Casi todas las empresas de venta directa ya hicieron el primer experimento con inteligencia artificial: generar textos para redes, correos de bienvenida, un resumen de la llamada de ayer. Greg Fink, vicepresidente sénior de ventas en Inovara, sostiene que ahí se quedaron muchas, repitiendo el mismo truco con un modelo un poco más nuevo, cuando el salto de valor está en otra parte: conectar «agentes» de IA a los procesos que el negocio ya usa a diario.

La diferencia, explica, es de escala. Un ejecutivo que prueba un chatbot entre reuniones produce una respuesta a la vez, con un humano esperando cada resultado. La venta directa, en cambio, corre sobre un volumen que ninguna persona absorbe: cohortes de nuevos distribuidores cada mes, prospectos que se enfrían en una hora, seguimientos que deben ocurrir los recuerde alguien o no. Un agente que trabaja en segundo plano mientras esa ejecutiva está en la reunión sí mueve esa aguja.

Fink describe cómo se ve un flujo con agentes: llega un prospecto y queda calificado, respondido y registrado antes de que alguien abra la bandeja de entrada; el CRM se actualiza solo; y un distribuidor cuya actividad cayó durante tres semanas queda marcado para su patrocinador cuando todavía hay algo que salvar. «Nada de eso luce bien en el escenario de una convención», admite. «Todo eso se acumula».

El texto se apoya en datos. Según el informe 2026 sobre el estado de la IA en los negocios de SmarterX, que encuestó a más de 2.100 profesionales, el 58% quiere aprender a integrar la IA en los flujos de trabajo que ya existen y el 51% a usar agentes, mientras que redactar instrucciones apenas interesa al 15%. Un estudio de AWS citado en el artículo añade que, entre las organizaciones que ya usan agentes, el 36% reporta más productividad, el 35% mejores decisiones basadas en datos y el 33% ahorros reales de costo.

El punto más incómodo del argumento es la gobernanza. SmarterX halló que solo el 13% de las organizaciones tiene los cuatro elementos básicos —una hoja de ruta de IA, un consejo de IA, una política de IA generativa y una política de ética—, y que un tercio no tiene ninguno. Sin esas reglas, advierte Fink, cada representante termina «con su propio chatbot y su propia idea de qué es aceptable decir sobre tus productos». Su receta para el trimestre es acotada: elegir un solo flujo de alto volumen, ponerle detrás un agente con reglas, medirlo por la experiencia del vendedor y no por horas ahorradas, y nombrar a un responsable que cargue con la rendición de cuentas. La empresa que elija ese flujo en octubre, cierra, pasará el año siguiente alcanzando a la que lo eligió esta semana.

Adaptado del artículo «From Experiments to Agentic Workflows» publicado originalmente en World of Direct Selling.

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