Barrera, de Growth Hacking México: 240 de 300 no cotizan

¿Por qué automatizar tareas no aumenta los ingresos?

Una empresa puede generar más publicaciones, más correos y más respuestas automáticas en menos tiempo y aun así facturar lo mismo. Humberto Barrera Ramos, cofundador de Growth Hacking México, lo planteó así en la conferencia “De la estrategia al crecimiento: Lleva la IA al marketing digital”, dentro del Seminario TIC: reducir la generación de materiales o automatizar tareas no garantiza un incremento en la productividad ni en los ingresos.

La distinción que propone es incómoda pero útil: una cosa es hacer más actividades en menos tiempo y otra es obtener mejores resultados. La IA, cuando se adopta sin esa separación clara, acelera el primer grupo y deja intacto el segundo.

Barrera también señaló que la inclusión de la inteligencia artificial debe responder a las prioridades reales del negocio. Su ventaja más concreta, dijo, es acelerar los estudios de mercado: monitorear a la competencia, mapear el comportamiento de los consumidores y descubrir oportunidades comerciales a partir de la información disponible en internet.

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¿Dónde se pierden las ventas en un embudo de 300 prospectos?

El caso que usó como ejemplo es el de una empresa de limpieza y mantenimiento a domicilio que invertía entre 15 mil y 30 mil pesos mensuales en publicidad y atraía 300 prospectos. De ellos, 60 solicitaban una cotización y 30 concretaban una contratación.

La lectura fácil sería aumentar la inversión publicitaria, publicar más contenidos o instalar un chatbot. Barrera apuntó en otra dirección: había 240 contactos iniciales que no avanzaban hacia una cotización. El problema no estaba en la entrada del embudo, sino en los tipos de atención y de seguimiento.

Ese diagnóstico cambia por completo la asignación de recursos. Si el 80% de los contactos se detiene en la primera etapa, duplicar el tráfico solo duplica la pérdida. Antes de comprar más clics conviene revisar quién responde, cuánto tarda, qué se dice en el primer mensaje y qué ocurre con quien no contesta.

¿Qué es growth hacking y qué no es?

Barrera definió el growth hacking como una disciplina orientada a encontrar y maximizar las palancas que escalan a largo plazo el valor de un negocio. No es un catálogo de trucos ni una colección de experimentos sueltos: es la búsqueda sistemática de aquello que mueve la aguja de forma sostenida.

De ahí que su recomendación sea no reproducir modelos de otras organizaciones. Una estrategia debe planearse según las características de cada empresa. Para ordenarla, propone discernir tres componentes:

Estrategia: impone el objetivo.
Táctica: define cómo lograrlo.
Acciones: las actividades concretas, que son donde pueden apoyar las herramientas de IA.

El orden importa. Cuando se empieza por la herramienta —el chatbot, la automatización, el modelo de lenguaje— y se sube hacia arriba buscando justificarla, se termina con acciones que no responden a ningún objetivo.

¿Cómo usar la IA en el proceso comercial sin perder el control?

El conferencista describió usos concretos de la tecnología en la gestión de prospectos: conversaciones automatizadas que permiten localizar necesidades, asesorar a las personas usuarias, preparar información para cotizaciones, registrar datos y dar seguimiento.

Añadió una condición que funciona como límite: esos recursos exigen protocolos preestablecidos y control humano para operar correctamente. Es decir, la automatización necesita reglas escritas de antemano y alguien que vigile lo que produce. Sin eso, el sistema escala errores con la misma eficiencia con la que escala aciertos.

Para sacar provecho a la IA planteó una secuencia de cinco pasos: diagnosticar, priorizar, intervenir, medir y aprender. Y distinguió cuatro funciones del software: producción, asistencia en el análisis de datos, optimización y función de agente que ejecuta labores bajo restricciones.

También recomendó apoyarse en metodologías o frameworks como el análisis FODA para asentar las decisiones y robustecer el pensamiento estratégico. Su conclusión: la inteligencia artificial no debe limitarse a operarse, sino aprender a dirigirla.

AARRR: por qué el embudo no termina en la primera contratación

Barrera subrayó que el ciclo de marketing no finaliza con la primera compra. Las compañías necesitan estrategias de retención que favorezcan la recompra y la recomendación del servicio. Para visualizarlo presentó el modelo AARRR, conocido como funnel del pirata, que integra cinco etapas: adquisición, activación, retención, ingresos y recomendación.

La utilidad del marco está en que obliga a mirar lo que ocurre después de la venta. Un negocio que solo mide cuántos prospectos llegan y cuántos compran se queda ciego frente al cliente que no vuelve y frente al que sí vuelve pero no recomienda. Ahí también hay palancas de crecimiento, y suelen ser más baratas que la adquisición.

¿Qué tan avanzada está la adopción de IA en México?

El diagnóstico que plantea Barrera convive con una adopción que ya es masiva. Cepal reportó que México elevó al 52% el uso general de inteligencia artificial entre sectores productivos y usuarios, un avance de 5 puntos porcentuales frente a 2025, aunque el país se mantiene en el octavo lugar de América Latina, según Milenio. Chile, Brasil y Uruguay superan el 67%.

Otra medición, la del estudio AI Diffusion de Microsoft, sitúa la adopción de IA generativa en el 21,4% de la población mexicana de entre 16 y 64 años en el segundo trimestre de 2026, por encima del promedio latinoamericano de 19,1% y del mundial de 18,8%, de acuerdo con EFE. En el mismo evento, la directora general de Microsoft México, Ivonne Mejía, advirtió que las empresas deben identificar qué procesos transformar y evitar intentar modificar toda su operación simultáneamente.

Ese enfoque conversa con la propuesta de Barrera. Y el ecosistema local ya tiene programas en esa línea: PotencIA Mx, impulsada por Meta, el área de innovación del Tecnológico de Monterrey, la Secretaría de Economía y la SECIHT, busca incrementar la adopción de IA en pymes y startups con un bootcamp en noviembre, una fase de aceleración y un Demo Day en 2026, según El Español.

Qué significa esto para tu startup

La IA no resuelve un embudo roto: lo hace más rápido. Antes de sumar herramientas, hay tres movimientos con impacto inmediato.

Dibuja tu embudo con números absolutos, no con porcentajes. Toma los últimos tres meses y anota cuántos contactos entraron, cuántos pidieron cotización, cuántos compraron y cuántos repitieron. El escalón con más personas atoradas es tu prioridad, y casi nunca es el primero que se te ocurre.
Escribe los protocolos antes de automatizar. Define qué mensajes puede enviar el sistema sin supervisión, en qué punto escala a una persona, qué hace con un prospecto que no responde y quién revisa la calidad de las conversaciones. Sin ese documento, cualquier automatización de seguimiento es una caja negra.
Mide la recompra como métrica de crecimiento. Si tu tablero termina en la primera contratación, estás ignorando dos de las cinco etapas del modelo AARRR. Un cliente que vuelve baja el costo de adquisición sin que toques la inversión publicitaria.

Conclusión

El mensaje de fondo del cofundador de Growth Hacking México es una advertencia contra la comodidad. Automatizar es fácil de comprar y fácil de mostrar; diagnosticar dónde se pierden las ventas es más incómodo, porque suele señalar procesos internos y no falta de presupuesto. La diferencia entre hacer más cosas en menos tiempo y obtener mejores resultados no la resuelve el modelo de lenguaje: la resuelve el criterio con el que se lo dirige.