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Agilidad empresarial

Enseñar y aprender más allá de las notas

El viaje de la enseñanza y el aprendizaje más allá de las calificaciones: Reimaginar la educación con agilidad, inteligencia artificial y gamificación

Todos los viajes épicos, ya sea el de Frodo al Monte del Destino en El Señor de los AnillosEl camino de Luke Skywalker para convertirse en Jedi en La Guerra de las Galaxiaso los viajes del Empresa en Star TrekEstos viajes no empiezan con una nota. Ningún héroe se embarca en su aventura con un sobresaliente, un notable o un suspenso. Por el contrario, comienzan con una misión convincente, un reto que superar. Su viaje está lleno de hitos, obstáculos, momentos de duda y triunfo. Nunca se reduce a una puntuación porcentual.

Sin embargo, en educación, a menudo tratamos el aprendizaje como si los alumnos fueran meros puntos en una escala, en lugar de exploradores que navegan por el vasto paisaje del conocimiento.

Como analiza Daniel Pink (2025) en El Washington Posten su artículo de opinión Por qué no eliminar las calificacionesEl impacto de la inflación de las calificaciones pone de relieve las consecuencias no deseadas de este enfoque y suscita una reflexión crítica: ¿por qué consideramos las calificaciones como barreras y no como puntos de control dinámicos?

En su lugar, ¿por qué no gamificar la educación, transformando las evaluaciones en momentos de hito, convirtiéndolas en marcadores de "sí o no" que confirmen el dominio de las habilidades esenciales antes de que los estudiantes avancen, de forma parecida a los puntos de control de un juego o una simulación empresarial?

En la educación empresarial, cuyo objetivo es preparar a los estudiantes para la imprevisibilidad del mundo real, el énfasis debería desplazarse de la mera obtención de buenas calificaciones en los exámenes hacia el dominio, la adaptabilidad y la competencia práctica. Este artículo explora las posibilidades de ir más allá de los sistemas de calificación tradicionales, inspirándose en la complementariedad humano-I.A., los principios de agilidad empresarial y los modelos de gamificación, para crear una experiencia de aprendizaje atractiva, iterativa y centrada en las habilidades. Estas ideas están estrechamente relacionadas con la Manifiesto por la enseñanza y el aprendizajeque hace hincapié en la adaptabilidad frente a los métodos de enseñanza prescriptivos, en la colaboración frente a los logros individuales, en la consecución de resultados de aprendizaje frente a los exámenes de los estudiantes, en la indagación impulsada por los estudiantes frente a las clases magistrales, en la demostración y la aplicación frente a la acumulación de información, y en la mejora continua frente al mantenimiento de las prácticas actuales (Krehbiel et al., 2017).

1. Complementariedad humano-ai: Un enfoque más inteligente del aprendizaje

La IA como asistente de aprendizaje adaptativo

Las plataformas impulsadas por IA pueden adaptar el contenido educativo al ritmo y estilo de aprendizaje únicos de cada estudiante, mitigando la necesidad de estructuras de calificación rígidas. En lugar de obligar a todos los alumnos a seguir el mismo plan de estudios a la misma velocidad, la IA puede hacerlo:

  • Personalizar las rutas de aprendizaje: Los sistemas adaptativos de IA, como los utilizados por Coursera, Duolingo y Khan Academy, proporcionan retroalimentación en tiempo real y ejercicios personalizados para fortalecer las áreas débiles (Deci y Ryan, 1985).
  • Seguimiento del desarrollo de las competencias a lo largo del tiempo: En lugar de depender de una única calificación, la IA puede realizar un seguimiento del progreso en áreas de habilidades clave y proporcionar información basada en datos sobre el desarrollo del alumno.
  • Reducir el sesgo subjetivo en la evaluación: A diferencia de la calificación tradicional, que varía en función del profesor, las herramientas de evaluación basadas en la IA (por ejemplo, la calificación de redacciones mediante IA y las evaluaciones automatizadas de competencias) ofrecen una mayor coherencia e imparcialidad (Dweck, 2006).

La IA como tutora y mentora

  • Las herramientas de IA conversacional (como ChatGPT, Claude o DeepSeek) pueden actuar como tutores a la carta, respondiendo a preguntas, explicando conceptos y proporcionando comentarios personalizados más allá de lo que un solo profesor puede gestionar.
  • Las simulaciones basadas en IA y las herramientas de RV permiten a los estudiantes practicar situaciones empresariales del mundo real, perfeccionando su pensamiento crítico y sus capacidades de resolución de problemas en un entorno libre de riesgos.

Este cambio descentraliza la autoridad tradicional de las calificaciones y se centra, en cambio, en el dominio demostrado de las competencias, en consonancia con el llamamiento de Pink (2025) en favor de un sistema de evaluación más significativo y personalizado.

2. Educación en agilidad empresarial: Aprender en iteraciones, no en notas

Aplicación de los principios ágiles a la educación

La agilidad empresarial hace hincapié en la iteración, los bucles de retroalimentación, la adaptabilidad y el aprendizaje continuo, cualidades que apoyan de forma natural la educación sin calificaciones. En lugar de las calificaciones tradicionales, los estudiantes podrían ser evaluados sobre la base de una progresión basada en competencias, proyectos del mundo real y ciclos iterativos de retroalimentación (Goodhart, 1975). El sitio Manifiesto por la enseñanza y el aprendizaje refuerza aún más esta necesidad, abogando por la indagación impulsada por el alumno frente a la clase pasiva y la demostración frente a la acumulación memorística de información (Krehbiel et al., 2017).

  • Scrum para el aprendizaje: Los cursos pueden estructurarse como sprints de Scrum, en los que los estudiantes trabajan en proyectos del mundo real en ciclos cortos e iterativos. El profesorado y los tutores de IA proporcionan feedback, garantizando la mejora continua en lugar de una única calificación.
  • Kanban para el dominio a ritmo propio: En lugar de cursos fijos de 15 semanas, los estudiantes progresan a través de un tablero de aprendizaje de estilo Kanban, pasando de los conocimientos básicos a la aplicación a nivel de experto a su propio ritmo.
  • Los OKR (Objetivos y Resultados Clave) por encima de las calificaciones en letras: Los estudiantes fijan sus propios objetivos de aprendizaje y realizan un seguimiento de los progresos con resultados clave, al igual que hacen las empresas modernas para medir el éxito.

Gamificación de las evaluaciones como hitos

En lugar de eliminar las pruebas, los exámenes y los ejercicios, pueden redefinirse como hitos a modo de juego. Los alumnos pueden:

  • Intente los retos varias veces hasta dominarlos, como en las simulaciones empresariales o los exámenes de certificación.
  • Ganar insignias de habilidades en lugar de calificaciones con letras, creando marcadores de logros visibles similares a las microcredenciales profesionales (Kohn, 1999).
  • Progresar a través de los niveles de competencia, de forma muy similar a un proceso de incorporación estructurado en un entorno corporativo.
  • Utilice retos basados en IA para validar las competencias empresariales del mundo real, permitiendo a los estudiantes aplicar sus habilidades en problemas empresariales simulados.

En este modelo, el fracaso no es una fatalidad, sino una oportunidad para la iteración, asegurándose de que los estudiantes absorben el material en profundidad en lugar de limitarse a obtener una calificación de aprobado.

3. El futuro de la formación empresarial: Basada en competencias, asistida por IA y ágil

La educación como simulador de la mano de obra del futuro

Al integrar la IA como asistente y las metodologías ágiles en la educación, los estudiantes estarían mejor preparados para las demandas reales de la mano de obra. El futuro del trabajo se basa cada vez más en proyectos, es interdisciplinar y adaptable, y nuestro sistema educativo debería reflejarlo.

  • Evaluaciones de competencias basadas en IA para la contratación: Empresas como Google y Tesla están abandonando la contratación basada en el promedio académico en favor de evaluaciones basadas en las competencias. La IA puede facilitar la verificación de competencias a través de entrevistas, retos de codificación o evaluaciones de casos prácticos, sustituyendo a los anticuados expedientes académicos y notas de corte.
  • IA y desarrollo de competencias interpersonales: Más allá del aprendizaje técnico, las herramientas basadas en IA, como la formación en empatía mediante RV y los juegos de rol conversacionales con IA, ayudan a los estudiantes a desarrollar la inteligencia emocional, el liderazgo y las habilidades de negociación, fundamentales para el éxito empresarial.

Sustituir los plazos rígidos por el crecimiento continuo

En lugar de una titulación fija de tres o cuatro años, los estudiantes deben tener flexibilidad para:

  • Avanza a tu propio ritmo por los módulos de aprendizaje y gana insignias de habilidad por el camino.
  • Aprenda en equipos interdisciplinares, resolviendo problemas de marketing, ventas, finanzas y análisis basados en IA en proyectos interfuncionales.
  • Aplique lo aprendido inmediatamente en entornos reales, del mismo modo que las empresas ágiles aplican la retroalimentación y la iteración continuas en lugar de esperar a las revisiones de rendimiento de final de año.

De los grados al crecimiento, asistido por IA y ágil

El argumento de Daniel Pink (2025) a favor de eliminar las calificaciones es un llamamiento convincente a la reforma educativa, que se alinea de forma natural con los principios de personalización y agilidad empresarial impulsados por la IA.

Si nos alejamos de los sistemas rígidos de clasificación, podemos:

  • Pasar de los objetivos de rendimiento (obtener un sobresaliente) a los objetivos de aprendizaje (alcanzar el dominio del mundo real).
  • Sustituya los expedientes académicos obsoletos por evaluaciones basadas en las competencias, enriquecidas con el seguimiento de las habilidades impulsado por IA y comentarios narrativos.
  • Transición de un modelo de titulación estático y sujeto a plazos a un ecosistema de aprendizaje ágil, basado en proyectos y asistido por IA.

Este enfoque no sólo mejora la educación, sino que prepara a los estudiantes para el mundo empresarial del futuro, en el que la adaptabilidad, el pensamiento crítico y la fluidez de la IA definirán el éxito.

Referencias

Deci, E. L., y Ryan, R. M. (1985). Motivación intrínseca y autodeterminación en el comportamiento humano. Plenum Press.

Dweck, C. S. (2006). Mentalidad: La nueva psicología del éxito. Random House.

Goodhart, C. A. E. (1975). "Problems of Monetary Management: The U.K. Experience". Documentos de Economía Monetaria, vol. I, Banco de la Reserva de Australia.

Kohn, A. (1999). Las escuelas que nuestros hijos merecen: Más allá de las aulas tradicionales y las "normas más estrictas". Houghton Mifflin.

Krehbiel, T. C., et al. (2017). Manifiesto Ágil para la Enseñanza y el Aprendizaje. Revista de Enseñanza Eficaz, 17(2), 90-111.

Pink, D. (2025). ¿Por qué no eliminar las calificaciones? The Washington Post. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

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Agilidad empresarial

Ventas Marketing AI Agilidad

Colaboración entre ventas y marketing en la era de la inteligencia artificial y la agilidad empresarial

La realidad de la tensión entre ventas y marketing

Una de las mayores ideas falsas en el mundo de los negocios es que la alineación de ventas y marketing significa que deben estar perfectamente sincronizados, trabajar a la perfección sin tensiones y estar completamente de acuerdo en todo. En realidad, esto es poco práctico. Estos dos equipos tienen objetivos, incentivos y enfoques operativos distintos. Sin embargo, eso no significa que no puedan colaborar eficazmente.

En lugar de forzar la armonía, las empresas deben crear sistemas estructurados que permitan a ambos equipos funcionar como fuerzas complementarias en lugar de adversarias. La clave no son los ejercicios de creación de equipos ni la cooperación artificial, sino aprovechar la IA, adoptar principios de agilidad empresarial y fomentar una cultura basada en los datos para lograr resultados medibles.

Por qué las ventas y el marketing están naturalmente reñidos

- Las ventas se centran en los ingresos a corto plazo → Necesitan resultados inmediatos, quieren clientes potenciales de alta calidad que se cierren rápido y a menudo tratan con comportamientos impredecibles de los clientes.
- El marketing se centra en el crecimiento de la marca a largo plazo → Se centran en el posicionamiento en el mercado, la concienciación, la generación de demanda y estrategias que pueden tardar meses en dar sus frutos.
- Los representantes de ventas a menudo se quejan de que los esfuerzos de marketing producen clientes potenciales de baja calidad o se centran demasiado en mensajes de marca abstractos en lugar de en los puntos de dolor reales de los compradores.
- El departamento de marketing considera que el de ventas es táctico y miope → Los profesionales del marketing suelen sentirse frustrados porque el departamento de ventas no realiza un seguimiento de los clientes potenciales con la suficiente rapidez o los descarta demasiado rápido sin nutrirlos.

Cómo abordan este problema la IA y la agilidad empresarial

1. La IA para la puntuación de clientes potenciales y el análisis predictivo → La puntuación de clientes potenciales basada en IA puede ayudar a definir qué clientes potenciales merece la pena seguir, reduciendo la fricción entre ventas y marketing.
2. Los principios de agilidad empresarial fomentan la colaboración iterativa, la retroalimentación frecuente y la responsabilidad compartida.
3. La IA puede proporcionar información en tiempo real sobre el comportamiento de los clientes, lo que permite al departamento de marketing crear mensajes y argumentos de venta más relevantes.
4. Herramientas de coaching automatizadas, chatbots y asistentes virtuales ayudan a los representantes de ventas a interactuar con los clientes potenciales en tiempo real sin depender únicamente del marketing.

Las trampas de una relación disfuncional entre ventas y marketing

1. Mala gestión de clientes potenciales y tasas de conversión
- Solución AI: El análisis predictivo ayuda a garantizar que sólo los prospectos más interesantes se transfieren a ventas.
- Solución ágil: Las reuniones diarias entre los departamentos de ventas y marketing garantizan una mejora continua de la calidad de los clientes potenciales.
2. Mensajes contradictorios y confusión del cliente
- Solución de IA: Las herramientas de CRM basadas en IA garantizan la coherencia de los mensajes mediante el seguimiento de cada interacción con el cliente.
- Solución ágil: Revisiones periódicas de los sprints entre marketing y ventas para alinear los mensajes y la estrategia.
3. Presupuesto y recursos malgastados
- Solución de IA: La IA puede analizar el ROI de las campañas en tiempo real, lo que permite al departamento de marketing reaccionar con rapidez.
- Solución ágil: Las retrospectivas identifican los esfuerzos desperdiciados, mejorando las futuras inversiones en marketing.
4. 4. Falta de rendición de cuentas y culpabilización
- Solución de IA: Los paneles de rendimiento basados en inteligencia artificial muestran en qué punto del embudo se caen los clientes potenciales, lo que hace que la rendición de cuentas sea transparente.
- Solución ágil: Los OKR (Objetivos y Resultados Clave) compartidos para ventas y marketing evitan los silos.

Cómo es la verdadera alineación en la era de la IA y la agilidad

1. Definiciones compartidas y criterios de éxito claros
- Calificación de clientes potenciales basada en IA → Los modelos de puntuación de IA garantizan que solo los clientes potenciales con un alto potencial de conversión lleguen a ventas.
- Colaboración ágil interfuncional → Los equipos de marketing y ventas participan en sesiones conjuntas de planificación de sprints.
2. Colaboración en mensajes de marketing y ventas
- IA para el análisis de sentimientos → La IA puede analizar los comentarios de los clientes para perfeccionar los argumentos de venta y las campañas de marketing.
- Talleres ágiles de mensajería → Los talleres conjuntos permiten a ambos equipos perfeccionar la mensajería basándose en comentarios iterativos.
3. Un marco para probar el discurso de ventas
- Pruebas mejoradas con IA → Los análisis basados en IA permiten saber qué argumentos de venta tienen más eco entre los clientes potenciales.
- Bucles de retroalimentación ágiles → Los representantes de ventas prueban nuevos mensajes en tiempo real y proporcionan retroalimentación inmediata.
4. Toma de decisiones basada en datos
- AI Predictive Insights → Las herramientas de IA pronostican qué estrategias de marketing generarán los mejores leads.
- Ciclos de iteración ágiles → Los ciclos de mejora continua garantizan una toma de decisiones basada en datos.
5. Responsabilidad a nivel ejecutivo
- Seguimiento del rendimiento impulsado por IA → Los cuadros de mando ofrecen visibilidad en tiempo real del rendimiento de las ventas y el marketing.
- KPI ágiles compartidos → Ambos equipos comparten la responsabilidad del crecimiento de los ingresos y el éxito de los clientes.

Pasar de la disfunción a la colaboración

Las mejores empresas garantizan la alineación haciendo imposible que cualquiera de los dos equipos tenga éxito sin el otro. La IA y la agilidad empresarial crean un sistema de autorrefuerzo en el que las ventas y el marketing se alinean de forma natural.

Pasos para avanzar hacia una alineación ágil y potenciada por la IA entre ventas y marketing

Paso 1: Implicar al departamento de ventas en el posicionamiento desde el principio
- La IA analiza operaciones anteriores para proporcionar información sobre los segmentos de clientes más rentables.
- La colaboración ágil garantiza la aportación en tiempo real de ambos equipos para afinar el posicionamiento.

Paso 2: Co-crear el discurso de ventas utilizando información de IA
- Las herramientas de optimización de contenidos basadas en IA ayudan a perfeccionar los mensajes más eficaces.
- La iteración ágil garantiza que marketing y ventas prueben y perfeccionen continuamente el discurso de ventas.

Paso 3: Establecer un circuito continuo de retroalimentación
- La IA proporciona información automatizada sobre el rendimiento a partir de CRM, redes sociales y comentarios de los clientes.
- Los ciclos ágiles de retroalimentación garantizan que las ventas y el marketing iteren rápidamente para maximizar la eficacia.

Paso 4: Responsabilizar a ambos equipos mediante IA y métricas ágiles
- La IA proporciona modelos de atribución que muestran exactamente qué esfuerzos generan ingresos.
- Unos KPI ágiles y compartidos garantizan la responsabilidad y el éxito mutuos.

Conclusiones: El futuro de la colaboración entre marketing y ventas

La alineación de ventas y marketing no consiste en hacerlos mejores amigos, sino en crear un sistema en el que ambos equipos trabajen de forma interdependiente. Al aprovechar la IA, integrar la agilidad empresarial y fomentar una cultura de colaboración continua, las empresas pueden acabar con los silos, eliminar ineficiencias y maximizar el potencial de ingresos.

Foto de Vardan Papikyan

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Trabajos pendientes JTBD

Jobs-To-Be-Done (JTBD) + Agilidad de la IA

Introducción

Hoy en día, las empresas recopilan más datos de sus clientes que nunca, pero la mayoría de las innovaciones fracasan. Según McKinsey (2023), 94% de directivos manifiestan su insatisfacción con los resultados de su empresa en materia de innovación, y Harvard Business Review (2019) señala que 85% de los nuevos productos de consumo fracasan en dos años.

¿La razón principal? Las empresas se centran demasiado en quiénes son sus clientes y no en por qué compran. El marketing tradicional hace hincapié en datos demográficos, psicográficos y encuestas sobre los clientespero no captan las motivaciones más profundas que subyacen al comportamiento de los consumidores.

En Marco de trabajos por hacer (JTBD), promovida por Clayton Christensenofrece un causal comprensión del comportamiento de los clientes, ayudando a las empresas a crear mejores productos, servicios y estrategias de marketing centrándose en las verdaderas razones por las que la gente toma decisiones de compra.

En este artículo exploraremos:
Los orígenes del JTBD y cómo surgió del estudio de las innovaciones fallidas.
Cómo los clientes "contratan" y "despiden" productos en función de sus necesidades.
Principios clave del JTBD y su impacto en la estrategia empresarial.
Casos prácticos reales mostrar innovaciones de éxito impulsadas por el JTBD.
Cómo pueden las empresas aplicar el JTBD para obtener ventajas competitivas.


Los orígenes de Jobs-to-Be-Done (JTBD)

Por qué fracasa la innovación tradicional

Durante décadas, las empresas han confiado en clientes, grupos de discusión y encuestas para orientar el desarrollo y la comercialización de los productos. Sin embargo, a pesar de estos esfuerzos, muchas empresas no consiguen anticiparse a las necesidades reales de los consumidores.

💡 Ejemplos clave de innovación fallida:

  • Segway (2001) - Se comercializó como un medio de transporte futurista, pero no identificó un "trabajo" práctico que necesitara solución.
  • Nueva Coca-Cola (1985) - Se asumía que el sabor era el factor clave para la compra de refrescos, ignorando los factores emocionales y de fidelidad a la marca.
  • Google Glass (2014) - Centrada en los avances tecnológicos más que en resolver un problema real del cliente.

Clayton Christensen y la innovación disruptiva

En Marco JTBD tiene su origen en el trabajo de Clayton Christensenprofesor de la Harvard Business School y autor de El dilema del innovador (1997). Christensen teoría de la innovación desestabilizadora explica cómo los líderes del mercado fracasan a menudo por centrarse en mejoras graduales en lugar de resolver los problemas reales de los clientes.

Christensen y su equipo de investigación descubrieron que los clientes no compran productos por sus características, sino que los "contratan" para realizar tareas específicas. Esta constatación condujo a la Trabajos pendientes una metodología que se centra en por qué los clientes cambian de producto y no quiénes son.


Cómo los clientes "contratan" y "despiden" productos

El principio básico de JTBD

🔹 Los clientes no compran productos; los contratan para progresar en una circunstancia determinada.
🔹 Si el producto hace bien su trabajo, lo "contratan" de nuevo. Si no, lo "despiden" y buscan una alternativa.

💡 Ejemplo: Estudio de caso del batido de McDonald's
El equipo de Clayton Christensen realizó un famoso Estudio JTBD con McDonald's para entender por qué la gente compraba batidos.

📌 Enfoque tradicional:
McDonald's se centró inicialmente en demografía de los clientes y preferencias de sabores. Llevaron a cabo grupos de discusión para ajustar el sabor y la consistencia de sus batidos. las ventas se mantienen estables.

📌 Enfoque JTBD:
Los investigadores descubrieron que la mayoría de las ventas de batidos se producían por la mañana temprano. Los clientes no sólo los compraban como bebida, sino también como bebida. contratar batidos como desayuno cómodo, sin complicaciones y de larga duración para los largos desplazamientos al trabajo.

📌 Resultado:
McDonald's los batidos se han rediseñado para que sean más espesos y saciantespara que duren más en el trayecto matutino.las ventas aumentaron considerablemente sin cambiar de sabor ni de marca.

Lo más importante: Los clientes no compran productos basándose únicamente en sus características. Eligen productos que les ayudan a alcanzar un objetivo concreto en su vida cotidiana.


Las tres dimensiones del empleo de los clientes

Para comprender plenamente por qué los clientes contratan productoslas empresas deben tener en cuenta tres tipos de trabajos por hacer:

1️⃣ Trabajos funcionales - La razón práctica de una compra.
Ejemplo: Un cliente compra una chaqueta impermeable para mantenerse seco bajo la lluvia.

2️⃣ Trabajos emocionales - La sensación asociada al producto.
Ejemplo: Alguien compra un impermeable de primera para sentirse seguro y con estilo.

3️⃣ Empleo social - Cómo afecta la compra a la percepción social.
Ejemplo: Un cliente elige un chubasquero ecológico para parecer concienciados con el medio ambiente.

💡 Ejemplo: La estrategia JTBD de Tesla
Tesla no sólo vende coches eléctricos. vende una visión de innovación tecnológica y sostenibilidad.
✔️ Puesto funcional: Un coche de altas prestaciones y bajo consumo.
✔️ Trabajo emocional: La sensación de ser pioneros en sostenibilidad.
✔️ Trabajo social: Estatus y prestigio por conducir un vehículo avanzado.


Aplicación del JTBD a la estrategia empresarial

Marketing tradicional frente a JTBD

Marketing tradicionalEnfoque por tareas
Se centra en demografía de los clientesSe centra en intención y necesidades del cliente
Utiliza grupos de discusión y encuestasUtiliza entrevistas en profundidad e investigación observacional
Compara las características de los productosIdentifica puntos débiles del cliente
Compite con rivales directos en el mercadoConsidera todas las soluciones competidoras al mismo trabajo

💡 Ejemplo: Netflix frente a Blockbuster

Blockbuster (enfoque tradicional)Netflix (enfoque JTBD)
Centrado en Alquiler de DVD y recargos por demoraCentrado en eliminar los inconvenientes del alquiler
Supuestos clientes variedad deseadaClientes entendidos quería acceso instantáneo
Compitió con tiendas de alquiler de vídeosCompitió con cable, DVD e incluso videojuegos
Ignoró la trabajo de convenienciaHecho entretenimiento a la carta y sin fricciones

Resultado: Blockbuster se declaró en quiebra en 2010, mientras que Netflix se convirtió en un Empresa $250B centrándose en la trabajo por hacer del cliente.


Intersección de JTBD, IA y agilidad empresarial

Las empresas de hoy en día están experimentando rápidos cambios debido a transformación digital, inteligencia artificial (IA) y evolución de las expectativas de los consumidores. Sin embargo, a pesar de estos avances, muchas empresas siguen teniendo problemas con la innovación y la captación de clientes.

En Marco de trabajos por hacer (JTBD)de la que fue pionera Clayton Christensen, proporciona una causal comprensión de por qué los clientes toman decisiones de compra. Ayuda a las empresas a diseñar soluciones basadas en IA y modelos empresariales ágiles que ajustarse a las necesidades reales de los clientes en lugar de confiar en técnicas anticuadas de segmentación del mercado.

Con el auge de Toma de decisiones basada en la IA y business agilityLas empresas deben integrar Pensamiento JTBD en sus estrategias para seguir siendo competitivos. En este artículo, exploraremos:

Cómo la IA mejora el análisis JTBD para conocer mejor a los clientes
Cómo se alinean los principios del JTBD con la agilidad empresarial y modelos empresariales adaptables
Casos reales en los que las estrategias de JTBD basadas en IA han tenido éxito
Cómo pueden aprovechar las empresas los conocimientos de JTBD basados en IA para obtener ventajas competitivas


¿Por qué fracasan la mayoría de las innovaciones basadas en IA?

A pesar del potencial de la IA, muchas iniciativas empresariales basadas en la IA fracasan porque carecen de un conocimiento profundo de las necesidades del cliente.

🔹 McKinsey (2023) informa de que 94% de los ejecutivos no están satisfechos con los resultados de su empresa en materia de innovación.
🔹 Harvard Business Review (2019) afirma que el 85% de los productos impulsados por IA fracasan debido a la falta de adecuación a las necesidades reales de los clientes.
🔹 Los modelos de IA suelen entrenarse con datos basados en correlaciones, en lugar de con información causal sobre el comportamiento de los clientes.

Dónde se queda corta la IA sin el pensamiento JTBD

1️⃣ Los análisis predictivos de IA hacen demasiado hincapié en la correlación:

  • La IA puede identificar patrones (por ejemplo, "Las personas que compran coches de lujo también compran café de primera calidad").
  • Sin embargo, correlación no explica por qué los clientes compran (por ejemplo, "Los clientes compran coches de lujo por su estatus social, pero café premium por la experiencia sensorial y la comodidad").

2️⃣ Los chatbots y asistentes virtuales de IA carecen de conciencia contextual:

  • Muchos Los chatbots de IA no consiguen ofrecer una atención al cliente significativa porque no reconocen el verdadero "trabajo" que necesita realizar el cliente.
  • En lugar de repetir respuestas preestablecidasSistemas de IA deben estar capacitados para reconocer las dificultades y necesidades emocionales de los clientes.

3️⃣ El marketing impulsado por IA pierde empleos emocionales y sociales:

  • La segmentación publicitaria basada en IA se centra en similitudes demográficaspero no capta las motivaciones más profundas de los clientes.
  • Ejemplo: Recomendar una aplicación de fitness en función de la edad y el sexo ignora las razones emocionales y sociales detrás de la motivación para mantenerse en forma (por ejemplo, preocupaciones por la salud, autoestima, pertenencia a la comunidad).

📌 Solución: La IA debe ser emparejado con el análisis JTBD pasar de predicción basada en la correlación a conocimientos basados en la causalidad.


JTBD impulsado por la IA: el futuro de la estrategia empresarial centrada en el cliente

Cómo la IA mejora los conocimientos de JTBD

Análisis del comportamiento basado en IA → Ayuda a las empresas a analizar problemas de los clientes y descubrir los trabajos pendientes ocultos.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN) → Extrae en profundidad motivaciones emocionales y sociales detrás de las compras de los clientes.
Aprendizaje automático para la segmentación de clientes → Va más allá demografía segmentar a los clientes en función de los puestos de trabajo y los puntos débiles.
IA conversacional y análisis de sentimientos → Ayuda a las empresas a comprender por qué los clientes "despiden" los productos y lo que causa insatisfacción.

Ejemplo real: JTBD con IA en acción

📌 La personalización impulsada por la IA de Netflix (JTBD Success)

  • Sistemas tradicionales de recomendación clasificación de los espectadores por grupos demográficos.
  • Netflix pasó a un modelo basado en JTBD...reconociendo que..:
    • Algunos clientes "contratan" a Netflix para relajarse después del trabajo.
    • Otros "contratan" a Netflix para vínculo con la familia o aprender algo nuevo.
  • Personalización basada en IA ahora adapta las recomendaciones basándose en los comportamientos de visualización y en los empleos inferidos de los clientes.

📌 Estrategia de IA y JTBD de Spotify

  • Spotify La IA no se limita a recomendar música: recomienda en función de los "trabajos" del cliente.
  • Reconociendo que a menudo se recurre a la música para gestionar las emocionesSpotify introdujo listas de reproducción basadas en el estado de ánimo y mezclas diarias seleccionadas por la IA.

JTBD con IA en contextos B2B

📌 Gestión de relaciones con los clientes (CRM) basada en IA de Salesforce

  • Salesforce Einstein con IA analiza las interacciones con los clientes para determinar:
    • Por qué algunos clientes corren el riesgo de darse de baja.
    • Qué "trabajo" pretende realizar el cliente.
  • En lugar de confiar en perfiles estáticos de clientesSalesforce utiliza Inteligencia Artificial en tiempo real para ajustar las estrategias de forma dinámica.

💡 Información clave: IA sola no puede sustituir a la intuición y la estrategia humanas-pero cuando se combina con Pensamiento JTBDse convierte en poderosa herramienta para predecir y satisfacer las necesidades de los clientes.


Agilidad empresarial JTBD + IA: La pareja perfecta en la era digital

Por qué la agilidad empresarial necesita el pensamiento JTBD

Las empresas ágiles prosperan adaptarse a las necesidades del cliente e iterar con rapidez. JTBD ayuda a los equipos ágiles:
✔️ Aclarar las prioridades de los clientes → Los equipos se centran en lo que realmente importa a los clientes.
✔️ Evitar la proliferación de funciones → Evita que las empresas añadan funciones de IA innecesarias que no resuelven trabajos reales.
✔️ Apoyo a la creación rápida de prototipos → Las empresas comprueban si un producto realmente cumple un trabajo antes de escalar.

Estudio de caso: Cómo utilizan JTBD las empresas ágiles

📌 El enfoque JTBD de Amazon basado en IA

  • Amazon no sólo vende productos optimiza para diferentes trabajos del cliente.
    • Miembros Prime "contratar" a Amazon para una entrega ultrarrápida y cómoda.
    • Usuarios de Kindle "contrata" a Amazon para acceder a la lectura digital instantánea.
  • La IA de Amazon identifica los trabajos cambiantes de los clientes y adapta la oferta de productos de forma dinámica.

📌 Estrategia de IA y JTBD de Tesla

  • Tesla conducción autónoma IA no se trata sólo de autoconducción, sino de resolver el trabajo de reducir la fatiga del conductor y aumentar la comodidad.
  • En lugar de competir con marcas de coches tradicionalesTesla se centra en agilidad basada en software, actualizando continuamente las funciones en función de la evolución de los trabajos de los clientes.

Cómo pueden las empresas aplicar el JTBD basado en IA para obtener una ventaja competitiva

Paso 1: Identificar los puestos de trabajo de los clientes con datos de comportamiento basados en IA

📌 Utilizar el mapeo del recorrido del cliente basado en IA analizar cómo interactúan las personas con los productos y servicios.

Paso 2: Alinear la IA y la agilidad empresarial con los conocimientos de JTBD

📌 Diseñar modelos de negocio ágiles que se adaptan a los cambios de trabajo del cliente de forma dinámica.

Paso 3: Integrar la personalización impulsada por IA basada en los trabajos del cliente

📌 Utilizar motores de recomendación basados en IA para que coincida con productos/servicios a trabajos de clientes reales.

Paso 4: Aprovechar la IA conversacional y el análisis de sentimientos para obtener comentarios de los clientes

📌 Supervise los chatbots de IA y las interacciones de asistencia detectar problemas de los clientes y pivotar la estrategia empresarial en consecuencia.


El futuro del JTBD, la IA y la agilidad empresarial

La IA es una herramienta poderosa, pero debe guiarse por los conocimientos de Jobs-to-Be-Done.
La agilidad empresarial es esencial para adaptarse a la evolución de las necesidades de los clientes.
El pensamiento JTBD transforma los modelos de negocio impulsados por la IA, que pasan de estar centrados en las características a estar verdaderamente centrados en el cliente.


Citas y referencias

  • CB Insights. (2023). Las principales razones del fracaso de las startups.
  • Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016). Competir contra la suerte: la historia de la innovación y la elección del cliente. Harper Business.
  • McKinsey & Company. (2023). El estado de la innovación en la empresa mundial.
  • Harvard Business Review. (2019). Por qué fracasan la mayoría de los nuevos productos: Lecciones de 40.000 lanzamientos.
  • Netflix AI Personalization Case Study, MIT Technology Review (2022).
  • Informe sobre la estrategia de IA de Tesla, Forbes (2023).
  • El dilema del innovador. Christensen, C. (1997). Harvard Business School Press.

JTBD Explicación PDF

Foto de Evangeline Shaw

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