La inteligencia artificial está en todos los titulares, pero no en todos los procesos de ventas donde realmente sumaría. En este episodio, Francesc Albiol (Head of Sales en Holded) se sienta con David y Eduardo para bajar el hype y explicar qué aplicaciones de inteligencia artificial en ventas B2B les están dando resultados… y dónde se han pegado trompazos.
Holded, contexto y por qué la IA importa
Holded es un ERP en la nube para pymes y autónomos en España, centrado en facturación, contabilidad y gestión básica en modo SaaS. Venden un producto transversal y relativamente complejo a un segmento con ticket medio bajo, lo que obliga a manejar un volumen altísimo de leads y clientes con procesos muy escalables.
La organización comercial suma unas 60 personas entre equipos de venta directa, partners (gestorías y “solution partners”), onboarding, RevOps y Sales Enablement. La mitad de las ventas llegan sin contacto humano y la otra mitad entra por inbound pidiendo ayuda, por lo que cualquier mejora de eficiencia tiene un impacto directo en ingresos y en churn.
Inteligencia artificial en ventas B2B: dónde entra y dónde no
Antes de hablar de herramientas, Francesc insiste en definir la estrategia: en qué momento entra la IA y en qué momento tiene que entrar una persona. Los intentos de automatizar un proceso de principio a fin “solo con IA” suelen acabar en golpe, porque aparecen nuevos problemas y nuevos roles que antes no existían (gente que supervisa y corrige al modelo).
Su criterio práctico es claro: la inteligencia artificial en ventas B2B tiene sentido donde hay mucho volumen y tareas repetitivas de poco valor, no en cada interacción. Y, por ahora, el papel de la IA es potenciar al vendedor (tiempo, foco, calidad de información), no reemplazarlo en interacciones complejas.
Caso 1: atención comercial 24/7 con agente virtual
Fuera del horario de 9 a 18h, si llamas al equipo comercial de Holded te atiende “Carolina”, un agente de IA súper simpática. Sirve para cubrir esa franja en la que sería inviable tener un equipo humano trabajando 24/7 solo para unos cuantos contactos extra.
¿Problemas? Incluso con la creatividad recortada al mínimo, el modelo tiende a inventarse cosas cuando no sabe la respuesta, llegando a inventar URLs. Pero, como comenta David, la alternativa no es “atención perfecta”: es no atender, y un error puntual en un 1% de las llamadas puede ser aceptable según el contexto.
Caso 2: enrichment y refinado de datos comerciales
Otro uso claro de inteligencia artificial en ventas B2B es el enriquecimiento y filtrado de datos: limpiar bases, rellenar campos, clasificar leads y mejorar scoring. Aquí Francesc ve una auténtica burbuja: hay decenas de compañías haciendo prácticamente lo mismo, apoyadas en las mismas APIs y modelos base.
La reflexión es separar qué merece la pena construir “in house” (porque te da ventaja o te engancha mejor a tu stack) y qué tiene más sentido comprar como commodity. A medio plazo, muchas empresas podrán montarse ciertas piezas a medida con herramientas como Claude, pero el know‑how de negocio, la parte legal y el soporte no los resuelve la IA.
Caso 3: demos y onboarding con IA para leads de bajo ticket
Holded recibe cientos de leads inbound al día y sus account executives no pueden hacer demos 1:1 con todos ellos. Primero evolucionaron a webinars “one-to-many” con Q&A en directo; ahora han dado un paso más con un agente virtual que hace una demo 1:1 en la web.
El usuario describe su negocio (“tengo una tienda de productos para animales”, por ejemplo) y el agente de IA adapta la demo, enseñando la parte relevante del producto. No es perfecto y tiene gaps, pero abre una vía muy potente para escalar la experiencia de demo y, en el futuro, para automatizar parte del onboarding de cuentas con tickets muy bajos.
IA, outbound y el problema de la saturación
En outbound, la inteligencia artificial en ventas B2B ha disparado el número de herramientas que automatizan secuencias en email y LinkedIn. El resultado es un contenido cada vez mejor redactado, pero también bandejas de entrada hasta arriba y ratios de respuesta que rara vez superan el 2–4% si no hay teléfono de por medio.
Francesc defiende que en outbound solo funciona la “personalización extrema”: mensajes muy trabajados, basados en datos frescos, y no en plantillas semi‑automatizadas. Cuenta un ejemplo de un correo muy bien montado que trataba una situación concreta en su equipo… salvo que el SDR mencionado ya no trabajaba allí ni el director de operaciones seguía en la empresa, lo que le llevó directo a la papelera.
La IA es excelente para romper el bloqueo de la página en blanco, proponer estructuras y mejorar redactados, pero la autenticidad, el tono y el dolor correcto siguen necesitando a un humano que piense. En palabras de Eduardo, en outbound “lo único que queda genuino” es o decir algo realmente auténtico… o llamar por teléfono y que te atienda una persona.
CRM, IA y el “coach” del vendedor que aún no existe
Otro bloque fuerte del episodio es la crítica al retraso de los CRM a la hora de integrar inteligencias artificiales de forma útil para ventas. El escenario ideal sería tener en el CRM la transcripción de las llamadas, el histórico de interacciones y un motor de IA que te ayudara a preparar reuniones, cualificar oportunidades y redactar resúmenes.
Ahora mismo, esa funcionalidad está repartida en parches: Intercom por un lado, Gong por otro, Tactiq para transcribir, herramientas de videoconferencia con su propia IA, etc. Holded está construyendo su propia capa de IA por encima de HubSpot para centralizar todo y que el SDR vea, en una sola vista, la información relevante cuando salta una llamada.
Aquí la inteligencia artificial en ventas B2B apunta a un futuro muy claro: la figura del “sales coach de IA” que, durante o después de una reunión, te señale qué dolor no has explorado, qué preguntas faltan, o cómo redactar una propuesta alineada con el lenguaje del cliente.
Formación y role-plays con simuladores de IA
En el terreno de la formación, Francesc ya utiliza simuladores de role‑play con IA para entrenar a su equipo. Pueden configurarse perfiles tipo decisor, influencer, perfil “borde” o amable, y ajustar el nivel de dificultad según la experiencia del vendedor.
El sistema aún tiene problemas de contexto si no se supervisa, pero es especialmente útil para onboarding de nuevas incorporaciones. El siguiente paso que quieren dar es gamificar la experiencia con retos internos para que sea más entretenida y participen personas de otros departamentos, no solo ventas.
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Episodio: “Claves de la Comunicación en Ventas con Carlos Salas”, donde trabajamos preguntas, escucha activa, empatía y entonación en ventas B2B
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Escaleta del episodio
- 00:00:01 – Presentación de “Yo También Vendo Empresas” y de Outbounders (formación y consultoría en ventas B2B).
- 00:00:26 – Presentación de Francesc Albiol, director de ventas (Head of Sales) en Holded.
- 00:00:48 – Tema del episodio: desmitificar la inteligencia artificial en ventas, bajar el hype y hablar de lo que de verdad funciona.
- 00:01:57 – Qué es Holded: ERP en la nube para pymes y autónomos en España, facturación, contabilidad y “mini ERP” en modo SaaS.
- 00:03:01 – Complejidad del producto: software transversal con ticket medio bajo y enorme volumen transaccional; necesidad de procesos ultra escalables y uso intensivo de IA.
- 00:03:36 – Organización comercial de Holded: unas 60 personas, con equipos de venta directa (SDR/AE), partners (gestorías y “solution partners”), onboarding y funciones de RevOps y Sales Enablement.
- 00:04:26 – Peso del inbound: la mitad de las ventas se cierran sin interacción con ventas; el resto son leads que necesitan ayuda.
- 00:05:33 – Importancia del churn en un ERP para pymes: cambiar de ERP toca “el esqueleto” de la organización; riesgo alto si la implantación no se gestiona bien.
- 00:06:46 – Segmentos de clientes: empresas que vienen de otro ERP vs. clientes que vienen de Excel o de “cero digital”; impacto en churn y en cómo ajustar procesos y pitch.
- 00:08:17 – Contexto regulatorio en España: obligación de usar software homologado por Hacienda y entrada de la factura electrónica (Veri*factu) en julio de 2027; efecto “aluvión de leads”.
- 00:09:33 – Q4 como stress test: pruebas de robustez de procesos ante un pico brutal de inbound; cómo gestionaron cuellos de botella y llamadas entrantes.
- 00:10:22 – Entrada al tema central: cómo aplican la IA a ventas en Holded y cómo lo hace Outbounders con sus clientes.
- 00:11:14 – Primera idea: definir la estrategia antes de la herramienta, decidir cuándo entra IA y cuándo entra un humano.
- 00:11:37 – Peligro de automatizar al 100%: cuando intentas procesos totalmente autónomos con IA puedes “pegarte trompazos” y necesitas nuevos roles para monitorizar.
- 00:11:56 – Caso 1: “Carolina”, agente de IA que atiende llamadas comerciales fuera de horario (antes de las 9 y después de las 18h).
- 00:12:18 – Problema típico: incluso recortando la creatividad, la IA “se inventa” respuestas, llegando a inventarse hasta URLs.
- 00:13:08 – Aun así, la IA funciona bien para una primera capa de atención fuera de horario; la alternativa es no atender.
- 00:13:35 – Criterio clave: IA para escalar donde sería inviable multiplicar el equipo por 3 o 4 en un modelo de ticket medio bajo.
- 00:14:18 – Caso 2: enriquecimiento y refinado de datos (enrichment), filtrado y limpieza de bases de datos comerciales.
- 00:14:39 – Burbuja de herramientas de enrichment y GTM: muchas soluciones hacen “lo mismo”; separar qué construyes tú y qué compras fuera.
- 00:16:03 – Debate sobre “montarte tu propio ERP/CRM con IA”: técnicamente posible, pero con un coste de know-how, soporte y legalidad que la IA no cubre.
- 00:17:26 – Ejemplo real: equipos internos que se han montado un portal sobre Claude para suplir limitaciones del CRM; útil como parche pero no sustituye a HubSpot.
- 00:18:24 – Reflexión sobre herramientas como Salesforce vs. CRM casero con IA (caso Klarna): posibles excepciones pero difícilmente replicable masivamente.
- 00:20:24 – IA y prospección Outbound: explosión de herramientas que automatizan envíos y personalización “a medias”.
- 00:19:45 / 00:21:11 – Efecto secundario: saturación de bandejas de entrada, caída de TASAS de respuesta y necesidad de meter teléfono para seguir contactando.
- 00:20:02 – La “personalización extrema” como única forma de destacar en outbound B2B: ejemplo de email muy bien construido que falla por un dato obsoleto (SaaS despedido).
- 00:21:29 – La IA ayuda a romper el papel en blanco, estructurar mensajes y mejorar el contenido, pero el toque humano y el dolor correcto siguen siendo insustituibles.
- 00:22:01 – Diferencia inbound vs outbound: el inbound acepta mejor interacción con IA; en outbound lo que queda genuino es decir algo realmente auténtico o llamar por teléfono.
- 00:23:36 – Crítica a los CRM: van lentos en integrar IA de forma nativa para cosas como cualificación, resúmenes de reuniones y preparación de discovery.
- 00:24:11 – Caso ideal: CRM con transcripciones, histórico, scoring y un “coach” de IA que te diga nivel MEDDIC/SPICED, resuma la call y redacte el email de recap.
- 00:25:02 – Realidad actual: parches y silos (Intercom, Gong, Tactiq, etc.), falta de integración y necesidad de crear una capa propia de IA encima del CRM.
- 00:25:36 – Cambios organizativos: se vuelve crítica la capa de operaciones y enablement para orquestar tecnología, datos y procesos.
- 00:26:35 – Principio general: IA donde hay mucho volumen y tareas repetitivas de poco valor; no tiene sentido meter IA donde solo hay una llamada al mes.
- 00:27:05 – Caso 3: demo virtual 1:1 con agente de IA en la web de Holded (para leads fuera de horario o de bajo potencial).
- 00:27:18 – Evolución del modelo: de demos personalizadas 1:1 → webinars one-to-many → demo guiada por agente virtual interactivo, disponible 24/7.
- 00:31:18 – Futuro posible: onboarding asistido por agentes de IA para tickets muy bajos (15 €/mes), donde no se paga una persona humana.
- 00:33:04 – Uso de IA en marketing: generación de contenido, lead magnets interactivos, calculators, autodiagnósticos y assets más complejos gracias a herramientas tipo Claude.
- 00:35:20 – Uso de IA en ventas: generación de secuencias de follow-up; IA como redactora inicial y el vendedor como editor.
- 00:36:27 – Caso 4: creación de propuestas complejas a partir de transcripciones de videollamadas, reduciendo horas de trabajo a minutos.
- 00:39:39 – Rol del vendedor: la IA hace el “trabajo sucio” (maquetar, reescribir, adaptar), el vendedor se centra en pensar, detectar dolores y cerrar.
- 00:40:21 – Caso 5: simuladores de role-play con IA para formar a SDRs y AEs (perfiles DMs, influencers, borde, etc.).
- 00:39:37 / 00:39:55 – Problemas actuales: pérdida de contexto si no se monitoriza bien al modelo, necesidad de supervisión y limpieza antes de gamificar.
- 00:40:00 – Plan futuro: añadir gamificación a los role-plays para generar retos internos y hacer el entrenamiento más atractivo.
- 00:41:21 – Caso 6: uso de IA y modelos DISC para adaptar el pitch según el perfil (dueño de gestoría vs. persona que pica facturas) y alinear ventas, éxito de cliente y soporte.
- 00:45:25 – Conclusión de Eduardo: la IA hoy tiene más sentido como soporte al vendedor (eficiencia) que como sustituto (especialmente en B2B complejo).
- 00:45:59 – Conclusión de Francesc: la curiosidad individual será clave; cada vendedor deberá buscar cómo multiplicar por 3 ó 10 su eficiencia aprovechando lo que ya tiene.
- 00:47:15 – Llamadas a la acción: contratar un ERP como Holded o formarse en IA aplicada a ventas con el infoproducto de Outbounders (9h, 50% descuento para oyentes).