Pricing e IA agéntica: hacia una nueva frontera estratégica

Como Senior Manager en la práctica de Pricing & Sales Excellence de Converteo, Elie Abitbol acompaña a nuestros clientes en la transformación y optimización de su estrategia de pricing. Lidera equipos expertos en la intersección de la estrategia de negocio y la modelización avanzada, impulsando la visión “IA & Pricing” para garantizar el impacto empresarial sostenible de los nuevos modelos.

Puntos clave

• El pricing entra en una era de ejecución autónoma, no solo de optimización analítica. El paso de una IA predictiva a una IA agéntica transforma el pricing de un ejercicio de análisis a una capacidad de acción en tiempo real. El desafío ya no es encontrar el “precio correcto”, sino ser capaz de ajustarlo y ejecutarlo a la velocidad del mercado. Esto reposiciona el pricing como una función operativa estratégica en el corazón de la competitividad comercial.
• La democratización de los datos cambia el poder de decisión interno. El acceso a insights a través del lenguaje natural elimina la dependencia de los equipos técnicos. El pricing y las áreas de negocio se convierten en productores directos de análisis, lo que desplaza el valor de las herramientas hacia la calidad de las preguntas de negocio que se plantean.
• La competencia se convierte en agente contra agente. La aparición de compradores equipados con agentes capaces de automatizar las licitaciones y desafiar los precios continuamente impone una respuesta tecnológica simétrica por parte de los vendedores. El pricing se convierte en un campo de confrontación algorítmica.

Lo que realmente cambia: del pricing analítico al pricing que actúa

Dejamos la era del pricing asistido por datos para entrar en la del pricing operado por agentes.

Históricamente, el Big Data y el Machine Learning se centraban en la predicción. Hoy, la IA generativa aporta la interacción y la comprensión de los datos, mientras que la IA agéntica introduce la capacidad de decisión y acción. La ruptura principal es, por lo tanto, funcional: el pricing ya no es solo una ayuda para la decisión humana, sino que se convierte en un sistema capaz de ejecutar decisiones bajo supervisión. Como subraya la situación actual, el precio pierde su valor si no se es capaz de ejecutarlo a la velocidad del mercado. El desafío ya no es encontrar el “precio correcto” teórico, sino ajustarlo en tiempo real.

Esta evolución conlleva consecuencias estructurales importantes:

• Aceleración de los ciclos: Una reducción radical de los plazos comerciales.
• Fin de los silos de datos: Los formatos no estructurados como los PDF o los correos electrónicos se vuelven directamente explotables.
• Comercio Agéntico: La aparición de intercambios parcialmente automatizados donde la competencia se convierte en una confrontación “agente contra agente”. A medida que los compradores se equipan con agentes para automatizar las licitaciones, los vendedores deben responder con una tecnología simétrica.

Los frenos y paradojas: por qué todo el mundo ve la revolución de la IA… pero pocos se atreven a dar el paso

A pesar de la madurez tecnológica, varios obstáculos ralentizan la adopción. El primero es el “muro de los datos”: una calidad insuficiente que frena la confianza en los algoritmos.

También existe una paradoja central: la tecnología permite la autonomía, pero las organizaciones no están preparadas para delegar el poder de decisión. La definición del nivel de autonomía aceptable se convierte entonces en una cuestión política y de gobernanza más que técnica.

Finalmente, el temor a las alucinaciones de la IA bloquea su uso en procesos críticos, incluso cuando el retorno de la inversión (ROI) potencial es elevado.

El método recomendado: una transformación a través de la acción

Para salir de la inacción, se recomienda un marco de transformación pragmático:

1. Empezar poco a poco: Es necesario hacer visibles los datos rápidamente, aunque sean imperfectos. El uso de dashboards sencillos permite exponer la realidad y crear una dinámica de mejora colectiva al hacer visibles las incoherencias.
2. Poner al ser humano en el centro: La implicación de los equipos de negocio (ventas, pricing, operaciones) es crucial desde el principio. La IA debe ser percibida como un amplificador de las decisiones humanas y no como un reemplazo de la experiencia de campo.
3. Aprender antes de industrializar: Es necesario probar libremente casos de uso mediante POC (Proof of Concept) para comprender los límites del sistema antes de fijar los procesos.
4. Ir rápido, pero manteniendo el control: Priorizar los casos con un ROI tangible e industrializar progresivamente con los socios adecuados, evitando programas demasiado pesados o prematuros.

Casos concretos: cuando la IA ya crea valor

El impacto de la IA ya se mide a través de aplicaciones concretas:

• Optimización promocional: En la industria, la modelización de la elasticidad ha permitido eliminar el 20% de las promociones con ROI nulo sin una caída en la facturación, pasando de una lógica de volumen a una asignación estratégica del descuento.
• Procesamiento de licitaciones: Para RFP que contienen miles de referencias, los agentes de IA ahora leen PDF no estructurados para sugerir correspondencias de productos. Esto reduce drásticamente el tiempo de respuesta y mejora la tasa de conversión.
• Copiloto de análisis de datos: Al permitir que los directivos generen análisis mediante consultas en lenguaje natural, la IA elimina la dependencia de los equipos técnicos y desplaza el poder de decisión hacia las áreas de negocio.

Puedes ver la grabación aquí: