Artículos de podcast: Por qué la IA de agencia promete un futuro emocionante para los equipos

En la vida de los vendedores ocupados, el objetivo es claro: dedicar menos tiempo a tareas repetitivas pero necesarias y más tiempo a estrategias de alto impacto. La automatización tradicional prometía facilitar un poco las cosas, pero la IA agencial tiene el potencial de llevarla mucho más lejos.

En este episodio del Podcast de marketing local Beat, el presentador Christian Hustle habla con Uberall Directora de Tecnología Ana Martínez, quien dirige el equipo de I+D de la empresa en materia de productos, diseño e ingeniería.

Ana explica por qué considera que la IA de agencia es uno de los cambios más transformadores desde los primeros días de Internet y cómo Uberall está pasando de la automatización estática a la orquestación basada en objetivos y nativa de la IA. Con innovaciones como la Puntuación de rendimiento de ubicación (LPS) y UB-I, la plataforma es cada vez más inteligente, proactiva y está lista para trabajar junto a los profesionales del marketing como un compañero de equipo de confianza.

En qué se diferencia la IA de agencia de la automatización tradicional

Ana Martínez: «Con la orquestación y la IA agencial, puedes acercarte mucho a la inteligencia proactiva y operar de una manera mucho más dinámica. Siempre digo que no es que la IA vaya a reemplazar a los humanos. La IA hará las cosas que, sinceramente, no nos gusta hacer: se encargará del trabajo pesado y ayudará a los humanos a mantener la estrategia. Los equipos pueden crecer sin caer en el caos. Creo que ese es el principal cambio de lo que es posible aquí».

La automatización tradicional es ideal para tareas sencillas y repetitivas. Pero como señala Ana Martínez, el recorrido actual del cliente es cualquier cosa menos simple. Un cliente puede empezar con una recomendación basada en la IA, añadir un producto a su carrito, esperar a obtener un descuento y, finalmente, realizar la compra a través de un enlace compartido por un influencer. El proceso de compra es fragmentado, impredecible y se desarrolla en tiempo real.

Esa complejidad crea una sobrecarga de datos. Las reglas y los flujos de trabajo solo pueden llegar hasta cierto punto: cubren algunos escenarios, pero no todos. Y cuando una empresa identifica un nuevo patrón y escribe una regla para él, es posible que la oportunidad ya haya desaparecido. Al mismo tiempo, los consumidores ahora esperan experiencias altamente personalizadas, algo que la automatización rígida simplemente no puede ofrecer a gran escala.

Aquí es donde la IA de agencia marca la diferencia. En lugar de basarse en reglas preestablecidas, razona, se adapta y responde de forma dinámica al comportamiento de los clientes a medida que se produce. Para Ana, se trata de adoptar una nueva mentalidad, en la que la IA trabaje de forma proactiva para ayudar a las empresas a cumplir las crecientes expectativas de los clientes en un momento dado.

UB-I: IA de agencia en la práctica

Ana Martínez: «Lo que hemos hecho es integrar la inteligencia de las agencias en nuestros flujos de trabajo principales. ¿Qué UB-I (el agente de IA de Uberall) lo que puede hacer es operar en miles de ubicaciones. Lo que nos aseguramos es que el ser humano esté siempre al tanto y bajo control; todo lo que hace UB-I y todos los agentes que lo respaldan es 100% auditable y rastreable».

Para Ana, el agente de IA de Uberall, UB-I, es el escaparate y el director de la plataforma de agencias de Uberall. Entre bastidores, un enjambre de agentes especializados trabaja en armonía, mientras que UB-I gestiona el rendimiento en cada ubicación las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Realiza un seguimiento de la puntuación de rendimiento de ubicación (LPS) de cada sitio, ¿entiende Optimización del rendimiento de la ubicación (LPO) practica y sabe cómo actuar en consecuencia de manera eficiente. En palabras de Ana, es transformacional.

El desarrollo de UB-I, dice, ha sido muy diferente a la creación de software tradicional. En lugar de requisitos deterministas según los cuales los ingenieros saben exactamente cómo se comportará el sistema, la UB-I se basa en un modelo de lenguaje extenso (LLM). Esto significa que las interacciones pueden ser impredecibles y, a menudo, gratamente sorprendentes. Los primeros en adoptarla han hecho preguntas que el equipo no había previsto, pero descubrieron que UB-I podía resolverlas gracias a su profunda integración con la plataforma Uberall a través de MCP y datos contextuales.

Para que esto funcionara en el mundo real, el equipo invirtió desde el principio en barreras y circuitos de retroalimentación. El UB-I está diseñado para centrarse en el tema, en la marca y en consonancia con la confianza de los clientes. Esto requiere pruebas, monitoreo e incluso pruebas de resistencia continuas para «romper» el sistema y aprender de sus respuestas. Como dice Ana, se trata de un cambio en la forma en que se crea el software: se pasa de los ciclos de desarrollo estáticos a la evolución continua de la producción. El resultado es una IA para agencias más inteligente, segura y en constante mejora en la que los clientes pueden confiar.

Para las marcas con múltiples ubicaciones, los agentes de IA como UB-I significan coherencia a escala. Pueden esperar menos trabajo manual, una ejecución más rápida y una mayor visibilidad en línea. Esto permite a los equipos centrarse en los resultados en lugar de en las tareas del día a día. Y si se combina con las prácticas de LPO, señala Ana, las empresas no solo deberían ver un mayor crecimiento de los ingresos, sino también una mayor eficiencia y unos márgenes más sólidos.

Cómo ganan las empresas el juego de la IA

Ana Martínez: «Incluso si tienes al mejor becario del mundo que viene a trabajar a tu empresa, no esperas que esa persona sea eficaz desde el primer día. Seguirás incorporando a esa persona. Aún tienes que darles contexto. Tienes que explicar cómo haces las cosas en tu empresa. Con la IA de agencia, es más o menos lo mismo. Puede entender el contexto. Puede tomar decisiones de forma autónoma y actuar de forma proactiva si se lo permites, pero necesitas trabajar con él y darle ese contexto. Le vas a dar tu opinión y eso, a su vez, mejorará cada vez más».

Los consumidores están adoptando la IA a una velocidad vertiginosa. Como señala Ana, en un futuro próximo, las personas esperarán interactuar directamente con los agentes para todo, desde el descubrimiento del producto hasta la compra. Y a medida que los agentes se generalicen, las plataformas de software seguirán su ejemplo, conectando la colaboración entre humanos y máquinas de formas nuevas y poderosas.

Para los equipos de marketing, este cambio crea dos prioridades urgentes: adaptarse al comportamiento de los consumidores impulsado por la IA y repensar las operaciones internas. Las estrategias de contenido deben evolucionar para Búsqueda mediante IA, mientras que las empresas deben identificar las áreas de alto impacto en las que la IA puede reemplazar el esfuerzo manual o gestionar los casos extremos de manera más eficaz que los flujos de trabajo y las reglas. Ana aconseja empezar poco a poco (con un plan de 30 a 60 a 90 días) para probar los casos de uso, medir los resultados y ampliar lo que funciona. El enfoque, subraya, debe centrarse en los objetivos y los resultados, no solo en replicar los procesos existentes.

Por encima de todo, insta a las empresas a no temer a la IA, sino a tratarla como una superpotencia. Los mejores resultados provienen de la colaboración entre humanos y máquinas, guiada por marcos comprobados como LPO. Al igual que la incorporación de un nuevo becario, el éxito requiere contexto, comentarios y paciencia. La IA comete errores, pero con orientación, mejora rápidamente, y quienes invierten pronto obtienen un «impulso» que dificulta que los competidores se pongan al día. Como dice Ana: La transformación se está produciendo de cualquier manera. La pregunta es si su empresa la liderará o la seguirá.