Inteligencia Artificial

CursoIntroductorio

Ventas Inteligentes con Inteligencia Artificial

Aplica inteligencia artificial al ciclo comercial completo: entender y segmentar clientes con datos, priorizar oportunidades, generar contenido de venta y automatizar el seguimiento. Con los resguardos que exige trabajar con datos de personas.

Definición

En ventas la inteligencia artificial no reemplaza la relación con el cliente: cambia el trabajo que la rodea. Este curso recorre ese trabajo en todo el ciclo comercial. Del lado del análisis, cómo usar los datos que la organización ya tiene —historial de compras, interacciones, comportamiento— para segmentar con criterio en vez de por intuición, priorizar las oportunidades con mayor probabilidad real y anticipar el riesgo de perder un cliente. Del lado de la ejecución, cómo apoyarse en herramientas de IA generativa para preparar propuestas, personalizar comunicaciones a escala sin que suenen a plantilla, redactar seguimientos y preparar reuniones comerciales con contexto investigado. Y del lado de la operación, qué tareas del proceso comercial conviene automatizar y cuáles destruyen la relación si se automatizan. El curso incorpora además lo que este terreno exige y suele omitirse: trabajar con datos de clientes impone obligaciones concretas bajo la Ley 21.719, y personalizar no es lo mismo que invadir.

Público objetivo

Equipos comerciales y de ventas que quieren apoyarse en datos y en IA sin perder la relación.
Profesionales de marketing que trabajan segmentación, campañas y contenido.
Gerentes comerciales y responsables de desarrollo de negocios.
Ejecutivos de cuenta que gestionan carteras extensas y necesitan priorizar.
Responsables de CRM y de operaciones comerciales.
Profesionales que quieren evaluar dónde la inteligencia artificial aporta a su proceso de ventas.
Para quién NO es: No es un curso técnico: no se construyen modelos predictivos ni se programa. Tampoco es un curso de técnicas de venta: no trabaja negociación, cierre ni metodologías comerciales. Es un curso sobre cómo la IA apoya el trabajo comercial que ya haces.

Objetivos

Aplicar inteligencia artificial a los procesos comerciales para analizar clientes, priorizar oportunidades, apoyar la generación de contenido y optimizar el ciclo de ventas, con los resguardos que exige el uso de datos de personas.

Comprender cómo la inteligencia artificial se aplica a los distintos momentos del ciclo comercial.
Analizar datos de clientes para mejorar la estrategia de ventas: segmentación, priorización y anticipación.
Utilizar herramientas de IA para apoyar procesos comerciales y la generación de contenido de venta.
Personalizar comunicaciones comerciales a escala sin que pierdan credibilidad.
Identificar oportunidades de optimización en el proceso de ventas, distinguiendo qué automatizar y qué no.
Aplicar las obligaciones de protección de datos personales al tratamiento de información comercial de clientes.

Resultados de aprendizaje

Segmentar una cartera de clientes con criterios basados en datos y no en intuición.
Priorizar oportunidades comerciales según probabilidad real y valor esperado.
Identificar señales tempranas de riesgo de pérdida de un cliente.
Preparar propuestas y comunicaciones comerciales con apoyo de IA, manteniendo un tono creíble.
Personalizar a escala sin caer en el mensaje que se nota generado.
Determinar qué tareas del proceso comercial conviene automatizar y cuáles destruyen la relación.
Reconocer qué obligaciones impone la Ley 21.719 al tratamiento de datos de clientes.

Temario

1. Inteligencia artificial en procesos comerciales

Cómo la inteligencia artificial se aplica al trabajo comercial: qué cambia y qué sigue dependiendo de la relación.
Panorama de oportunidades a lo largo del ciclo de venta: prospección, calificación, propuesta, seguimiento y posventa.
Qué está funcionando de verdad en equipos comerciales y qué sigue siendo promesa de proveedor.
Herramientas del mercado: qué ofrecen los CRM con IA integrada y qué requiere trabajo aparte.
Expectativas realistas: dónde el ahorro de tiempo es medible y dónde no.

2. Análisis de datos de clientes

Qué datos de clientes ya tiene la organización y en qué estado están, que suele ser el primer hallazgo.
Segmentación con apoyo de IA: agrupar por comportamiento real en vez de por criterios heredados.
Priorización de oportunidades: cómo estimar probabilidad y valor esperado para ordenar el esfuerzo.
Señales de riesgo: indicadores tempranos de que un cliente se está yendo.
Análisis del historial de interacciones para preparar mejor cada contacto.
Datos personales y Ley 21.719: qué obligaciones impone tratar información de clientes, qué base de licitud corresponde y qué límites hay para usar datos recolectados con otra finalidad.

3. Herramientas de IA para el trabajo comercial

Generación de contenido comercial: propuestas, presentaciones y material de apoyo.
Personalización de comunicaciones a escala: cómo mantener credibilidad cuando el volumen crece.
Preparación de reuniones: investigación de contexto del cliente y de su industria en minutos.
Redacción de seguimientos y respuestas, incluidos los correos difíciles del ciclo comercial.
Síntesis de reuniones y registro estructurado en el CRM.
Qué se nota generado y por qué eso daña la relación: revisión crítica antes de enviar.

4. Optimización del proceso comercial

Identificación de oportunidades de optimización: dónde el equipo pierde tiempo en tareas que no venden.
Qué automatizar: seguimiento, registro, calificación inicial y tareas administrativas.
Qué NO automatizar: los momentos donde la relación se construye o se rompe.
Medición: qué indicadores muestran si la incorporación de IA mejoró el resultado comercial.
Personalización frente a invasión: dónde está la línea desde la perspectiva del cliente.
Plan de incorporación gradual al equipo comercial, con criterios de éxito.

Metodología y materiales

Metodología

Trabajo sobre el ciclo comercial real de los participantes, no sobre un proceso genérico.
Demostraciones de herramientas de IA aplicadas a tareas comerciales concretas.
Ejercicios de segmentación y priorización sobre un conjunto de datos de ejemplo.
Ejercicios de generación de contenido comercial, con revisión crítica del resultado.
Discusión de casos: personalización que funcionó y personalización que incomodó al cliente.

Materiales incluidos

Material de apoyo con el mapa de aplicaciones de IA por etapa del ciclo comercial.
Biblioteca de prompts para tareas comerciales: propuestas, seguimientos, preparación de reuniones y síntesis.
Conjunto de datos de ejemplo para los ejercicios de segmentación y priorización.
Pauta de revisión de contenido comercial generado.
Checklist de resguardos de datos de clientes según la Ley 21.719.

Evaluación y certificación

Certificados

Certificado de participación Passus

Condiciones de inscripción

Se dicta online en vivo o presencial. En cursos abiertos las clases siguen el calendario publicado por Passus; en cursos cerrados, la modalidad, el horario y la fecha se acuerdan con la institución o empresa.

Requisitos

No requiere conocimientos técnicos ni de programación.
Conviene tener experiencia en un rol comercial o de marketing, porque los ejercicios parten de casos reales.
Ayuda conocer qué datos de clientes maneja la organización y en qué sistema.

Preguntas frecuentes

¿Necesito conocimientos técnicos?

No. No se construyen modelos ni se programa. El curso trabaja el uso de herramientas disponibles y el criterio para aplicarlas al ciclo comercial.

¿Es un curso de técnicas de venta?

No. No trabaja negociación, cierre ni metodologías comerciales. Trabaja cómo la inteligencia artificial apoya el trabajo que rodea a la venta: análisis de clientes, priorización, contenido, seguimiento y automatización.

¿Sirve si mi organización no tiene un CRM sofisticado?

Sí. Buena parte del contenido —generación de contenido comercial, preparación de reuniones, redacción de seguimientos— no depende de la herramienta. Para la parte de análisis de datos, el primer paso del módulo 2 es justamente evaluar qué información existe y en qué estado.

¿La IA puede reemplazar al equipo comercial?

No, y el curso trabaja explícitamente dónde está el límite. Hay momentos del ciclo donde la relación se construye o se rompe, y automatizarlos destruye valor. El módulo 4 dedica un espacio a distinguir qué automatizar y qué no.

¿Puedo usar los datos de mis clientes en herramientas de IA?

Con resguardos, y el curso los trabaja. La Ley 21.719 impone obligaciones concretas sobre el tratamiento de datos de clientes: base de licitud, finalidad y límites para usar información recolectada con otro propósito. Es un tema que el área comercial suele pasar por alto y que tiene consecuencias reales.

¿Cómo se personaliza a escala sin que se note?

Es uno de los focos del módulo 3. La personalización que se nota generada daña más que el mensaje genérico, porque el cliente percibe el intento fallido. Se trabajan criterios concretos de revisión antes de enviar.

¿Qué diferencia hay con el curso de IA Generativa y Prompt Engineering?

Ese curso enseña la técnica general de uso de las herramientas. Este la aplica al ciclo comercial e incorpora el análisis de datos de clientes, la priorización de oportunidades y los resguardos de datos personales. Si quieres profundizar en la técnica de los prompts, se complementan.

¿Se trabaja con datos reales de mi cartera?

En modalidad cerrada, y con los resguardos que corresponda. En el curso abierto se trabaja con un conjunto de datos de ejemplo, y los ejercicios de proceso comercial se hacen sobre el ciclo real de cada participante.

¿Entrega certificación oficial?

No incluye examen de certificación externo. Passus entrega certificado de participación al finalizar.

¿Se puede dictar para mi equipo comercial?

Sí, en modalidad cerrada, y es donde más rinde: los ejercicios se trabajan sobre el ciclo comercial, la cartera y las herramientas reales del equipo, con un plan de incorporación gradual al terminar.