Estos son los obstáculos que startups como Capchase se encuentran al intentar vender su IA a grandes empresas: inversores y emprendedores explican cómo superarlos

Tras una década trabajando en Microsoft y Qualcomm, Samir Kumar sabe lo difícil que puede llegar a ser vender cualquier cosa a una gran empresa.

Kumar abandonó la rama del capital riesgo de Microsoft en noviembre para fundar el fondo Touring Capital junto con antiguos colegas. Ahora, como inversor en startups de software como servicio (SaaS) impulsadas por IA, asesora a empresas de serie B y C (segunda y tercera ronda de inversión tras comercializar producto) precisamente sobre cómo vender a gigantes como su antigua empresa.

"La gente está viendo el potencial de los casos de uso [de la IA], pero eso no significa que hayamos avanzado mucho en los últimos años en lo que se refiere a introducirla en una empresa", afirma Kumar.

Las empresas están dispuestas a subirse al tren de la IA, pero las startups que ofrecen productos y servicios concretos de IA pueden quedarse atascadas al final del embudo de ventas de las grandes tecnológicas. 

El equipo de compras, responsable de la contratación y fijación de precios de los servicios que adquiere la empresa, puede anteponer importantes barreras. Por ello, los vendedores deben sortear una maraña de problemas relacionados con los datos y el precio, entre otras cuestiones, con equipos de compras que pueden estar poco familiarizados con la IA.

Pero una preparación adecuada y dosis de paciencia extra pueden agilizar el proceso, según han explicado a Business Insider dos inversores de capital riesgo y tres emprendedores.

Las principales preocupaciones giran en torno a los datos y la gestión en la nube

Las startups que esbozan una hoja de ruta para las difíciles negociaciones de compra pueden recurrir a una fuente de inspiración inesperada: Barack Obama.

El expresidente estadounidense, conocido por su devoción a la BlackBerry, luchó públicamente contra la poco tecnológica Casa Blanca para poder conservar su apreciado dispositivo, a pesar de las preocupaciones sobre los riesgos de seguridad.

Kumar afirma que el triunfo final ilustra la importancia de que los altos ejecutivos (incluso el presidente de EEUU, si se diera el caso) influyan en los equipos de Tecnología e Innovación más prudentes.

"Hay que encontrar esos equipos y partes interesadas que son usuarios avanzados y defensores internos y alinearlos con quienes manejan los hilos del presupuesto", afirma Kumar. Para sectores regulados como el financiero o el sanitario, los equipos de I+D pueden ser grandes aliados.

Está de acuerdo con esta tesis Fernando Pavón, CEO de Gamco, una empresa que en España se dedica a ofrecer soluciones de software de inteligencia artificial para la optimización comercial y la gestión avanzada del riesgo. Gamco ha colaborado con grandes empresas del país como el Banco Santander, Movistar y Bankia.

"Lo más importante con las grandes empresas es que el directivo esté convencido. Integrar herramientas de IA en gigantes corporativos supone implicar a muchos departamentos, y es fundamental que la principal persona implicada crea en ello", explica Pavón.

"El problema es que muchas veces nos topamos con sectores tradicionales. Una fuerza comercial puede sentirse atacada por una IA que pueda recomendar un determinado producto en una promoción. La IA trabaja con números, no con intuiciones, y hay que estar acostumbrado a trabajar así".

La forma de sortear estas dificultades, explica Pavón, es circunscribirse con las grandes empresas a hablar de mejorar su negocio. Preguntar al cliente qué le preocupa puede ayudar a descubrir el potencial de la IA. 

"La máquina sirve por ejemplo para sugerir promociones cruzadas en clientes que tienen ciertas tendencias. Claro, para eso hay que implicar a los departamentos de comercial, de riesgos y de sistemas. Hacer comprender esto en algunos perfiles de directivos no es fácil", revela Pavón.

Al igual que en la batalla que Obama libró para no desprenderse de su BlackBerry, las negociaciones requieren tiempo. De hecho, los acuerdos de software empresarial tardan más en cerrarse este año que el año pasado, según una encuesta realizada en septiembre por la startup de financiación Capchase, con sede en Nueva York y origen en España.

El fundador de Capchase, Miguel Fernández Larrea, explica a Business Insider que la ralentización se debe a la fase de negociación, en la que los equipos de compras se centran más que nunca en el valor que aporta el software que se plantean incorporar. Los productos de IA en particular muestran una menor retención que el año pasado, afirma.

"Es más fácil presentar un producto competitivo, especialmente los que utilizan modelos de IA de código abierto. Esto significa, en primer lugar, que es más difícil demostrar el retorno de la inversión y, en segundo lugar, que es más difícil demostrar en qué se diferencia ese software de la competencia", explica Fernández Larrea.

Otra preocupación son los contratos de computación en nube de los clientes. Para Kumar, las startups basadas en tecnología en la nube deben tener en cuenta los contratos que muchos han podido suscribir con empresas como Amazon Web Service, Azure y similares. 

Una de las cosas que los posibles grandes clientes quieren saber es si los productos están aprobados por sus proveedores de tecnología en la nube e integrados en la facturación, de modo que puedan contabilizar la cantidad de computación en nube que consumirá el producto en cuestión.

"No es algo que pueda romper un acuerdo, pero es un obstáculo con el que muchas se topan después de la fase de prueba de valor", afirma Kumar.

La gente quiere entender la IA cada vez mejor

Otra veterana de Microsoft, Sheila Gulati, de Tola Capital, diseña procesos de ventas incluso antes de invertir en una empresa de software. El marco resultante ayuda a las empresas de su cartera a identificar a las distintas partes implicadas (como el comprador, la adquisición y el usuario final) y a intentar trabajar con ellas simultáneamente.

En algunos casos, los equipos de compras utilizan o evalúan ellos mismos productos basados en IA, por lo que conocen bien las cuestiones relacionadas con los datos empresariales y las experiencias de clientes y empleados. Otros tardan más en ponerse al día y pueden depender de los vendedores de software para formarse.

Gulati subraya que los equipos de compras se están centrando recientemente en preocupaciones que tienen que ver con los datos que puede manejar la IA y todo lo referido a la privacidad. También preocupa lo fácil o difícil que sea formar a los equipos sobre las nuevas herramientas y las potenciales regulaciones

"El uso empresarial de sistemas no deterministas [sistemas en los que no se puede predecir qué respuesta van a dar porque este genera respuestas múltiples] es bastante nuevo", recuerda. "Eso está llevando a los equipos de compras a preguntar a los vendedores dónde podrían obtener resultados imprevistos.

Rachael Nemeth, cofundadora y consejera delegada de la plataforma de formación basada en IA Opus, explica que ella y sus cofundadores se preparan para las reuniones de ventas imaginando respuestas para preguntas frecuentes que les pueden caer, entre otros recursos didácticos.

Su empresa ha firmado acuerdos con una amplia base de clientes, entre ellos la Universidad de Vanderbilt y la cadena de restaurantes Wagamama, tal y como ha contado Business Insider.

Nemeth afirma que los equipos de compras aún no preguntan sobre grandes modelos lingüísticos u otros aspectos específicos de la IA. En su lugar, muchas veces se ve obligada a responder a preguntas sobre los propios fundamentos de la IA. "Los equipos de compras quieren estar informados y ayudar a cerrar acuerdos", explica Nemerth.

"Muchas preguntas giran en torno a la funcionalidad y a quién afecta, pero el nivel de sofisticación de esas preguntas no es demasiado complejo", afirma. "No es que seamos escépticos respecto a la IA. La gente solo quiere entenderla mejor. Es algo bueno y una señal positiva para las empresas proveedoras de servicios".