Cuando cualquiera puede construir el producto, la ventaja está en venderlo
Durante años, la ventaja de muchos proveedores industriales fue su capacidad técnica. Diseñar una solución, integrar un equipo o desarrollar un sistema requería tiempo, capital y especialistas. Esa dificultad protegía, al menos en parte, a quien llegaba primero.
Esa protección se está reduciendo. Las especificaciones se igualan, las importaciones compiten en precio y el comprador pide tres cotizaciones de lo mismo. Y ahora la inteligencia artificial acelera todavía más la velocidad con la que un competidor puede igualar lo que usted ofrece.
En un experimento controlado que GitHub publicó en 2022, los desarrolladores que usaron su asistente de programación Copilot completaron una tarea 55 % más rápido que quienes trabajaron sin él. No significa que cualquier producto se desarrolle 55 % más rápido. Sí demuestra que una parte considerable del trabajo que antes requería solo tiempo humano hoy puede acelerarse.
Hoy se puede investigar un mercado, generar código, diseñar interfaces, analizar información, documentar proyectos y desarrollar prototipos mucho más rápido.
Eso no significa que la tecnología haya dejado de importar. Significa algo más importante: tener tecnología ya no asegura una ventaja competitiva.
Si una funcionalidad puede reproducirse cada vez más rápido, competir solo por características técnicas se vuelve una estrategia difícil de sostener. Y la pregunta cambia:
Si construir el producto es cada vez más fácil, ¿dónde está la verdadera ventaja competitiva?
Una vieja lección que vuelve a ser relevante
En High-Tech Start-Up , John Nesheim analiza empresas tecnológicas y señala que muchos planes de negocio presentados a inversionistas carecían de dos elementos: una ventaja injusta ( unfair advantage ) y una ventaja competitiva sostenible.
No bastaba con tener buena tecnología. Había que explicar por qué esa empresa tendría una ventaja que otros no podrían reproducir con facilidad.
Décadas después, el problema es esencialmente el mismo. Un análisis de CB Insights publicado en marzo de 2026, sobre 431 empresas respaldadas por capital de riesgo que cerraron después de 2023, encontró falta de ajuste producto-mercado en 43 % de los casos y una economía unitaria insostenible en 19 %. Una misma empresa podía tener varias causas.
Construir más rápido no significa construir algo que alguien quiera comprar.
Y si su ventaja era que podía desarrollar determinada solución, y mañana diez competidores pueden ofrecer algo parecido, probablemente nunca tuvo una ventaja defendible. Tuvo una ventaja temporal.
El cuello de botella se está moviendo
La inteligencia artificial reduce la fricción para construir. Pero no elimina la dificultad de:
- encontrar al comprador correcto,
- entender su problema,
- demostrar el impacto económico,
- conseguir su atención,
- generar confianza,
- y recorrer un proceso de compra B2B.
Ese proceso es cada vez más colectivo. Según una encuesta de Gartner publicada en mayo de 2025, con 632 compradores B2B, los grupos de compra van de 5 a 16 personas, distribuidas hasta en cuatro áreas de la empresa. En 74 % de esos grupos hubo conflicto dañino durante la decisión. Y los grupos que lograron consenso tuvieron 2.5 veces más probabilidad de concretar una compra de calidad.
Ya no basta con convencer a «el que decide». Hay que construir consenso entre compras, producción, finanzas y dirección.
Ahí aparece otro tipo de ventaja: la distribución. No me refiero a hacer más publicidad ni a enviar miles de correos. Me refiero a construir una capacidad sistemática para convertir mercado potencial en conversaciones, conversaciones en oportunidades y oportunidades en ingresos.
A eso le llamo ingeniería comercial.
El ejemplo de una planta industrial
Pensemos en una empresa que desarrolla una plataforma para monitorear maquinaria industrial. Usa sensores, inteligencia artificial y análisis de datos para detectar anomalías y anticipar fallas.
El producto puede ser excelente. Pero el director de operaciones de una planta no quiere comprar inteligencia artificial, sensores ni un tablero de OEE. Quiere:
- evitar que su línea se detenga,
- reducir desperdicio,
- disminuir el mantenimiento no programado,
- producir más con los mismos activos,
- saber cuánto dinero puede ahorrar o cuánto riesgo puede eliminar.
Un sistema capaz de predecir una falla tiene poco valor comercial si la empresa que lo desarrolló no puede demostrar qué problema económico resuelve, para quién, cuánto vale resolverlo y por qué el cliente debería actuar ahora.
La tecnología resuelve una parte del problema. La ingeniería comercial conecta esa tecnología con una decisión de compra.
Entonces, ¿qué es la ingeniería comercial?
No es contratar vendedores. Tampoco es instalar un CRM, comprar una base de datos o automatizar correos con inteligencia artificial.
La ingeniería comercial es diseñar de forma sistemática cómo una empresa identifica demanda, encuentra compradores, convierte problemas en casos de negocio, genera conversaciones, desarrolla oportunidades y transforma esas oportunidades en ingresos repetibles. Su resultado es un sistema comercial que opera todos los días.
Se puede abordar con una lógica muy parecida a la del método científico:
- Observación: ¿Qué problema existe realmente? ¿Quién lo tiene? ¿Cuánto le cuesta no resolverlo?
- Hipótesis: si resolvemos este problema de determinada manera, ¿qué impacto económico podemos producir?
- Experimentación: salir al mercado; identificar cuentas, encontrar responsables, presentar la hipótesis, conversar y medir respuestas.
- Validación: una visita no demuestra mercado; una respuesta tampoco. Una reunión demuestra interés. Un cliente dispuesto a pagar es una evidencia mucho más fuerte.
- Repetibilidad: ¿podemos encontrar otra empresa con el mismo problema y volver a venderle?
- Escalamiento: solo cuando el proceso funciona tiene sentido agregar recursos, automatización e inteligencia artificial.
El orden importa. Automatizar un proceso comercial que todavía no funciona no lo resuelve. Puede permitirnos equivocarnos mucho más rápido y a mayor escala.
La inteligencia artificial tampoco será la nueva ventaja
Aquí aparece una segunda paradoja. Las mismas herramientas que abaratan el desarrollo también abaratan la prospección. Cada vez más de estas tareas pueden automatizarse:
- investigar una empresa,
- encontrar contactos,
- personalizar un correo,
- generar una secuencia de mensajes,
- analizar una llamada,
- actualizar el CRM,
- dar seguimiento.
Las consecuencias ya se ven. Belkins analizó más de 7.5 millones de correos en frío enviados de enero a noviembre de 2025: la tasa de respuesta fue de 0.45 % a 0.48 %, según el día laboral de envío. Ni siquiera los envíos de la mañana, los de mejor desempeño, superaron 0.54 %. Cada vez más empresas compiten por la misma bandeja de entrada.
La automatización aumenta la capacidad de contactar. Pero cuando todos automatizan, contactar deja de ser una ventaja. Por eso «usar IA para vender» tampoco es, por sí mismo, una ventaja defendible.
Las preguntas que importan son otras:
- ¿Qué mercado selecciona?
- ¿Qué información acumula?
- ¿Qué señales de compra identifica?
- ¿Qué problemas entiende mejor que sus competidores?
- ¿Qué relaciones ha desarrollado?
- ¿Qué aprende su organización después de cada conversación?
- ¿Y qué tan rápido convierte ese aprendizaje en una mejor ejecución comercial?
De la ventaja del producto a la ventaja comercial
La ventaja competitiva de muchas empresas está migrando del producto aislado a un sistema más amplio:
Producto + conocimiento del sector + datos propios + relaciones + distribución + proceso comercial + aprendizaje acumulado
Un competidor puede copiar una funcionalidad o igualar una especificación. Es mucho más difícil copiar años de conocimiento de un mercado, relaciones con compradores, información de miles de interacciones y un proceso comercial que aprende continuamente qué funciona y qué no.
Por eso creo que hoy se pone demasiado énfasis en una pregunta: ¿qué podemos construir ahora con inteligencia artificial? Para muchas empresas B2B, la pregunta más importante es otra:
¿Cómo vamos a vender todo lo que ahora podemos construir?
Construir se volvió más fácil. Construir demanda sigue siendo difícil
La tecnología seguirá siendo fundamental. Habrá empresas cuya propiedad intelectual, datos, infraestructura o conocimiento especializado sigan creando barreras de entrada muy altas.
Pero para muchas otras, en especial las que venden soluciones B2B, el producto por sí solo protegerá cada vez menos el negocio. Y eso cambia dónde conviene invertir:
- no solo en desarrollar producto, también en desarrollar mercado;
- no solo en automatizar operaciones, también en sistematizar ventas;
- no solo en incorporar inteligencia artificial, también en construir la capacidad de convertir problemas reales en resultados económicos por los que alguien esté dispuesto a pagar.
La inteligencia artificial está haciendo accesible la capacidad de construir. No está eliminando la dificultad de conseguir clientes.
Cuando todos pueden desarrollar más rápido, la ventaja no es necesariamente de quien produce más. Puede ser de quien entiende mejor a su mercado y construye el mejor sistema para convertir ese conocimiento en ingresos repetibles.
Eso es ingeniería comercial.
Del método a la práctica
ACTIVAR aplica esta lógica en cinco momentos, cada uno con su resultado medible:
- Observación: reunión con Saúl de 45 minutos, sin costo, con cuatro números de su empresa.
- Hipótesis: diagnóstico de situación comercial en 10 días hábiles, con el costo anual de la situación actual y las fugas ordenadas por dinero.
- Experimentación: plan e implementación del sistema comercial.
- Validación y repetibilidad: operación diaria con reporte semanal y mensual, con cifra, periodo y fuente.
- Escalamiento: revisión a los 90 días para continuar, ajustar o detener con criterio numérico.
Saúl Castillo es especialista en ventas para empresas industriales en Monterrey y director de ACTIVAR B2B.
Fuentes
- GitHub, «Research: quantifying GitHub Copilot's impact on developer productivity and happiness», 2022.
- CB Insights, análisis de cierres de empresas respaldadas por capital de riesgo, marzo de 2026.
- Gartner, encuesta de ventas sobre grupos de compra B2B, 7 de mayo de 2025.
- Belkins, estudio sobre horario de envío de correos B2B, 2026(datos de enero a noviembre de 2025).
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