Cuando la IA por fin puede actuar: cómo SAP y Google están transformando las señales reales de los clientes en resultados comerciales

Piense en el momento en que un cliente muestra una intención real de interactuar con su marca. Entonces, un modelo ayuda a predecir la mejor medida que se puede tomar. Sin embargo, no pasa nada. La campaña no está lista porque los datos no están conectados y el flujo de trabajo necesita otra revisión.

Esta es una frustración invisible con la que conviven muchos especialistas en marketing en la actualidad y que resulta cada vez más difícil de ignorar a medida que aumenta la ambición de las organizaciones con la intención de volverse empresas autónomas.

La promesa de una empresa autónoma es atractiva. Un modelo en el que los agentes van más allá del análisis y la formulación de recomendaciones. En cambio, planifican, deciden y actúan. Los sistemas pueden gestionar flujos de trabajo completos de acuerdo con la gobernanza y las medidas de seguridad establecidas por la empresa. Esto significa que el departamento de Marketing puede responder en tiempo real, a escala global y sin la necesidad de contar con un equipo que realice los pasos de forma manual. Este es el objetivo futuro para el que la mayoría de los líderes empresariales trabajan activamente, y la IA nunca ha sido tan capaz de lograrlo.

No obstante, los sistemas autónomos solo son eficaces si tienen una base de datos sólida. Cuando los agentes de IA actúan más rápido que nunca, pero con datos fragmentados, sistemas desconectados y señales demoradas, el cliente es el primero en sentir el impacto. La velocidad sin contexto no crea mejores experiencias del cliente, sino que genera más errores a mayor escala.

Para comprender qué cambiará y por qué es importante, estas son las respuestas clave que los especialistas en marketing necesitan saber:

¿Cómo colaboran SAP y Google para mejorar la experiencia del cliente?

SAP y Google combinan datos empresariales con señales en tiempo real, inteligencia artificial avanzada (Gemini) y canales de mensajería interactiva para ayudar a los especialistas en marketing a ofrecer interacciones con los clientes altamente personalizadas y en tiempo real con base en el contexto empresarial.

¿Qué es la IA agéntica en el marketing?

La IA agéntica consta de sistemas de IA que no solo se centran en la información, sino que planifican, gestionan y optimizan campañas de marketing de forma autónoma bajo la dirección de los especialistas en marketing, lo que permite interacciones con los clientes más rápidas y relevantes a gran escala.

¿Cómo esto mejora la captación de clientes impulsada por IA?

Cuando se combinan las señales en tiempo real de los clientes con los datos operativos, los especialistas en marketing pueden actuar al instante en función de la intención del cliente y enviar el mensaje adecuado a través del canal correcto en el momento de mayor relevancia, al tiempo que se aseguran de que lo que se prometió esté disponible.

El verdadero desafío para los especialistas en marketing en la actualidad es garantizar que la IA tenga la base adecuada: datos confiables, contexto unificado y una conexión directa hacia la acción.

Los especialistas en marketing disponen de una gran cantidad de datos operativos y de clientes, pero están dispersos en plataformas de CRM, comercio electrónico, atención al cliente, análisis y medios de comunicación. La IA está generando más información que nunca, pero con demasiada frecuencia esa información se queda estancada en los paneles de control, desconectada de la gestión en tiempo real.

La desconexión entre lo que sienten los clientes y lo que creen las empresas es lo que llamamos la brecha de la interacción: la creciente diferencia entre las expectativas de los clientes y lo que las marcas realmente pueden ofrecer. Esta brecha cada vez mayor se produce porque las señales de los clientes están distribuidas en sistemas desconectados. Los datos llegan demasiado tarde o carecen del contexto adecuado, y la gestión se realiza de forma independiente de esa información crítica. Si bien los clientes son los primeros en notar esta fricción, muchas empresas no se dan cuenta de la desconexión en sus experiencias hasta que es demasiado tarde.

Ahora, la inteligencia artificial está ampliando esta brecha. Los agentes pueden generar contenido, lanzar campañas y optimizar la interacción con una rapidez sin precedentes. Pero cuando esos agentes actúan con base en datos incompletos, obsoletos o fragmentados, solo exacerban las incoherencias y las malas experiencias del cliente.

De hecho, de acuerdo con nuestro Índice de Interacción Global, el 82 % de los consumidores dicen que las marcas los han decepcionado. Sin embargo, solo el 22 % de las marcas reconoce que tienen un problema para crear experiencias fluidas.

En el centro de esta colaboración se encuentra una premisa engañosamente simple: SAP es la fuente de datos operativos detallados y confiables sobre la que se basan las organizaciones (niveles de inventario, ofertas aprobadas, estado de fidelización, historial de compras, historial de casos de atención al cliente), y Google ofrece señales contextuales en tiempo real.

Patrones meteorológicos. Temas de búsqueda más populares. Comportamiento de interacción con los anuncios. Señales de demanda geográficas y estacionales. Períodos de precios bajos. Indicadores de interés de los clientes en tiempo real detectados mediante el ecosistema de Google.

Ninguno de los dos conjuntos de datos por sí solo cuenta la historia completa. Juntos crean algo inédito para los especialistas en marketing: un panorama unificado y en tiempo real de lo que el cliente quiere ahora mismo y lo que la empresa puede realmente ofrecerle en este momento.

Esta base de datos compartida es lo que hace que las experiencias del cliente impulsadas por IA finalmente sean conectadas, coherentes y escalables. Hoy en día, los equipos de marketing pueden acceder a los mejores modelos Gemini de Google directamente desde SAP Engagement Cloud. Pueden usar la IA integrada en la gestión para generar contenido, personalizar mensajes y activar campañas en todos los canales, en función del contexto del cliente y la realidad operativa. Con el tiempo, esta base permite a los equipos de agentes de IA trabajar juntos en diferentes funciones y sistemas. Los especialistas en marketing guían la estrategia, mientras que los agentes planifican, gestionan y optimizan las campañas de principio a fin. El resultado es un cambio de la automatización aislada a la acción coordinada, donde las experiencias resultan relevantes al instante y se ofrecen de forma inteligente a gran escala.

Esta colaboración engloba lo siguiente:

SAP Business Data Cloud (BDC) conecta datos enriquecidos en toda la empresa para facilitar la obtención de información en tiempo real impulsada por IA y fomentar interacciones personalizadas basadas en el contexto empresarial.

Las aplicaciones de SAP Customer Experience, incluida SAP Engagement Cloud, proporcionan el contexto de comportamiento en tiempo real: perfiles de clientes, transacciones, pedidos, interacciones de atención al cliente y datos de interacción con consentimiento.

Google BigQuery permite acceder a señales en tiempo real en todo el ecosistema de Google, como geolocalización, información meteorológica y análisis avanzados, mediante el acceso bidireccional a los datos sin copias con SAP Business Data Cloud, al tiempo que garantiza una gobernanza y una seguridad de nivel empresarial.

Gemini Enterprise Agent Platform impulsa la generación de contenido multimedia mediante modelos de IA como Nano Banana Pro (imagen), Lyria (música) y Veo (video) con base en el contexto empresarial, lo que reduce el esfuerzo manual y agiliza el tiempo de lanzamiento. Con el tiempo, la interoperabilidad de los agentes de Google y SAP Joule transformará aún más la gestión del marketing y las interacciones con los clientes a través de flujos de trabajo conversacionales.

SAP Engagement Cloud activa los datos y la información empresarial mediante flujos de trabajo impulsados por IA en todos los puntos de contacto omnicanal interactivos para coordinar de forma segura interacciones personalizadas en tiempo real a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente.

Rich Communication Services (RCS) ofrece un estándar de mensajería de la industria, respaldado por la infraestructura y la innovación de Google, que permite tanto a consumidores como a empresas participar en conversaciones de mensajería de texto más interactivas.

Con estas bases, los especialistas en marketing pueden pasar sin esfuerzo de la obtención de información a la gestión y a la optimización continua, gracias a cuatro nuevas capacidades de producto que se ofrecen como parte de esta colaboración, las cuales se implementarán por etapas y conectarán todo el recorrido: de los datos a la información, la personalización y la conversión.

La primera capacidad, y la más relevante, es la integración bidireccional de datos sin copias entre SAP Business Data Cloud (BDC) y Google BigQuery. Esta conexión es más que una exportación de datos unidireccional o una sincronización por lotes; es un puente bidireccional en tiempo real.

Los datos operativos y de clientes de SAP pueden integrarse en BigQuery, y los datos enriquecidos de señales contextuales de Google pueden integrarse nuevamente en SAP. No es necesario mover ni duplicar ningún conjunto de datos; estos se comparten de forma fluida entre ambos entornos.

Cómo esto beneficia a los especialistas en marketing. Piense en los datos del ecosistema de Google a los que la mayoría de los equipos de marketing no pueden acceder de forma nativa dentro de su CRM o plataforma de interacción con el cliente en la actualidad:

• Señales de interacción con los anuncios: en qué anuncios hizo clic un cliente, cuánto tiempo interactuó con ellos, qué buscó después.
• Datos meteorológicos: condiciones en tiempo real y pronosticadas por región geográfica.
• Señales geográficas y de ubicación: dónde están los clientes, adónde viajan, patrones de demanda regional.
• Datos de tendencias: qué está teniendo un aumento repentino en el interés de búsqueda, qué está surgiendo en una categoría de producto o mercado de destino.
• Indicadores de demanda estacional: períodos de precios bajos, temporadas alta de viajes, cambios en la intención de los consumidores vinculados a la época del año.

Ahora, combine esas señales con los datos de SAP:

• Niveles de inventario y estado de cumplimiento
• Ofertas promocionales activas y descuentos aprobados por finanzas
• Historial de compras del cliente, nivel de fidelización y preferencias
• Casos de atención al cliente abiertos e historial de soporte
• Información sobre la audiencia, detalles del producto y contexto de la campaña

Cómo se ve esto en la práctica. Imagínese que tiene una agencia de viajes. Las señales de Google indican que las búsquedas relacionadas con las vacaciones de primavera se han disparado, los precios de los billetes de avión de corta distancia acaban de caer a mínimos estacionales y un grupo específico de clientes ha estado buscando destinos de entretenimiento familiar. Los datos de SAP indican que tiene disponibilidad de paquetes para Legoland San Diego, la oferta promocional está aprobada por finanzas y activa, y este cliente en particular tiene un hijo pequeño y, en general, solo realiza viajes de corta distancia.

Sin esta integración, podría mostrarle a ese cliente un anuncio publicitario genérico invitándolo a explorar San Diego, con el mensaje: “¡Oye, se acercan las vacaciones de primavera! Hay paquetes para Legoland San Diego disponibles y en oferta esta semana”. Ese nivel de personalización genera conversiones más rápidas y fomenta una mayor fidelidad debido a su relevancia justo en el momento de mayor intención de compra. Lo mejor de todo es que se basa en el contexto operativo de la empresa, por lo que, cuando el cliente haga clic en el anuncio, verá que lo que le prometieron está realmente disponible y esperándolo.

La segunda capacidad integra el modelo de lenguaje grande Gemini de Google directamente en SAP Engagement Cloud, en concreto, a través de la función Generador de contenido asistido por IA. Esto significa que los especialistas en marketing pueden generar, modificar y personalizar tanto el texto como las imágenes dentro de los flujos de trabajo de sus campañas sin salir de la plataforma ni empezar desde cero.

Es fundamental destacar que no se trata de una herramienta genérica de IA para escribir o procesar imágenes. El modelo ya conoce el contexto completo con el que está trabajando:

• El contenido y la estructura existentes del correo electrónico
• El segmento de audiencia objetivo y sus características
• Directrices de marca y campaña
• Productos relacionados en promoción
• Campañas adyacentes vinculadas a la que se está creando

Imagínese el tiempo que ahorrará gracias a no tener que explicarle su marca o su audiencia objetivo a la IA todo el tiempo; ella ya las conoce bien.

Cómo esto beneficia a los especialistas en marketing. Considere cómo segmentaría y personalizaría una campaña hoy para diferentes audiencias. Ofrecer propuestas creativas y ofertas significativamente diferentes a cada segmento implica informar a un profesional del diseño, esperar las iteraciones, pasar por ciclos de revisión y aprobación: un proceso que puede durar días o semanas.

Con contenido generativo, ahora puede hacer lo siguiente:

• Crear variantes de imágenes y bloques de texto basados en el contexto para cada segmento distinto, de manera que resulten atractivos a sus intereses y motivaciones.
• Corregir la alineación u orientación de las imágenes de los productos promocionados para que tengan una apariencia coherente en todo el mensaje, sin tener que esperar a que se actualicen las fuentes en el catálogo.
• Crear un look completo mediante la comercialización de productos complementarios y la generación de una imagen que muestre el conjunto completo o la colección de productos en su totalidad.
• Integrar el contenido creativo en todos los canales, primero en el correo electrónico y, luego, extenderlo a otros canales con un mínimo esfuerzo adicional.

 Cómo se ve esto en la práctica. Imagínese que está llevando a cabo una campaña para una nueva línea de zapatos con dos públicos distintos: compradores con conciencia ecológica y consumidores urbanos a la vanguardia de la moda. En lugar de dar instrucciones a un profesional del diseño y pasar por varias etapas de revisión, le pide a la IA que genere una imagen contextualizada y alineada con las directrices de la marca para el segmento con conciencia ecológica, por ejemplo, un zapato estilizado en un entorno natural al aire libre.

Luego, sigue con el segmento urbano y genera una variante que sitúa el mismo zapato en un entorno urbano, sin alterar el producto en sí. A partir de ahí, puede regenerar bloques de texto que respondan a las motivaciones específicas de cada segmento, incorporar productos complementarios para completar la imagen y compartir el material creativo finalizado en diferentes canales. En una sola sesión que antes habría llevado días, puede obtener un resultado más personalizado y relevante que el que podría producir una campaña genérica.

La tercera capacidad consta de un canal de interacción completamente nuevo: Rich Communication Services (RCS). Como un estándar de mensajería de la industria, RCS está respaldado por la infraestructura y la innovación de Google, que permite tanto a consumidores como a empresas participar en conversaciones de mensajería de texto más interactivas.

Cómo esto beneficia a los especialistas en marketing. Piense en RCS como la evolución de los mensajes SMS tradicionales. Esta tecnología traslada la gran experiencia interactiva de canales como WhatsApp o LINE al entorno de mensajería nativo en dispositivos Android o iOS (sin necesidad de una aplicación adicional), con capacidades más avanzadas gracias a las siguientes funcionalidades:

• Tarjetas enriquecidas que combinan texto, imágenes y video con botones interactivos
• Respuestas y acciones sugeridas que guían a los clientes sin necesidad de que escriban
• Carruseles para explorar productos u opciones dentro del hilo de mensajes
• Vista web, que puede mostrar una página de productos completa o una experiencia de contenido dentro del canal, sin que el cliente abandone la conversación

RCS transforma el recorrido del cliente: de la combinación de varios canales a una experiencia única e ininterrumpida que abarca desde la exploración de productos a la decisión de compra y el soporte.

Cómo se ve esto en la práctica. Un cliente recibe una promoción de un minorista de guitarras a través de RCS. Está interesado, pero tiene preguntas, por ejemplo, “¿Este amplificador funcionará con mi guitarra? ¿Cuál es la política de devoluciones?”.

En lugar de hacer clic y navegar a una página web, buscar una ventana de chat y perder el impulso, solo tiene que responder al hilo de mensajes. La marca responde con tarjetas interactivas que lo ayudan a encontrar la información adecuada. Cuando está listo para comprar, no necesita abrir un navegador ni volver a introducir sus datos en una página nueva. En cambio, aparece una vista web dentro de la experiencia RCS, y allí mismo completa la transacción.

Todo el proceso, desde el reconocimiento de la marca hasta la consideración y la compra, se desarrolla en una conversación fluida donde la marca difumina los límites entre el marketing y la atención al cliente, al tiempo que genera confianza para comprar. Sin fricción, sin abandono, sin pérdida de intención.

Para los especialistas en marketing que observaron cómo los clientes abandonan sus carritos de compra o pierden el interés entre los diferentes puntos de contacto, RCS supone una arquitectura completamente nueva para el recorrido del cliente.

La cuarta capacidad es la más vanguardista, ya que permite aprovechar todo el potencial de la base de datos y la innovación en IA de la colaboración. Aquí es donde las señales en tiempo real de una empresa procedentes de Google convergen con los datos empresariales en SAP y un motor de contenido de IA generativa para producir una publicidad y una interacción con el cliente verdaderamente hiperpersonalizadas a gran escala para las organizaciones de marketing.

Cómo esto beneficia a los especialistas en marketing. Como ejemplo, en lugar de que un equipo de marketing planifique y cree de forma manual variaciones de anuncios para diferentes segmentos, regiones y contextos, ahora pueden recurrir a un equipo de agentes de IA para analizar todas las señales disponibles, identificar los segmentos de audiencia con mayor intención de compra, generar las variantes creativas adecuadas, combinarlas con las ofertas correctas y crear campañas que se puedan gestionar con dinamismo y adaptar continuamente en función de la retroalimentación.

Esto se conoce como marketing agéntico, donde el especialista en marketing establece el objetivo y la IA se encarga de la ideación, la iteración y la optimización a gran escala. En SAP, esto se coordina mediante asistentes Joule que coordinan equipos de agentes especializados y que también pueden interactuar con agentes de IA de otros sistemas, en este caso, de Google.

Cómo se ve esto en la práctica. Su marca está por lanzar un nuevo zapato. Le comunica a SAP Joule su objetivo de marketing: impulsar el reconocimiento de la marca y la conversión para este lanzamiento, y apuntar al segmento con mayor probabilidad de conversión. SAP Joule analiza los datos de sus clientes, los compara con las señales de Google en tiempo real (tendencias de búsqueda, demanda estacional en diferentes regiones, patrones recientes de interacción con los anuncios) y ofrece una táctica recomendada que usted puede gestionar de inmediato o personalizar.

Pero va más allá. Usted señala que la demanda es alta, pero que en ciertas regiones no hay existencias. Entonces, SAP Joule se adapta y, en esas regiones, cambia el mensaje y pasa de un enfoque centrado en la conversión a un enfoque de fidelización de clientes. De esta forma, no promociona lo que no puede ofrecer y evita desperdiciar un valioso presupuesto publicitario. En cambio, lo que hace es generar interés para cuando se reponga el inventario. En las regiones en las que haya existencias, implemente la campaña completa centrada en la conversión con la creatividad localizada y específica para cada segmento, a través del generador de contenido.

Mientras tanto, un cliente de su segmento con conciencia ecológica que acaba de buscar moda sostenible en Google y cuyo descuento por fidelidad vence esta semana, recibe una versión del anuncio que destaca los materiales del zapato y su oferta exclusiva para miembros. Un cliente del segmento de exploradores urbanos que ha estado buscando contenido de moda urbana recibe una versión con imágenes de la ciudad a la vanguardia de la moda. Ambas se generan a partir del mismo resumen de campaña y se ajustan automáticamente a los estándares de la marca, de modo que los equipos creativos y de marketing pueden ofrecer contenido altamente relevante con confianza y coherencia.

Cuando cualquiera de los clientes hace clic, accede a una página donde el producto está disponible, el código de descuento está activo y la oferta es exactamente lo que se prometió, porque las señales del sistema SAP ERP garantizaron que la campaña solo se mostrara cuando la realidad operativa lo permitiera.

Vale la pena detenerse un momento para apreciar cómo se refuerzan mutuamente. Cada una es valiosa por sí misma, pero juntas representan algo verdaderamente transformador.

Cabe aclarar esto para los equipos que están analizando estas soluciones: no necesitan las cuatro capacidades para empezar. Las capacidades de contenido generativo y RCS están integradas directamente en la plataforma de interacción de SAP, no requieren SAP BDC ni una inversión en Google BigQuery para su uso. La capa de integración de datos lo amplifica todo, pero las innovaciones en contenido y canales funcionan de manera independiente.

Si dejamos de lado la tecnología por un momento, lo que esta colaboración realmente resuelve es el problema de los especialistas en marketing que siempre han sabido, de manera intuitiva, que podrían hacerlo mejor (mejor segmentación, sincronización, creatividad, seguimiento), pero que se han visto limitados por el trabajo manual necesario para traducir ese instinto en acción a gran escala.

Para los especialistas en marketing de las pymes, llevar adelante campañas más personalizadas de forma eficiente sin la necesidad de contar con un gran equipo creativo. Para los especialistas en marketing de grandes empresas, gestionar campañas para decenas de segmentos, regiones y canales en simultáneo sin que todo se convierta en un obstáculo. Para los gerentes de marca, garantizar que el mensaje adecuado se envíe en el momento correcto para evitar que se desperdicie el presupuesto, se generen experiencias del cliente incoherentes y se pierda la confianza.

Esta colaboración demuestra lo que es posible cuando los datos, la IA y los canales trabajan juntos de verdad: llegar al cliente adecuado con la oferta correcta, en el contexto indicado, en el momento de mayor intención, con la confianza de que toda promesa se puede cumplir.