs personalizados desarrollados para casos comerciales específicos. No son IA genérica aplicada de forma amplia, sino herramientas diseñadas en torno a cómo pensamos en las cuentas, cómo comunicamos el valor y cómo se ve un resultado comercial sólido en nuestro contexto.
La especificidad genera palanca. Las herramientas genéricas producen resultados genéricos.
El ejemplo más claro es nuestro flujo de trabajo de investigación de cuentas y preparación de acercamiento. Un representante introduce la cuenta, el contexto relevante y el objetivo. El flujo genera una visión estructurada de la cuenta: qué es probable que esté ocurriendo en el negocio, dónde están las prioridades y los puntos de dolor, qué señales son relevantes y cómo comunicar nuestro valor respecto a esa situación específica.
IA en investigación de cuentas y preparación de acercamientos
El representante termina con un punto de vista real construido en torno al cliente, no una plantilla reciclada. El trabajo que antes requería entre 10 y 30 minutos ahora tarda cerca de tres, sin reducir la calidad. Y la calidad es más consistente en todo el equipo, independientemente de quién lo lleve a cabo.
El trabajo que solía tomar de 10 a 30 minutos ahora toma cerca de tres sin reducir la calidad. Y la calidad es más consistente en todo el equipo, sin importar quién lo ejecute.
La IA en los flujos de trabajo de previsión
Otro ejemplo es el Forecast Center, un GPT personalizado que construí para cambiar la forma en que los líderes se preparan y conducen las conversaciones de previsión. Resuelve el problema de que la mayoría de las llamadas de previsión terminan siendo líderes leyendo datos en lugar de impulsar la estrategia a partir de ellos. Forecast Center toma datos para operar el negocio, entradas de pipeline e información de la salud del cliente, y ayuda a los líderes a convertir eso en una narrativa clara y un punto de vista defendible antes de siquiera entrar en la llamada.
Nuestro estándar interno es simple: Si suena como si un GPT resumió una hoja de cálculo, no está terminado. Tiene que sonar como un CRO que ha hecho el trabajo previo y está listo para impulsar el negocio.
Resultados
Lo que hace que ambos funcionen no es el modelo. Es el diseño del flujo de trabajo, el contexto integrado y el nivel que establecemos para definir cómo debe ser una buena entrega. El representante y el líder siguen siendo los responsables del criterio. La IA elimina la fricción de la preparación para que puedan presentarse más preparados, rápidos y consistentes que antes.
Aún estamos en las primeras etapas, así que advierto sobre sobreestimar el impacto en ingresos a futuro. Pero en estos y otros flujos de trabajo, ya hemos mejorado la velocidad y capacidad de respuesta de la organización sin sacrificar calidad. Los equipos pueden acercarse más rápido a los clientes porque ya no esperan una reunión o un proceso manual largo para investigar una cuenta, construir contexto y formar un punto de vista. Esto ha mejorado la preparación, elevado la consistencia del trabajo de cara al cliente, y hecho que el área de ingresos sea más eficaz para interactuar con las cuentas.
Por qué las renovaciones necesitan un rediseño con IA
Las renovaciones también necesitan un rediseño.
La mayoría de las organizaciones de ingresos aún tratan las renovaciones de manera reactiva. Los equipos se acercan a la fecha, revisan el puntaje de salud y se apresuran a cubrir las relaciones adecuadas.
Pero cuando los equipos hacen ese trabajo, ya van tarde. Yo apoyaría rediseñar la inteligencia de renovaciones como un flujo de trabajo continuo, no como una tarea reactiva cada trimestre. La IA es ideal para esto porque puede identificar señales de riesgo, marcar brechas de cobertura y ayudar a los líderes a formar un punto de vista claro sobre dónde actuar antes de que se cierre la ventana de oportunidad.
Por qué la mayor oportunidad con IA no es la que imaginas
Pero recuerda, la mayor oportunidad con la IA no es arreglar puntos aislados de fricción. Es replantear el propio flujo de trabajo.
En un principio, probablemente me enfoqué demasiado en resolver problemas inmediatos, lo cual creó valor pero fue más incremental que transformador en algunos casos.
Si lo hubiera entendido antes, habría pasado menos tiempo optimizando tareas aisladas y más tiempo rediseñando los flujos de trabajo de mayor valor de principio a fin, enlazando claramente con prioridades GTM y un impacto comercial medible desde el inicio.
Eso me habría ayudado a evitar experimentos fragmentados. Esto puede generar herramientas útiles que no suman una verdadera ventaja estratégica.
La lección es que la IA crea más valor cuando se conecta con la forma en que el negocio genera ingresos — no solo donde las personas sienten dolor en el momento.
Dónde la IA informa las tareas de ingresos
Confío en la IA especialmente en áreas donde una mejor síntesis y una preparación más rápida generan verdadera ventaja, como la investigación de cuentas, la creación de puntos de vista, la mensajería, la comunicación y el reconocimiento de patrones en grandes volúmenes de información. Destaca al procesar entradas, estructurar el pensamiento y mejorar la calidad y consistencia de la ejecución en toda la organización.
Las personas intervienen donde se requiere juicio real y responsabilidad: previsiones, fijación de precios, decisiones finales sobre el pipeline, asignaciones de territorio y decisiones importantes sobre riesgo de clientes o inversiones. La IA puede aportar información a esas conversaciones, pero no reemplaza el juicio del liderazgo.
La razón es sencilla. Quiero que la IA nos ayude a pensar mejor y movernos más rápido, no que tome decisiones en las que el matiz, el contexto y la responsabilidad son lo más importante. En una organización de ingresos, la velocidad importa, pero el juicio sigue siendo el factor diferencial.
Los líderes de ingresos deben vigilar de cerca los errores de la IA
A veces, la IA produce más resultados, pero no necesariamente mejores. El ejemplo más claro es el "AI slop": acercamientos genéricos, mensajes genéricos, puntos de vista genéricos y mucha actividad que parece productiva pero que no mejora la calidad comercial. En estos casos, la IA genera ruido, no apalancamiento.
También he visto un uso excesivo de la IA en áreas donde el juicio, el contexto y los matices importan más que la velocidad. Si las entradas son débiles o los estándares bajos, la IA no soluciona eso. Lo amplifica.
El problema no es tanto la tecnología en sí misma, sino lo fácil que es para las personas confundir volumen con valor. Ese es el modo de fracaso que más vigilo, porque conduce a la erosión de la confianza.
Lo abordo estableciendo un estándar claro en toda la organización, liderando con el ejemplo y escalando la disciplina que usé para construir mis propios flujos de trabajo. Esto significa reforzar que la IA debe afilar el pensamiento, no reemplazarlo, y que el contexto, la iteración y el juicio siguen siendo importantes.
Esto es lo que diferencia a los equipos de ingresos que obtienen verdadero apalancamiento de la IA de aquellos que solo generan más ruido.
Por qué la escala no siempre implica sacrificar la calidad
Pensaba que la escala siempre conllevaba una pérdida de calidad. En la puesta en marcha al mercado, la automatización históricamente ha significado más producción, pero generalmente a expensas de la relevancia, el juicio y la calidad.
La IA cambió mi suposición de que esta compensación es fija. Si se usa bien, con el contexto adecuado, un diseño de flujo de trabajo y estándares apropiados, la IA puede aumentar la velocidad y la escala sin necesariamente bajar el listón.
El mejor ejemplo son los flujos de trabajo de investigación y preparación de cuentas que mencioné antes. Eso no sucede por defecto, pero es posible. Y supone un cambio significativo respecto a cómo la mayoría hemos vivido la automatización en organizaciones de ingresos.
Si se utiliza bien, con el contexto adecuado, el diseño del flujo de trabajo y los estándares apropiados, la IA puede aumentar la velocidad y la escala sin bajar automáticamente el listón.
Por qué los buenos datos son clave para una adopción exitosa de la IA
Los buenos datos importan más que las herramientas. Si los datos son incompletos, inconsistentes o poco confiables, la IA no resuelve ese problema. Lo amplifica.
Puedes obtener resultados más rápidos, pero no necesariamente mejores. Esa ha sido una de las mayores lecciones para mí.
La adopción exitosa de IA no se trata solo de tener acceso al modelo adecuado. Se trata de contar con una base de datos sólida, disciplina operativa y confianza en las entradas para utilizar el modelo de manera eficaz. Las herramientas importan, pero los buenos datos son lo que hace que todo esto sea real.
Cómo deben los CRO abordar los cambios impulsados por la IA
Aconsejo a los CRO que usen la IA para afilar el pensamiento, mejorar la ejecución y escalar el juicio, no para inundar el negocio con más producción.
Comienza en las áreas donde la velocidad y la síntesis generan verdadero apalancamiento: investigación de cuentas, creación de puntos de vista, mensajería y reconocimiento de patrones en todo el motor de ingresos. Sé claro sobre lo que la IA debe informar y lo que debe seguir siendo humano. Además, establece un estándar alto desde el principio; de lo contrario, las personas tenderán a generar resultados genéricos que parecen productivos pero que no mejoran la calidad comercial.
Los líderes que más se beneficiarán no son aquellos que dicen tener todo resuelto. Son quienes la abordan seriamente, la aplican de manera reflexiva y elevan constantemente el listón de lo que aporta al negocio.
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