El mejor uso de la inteligencia artificial en la venta directa no es crear contenido, sino activar al distribuidor nuevo. Esa es la tesis de Justin Belobaba, fundador y consejero delegado de Nowsite, en un artículo publicado por Direct Selling News en su edición de julio. Su argumento se apoya en una cifra: quien concreta su primera venta dentro de los primeros 30 días genera alrededor de cinco veces más valor de vida que quien no lo logra, unos 2.000 dólares frente a 400.

Para Belobaba, el sector tiene mal ubicado el problema. El desafío mayor no es inscribir gente, sino conseguir que esa gente produzca pronto. Muchos entran con entusiasmo y chocan con la fricción de los sistemas internos, sin claridad sobre el siguiente paso concreto. El resultado es abandono temprano, antes de la primera venta.

Ahí sitúa el error del uso actual de la IA. Generar publicaciones y gráficos para redes hace que el distribuidor «parezca activo», pero no mejora sus resultados. «Actividad y productividad no son lo mismo», resume el ejecutivo. La distinción, en su lectura, es la que separa una red que crece de una que solo se mueve.

Agentes, no chatbots

La propuesta de Belobaba es reemplazar la lógica del chatbot que responde preguntas por la de un agente que ordena la acción. En lugar de saturar al recién llegado con módulos de formación, el agente de IA debería «identificar a quién contactar, qué decir y qué tarea importa más hoy». Primero la ejecución, después la información: el orden inverso al habitual.

De ahí que proponga cambiar la métrica que el sector celebra. Durante años el foco estuvo en las inscripciones y en los ascensos de rango. Belobaba plantea sustituir esa vara por la tasa de primera venta a 30 días, el indicador que, según sus números, predice el valor real de un distribuidor.

El ángulo más interesante de su tesis es de dónde saca el crecimiento. No está en exprimir más a los mejores vendedores, sino en subir el piso: lograr que el distribuidor promedio o el novato tenga un resultado temprano. Elevar ese piso, sostiene, mueve más el negocio que pulir el techo. Es un recordatorio incómodo para un sector acostumbrado a fotografiar a sus estrellas: la salud de una red se mide en quienes recién empiezan, no en quienes ya llegaron.

Adaptado del artículo «AI’s Best Use Case in Direct Selling» publicado originalmente en Direct Selling News.

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