Los desafíos para las ventas y el marketing en 2026 y cómo preparar a los equipos
1. Introducción: 2026 será el año en el que las oportunidades serán tan grandes como los desafíos
La transformación digital impulsa las ventas y el marketing a un nuevo nivel. La IA está integrada en prácticamente todos los procesos, pero No basta con tener tecnología, es necesario saber cómo utilizarla correctamente. Muchas iniciativas fracasan no por la falta de herramientas, sino por la falta de preparación organizacional, datos confiables o habilidades apropiadas.
Las empresas ganadoras serán aquellas que anticipen no solo las tendencias, sino también los desafíos, y preparen a sus equipos para superarlos.
2. Desafío 1: Brechas en las habilidades y la formación de la IA
A pesar de la explosión de las herramientas de IA, una parte importante de los profesionales aún no sabe cómo utilizar estas tecnologías de forma estratégica:
- El 70% de los profesionales no reciben formación en IA por parte de sus empresas.
- El 43% de los profesionales dicen que no saben cómo extraer todo el valor de la IA.
Esta brecha se traduce en que los equipos utilizan la IA solo para tareas básicas, en lugar de aplicarla como una ventaja competitiva.
Cómo preparar los equipos
- Invierta en formación continua, con un enfoque práctico en el uso y la gobernanza de la IA.
- Ofrezca certificaciones internas en herramientas, metodologías y marcos.
- Cree rutinas de intercambio de conocimientos entre equipos.
Como se ha destacado en la investigación, Los datos incorrectos impiden el éxito de la IA — desde fallos en la prospección hasta previsiones inexactas.
Situaciones comunes:
- bases anticuadas
- datos fragmentados en todos los sistemas
- falta de gobernanza de datos
Cómo preparar los equipos
- Establezca procesos claros de gobierno de datos.
- Invierta en herramientas de integración y sincronización de datos.
- Educa a los equipos sobre la importancia de los datos de primera mano y la higiene continua.
4. Desafío 3: Barreras éticas y privacidad
La IA crea valor, pero también plantea problemas éticos y de privacidad, desde sesgos incrustados hasta el uso indebido de datos personales.
Las empresas que descuiden estos problemas pueden enfrentarse a:
- pérdida de confianza de los clientes
- sanciones reglamentarias
- crisis de reputación
Cómo preparar los equipos
- Cree políticas internas claras sobre el uso de la IA y la privacidad.
- Capacite a los equipos en «IA ética».
- Supervise regularmente los modelos para identificar sesgos o problemas.
5. Desafío 4: Supervivencia en un panorama competitivo acelerado
Con la creciente adopción de la IA, la línea entre los que crecen y los que se quedarán atrás se estrecha. Las empresas que no modernicen sus procesos de ventas y marketing con inteligencia artificial en 2026 se enfrentarán a:
- Disminución de la productividad
- pérdida de relevancia
- embudos fragmentados
- clientes menos comprometidos
- tuberías impredecibles
Cómo preparar los equipos
- Mapee las operaciones e identifique los cuellos de botella que la IA puede resolver.
- Priorice las iniciativas que aporten valor con mayor rapidez.
- Crea escuadrones o células de innovación centradas en la IA.
6. Desafío 5: Gestión del cambio y cultura organizacional
La tecnología por sí sola no garantiza los resultados. La adopción de la IA requiere cambios profundos en la cultura organizacional y los procesos de trabajo.
La mala gestión del cambio puede provocar:
- resistencia interna
- falta de alineación entre los sectores
- uso inconsistente de la tecnología
Cómo preparar los equipos
- Comunique la visión y el propósito con claridad.
- Involucrar a los líderes como agentes de cambio.
- Alienta a los conductores rápidos con métricas claras.
7. Desafío 6 — Expectativas versus realidad
Muchas empresas inician proyectos de IA con expectativas exageradas (esperando resultados inmediatos), pero sin tener en cuenta lo siguiente:
- costo de integración
- calidad de datos
- experiencia técnica
- Hora de adopción
Cómo preparar los equipos
- Establezca métricas realistas
- Planifique las fases de implementación
- Supervise el ROI con rigor
- Ajuste las estrategias de acuerdo con los datos de uso
8. Desafío 7: Competencias híbridas y nuevos roles profesionales
La adopción de la IA redefine las funciones. Los vendedores y los profesionales del marketing deben desarrollar competencias híbridas:
- analizar los datos en profundidad
- comprender los modelos y las indicaciones de la IA
- interpretar las ideas y traducirlas en acciones
- combine la empatía humana con los resultados generados por la IA
Según informes de la industria, los profesionales que mejor colaboran con la IA son la combinación Ingeniería rápida, capacidad estratégica y empatía: serán las más valoradas en 2026.
Cómo preparar los equipos
- Actualice los criterios de contratación centrándose en las competencias híbridas.
- Brinde capacitación en interpretación de datos e inteligencia artificial.
- Promover una cultura de colaboración entre los seres humanos y la IA.
9. Reto 8: Transparencia y confianza del cliente
Dado que la IA genera información y mensajes personalizados, los clientes esperan transparencia y claridad sobre cómo se utilizan sus datos.
Los problemas de confianza pueden provocar:
- Abandono de días laborables
- quejas
- retractación del compromiso
Cómo preparar los equipos
- Cree políticas de comunicación transparentes con clientes potenciales y potenciales.
- Explica cómo la IA ayuda a personalizar las experiencias sin violar la privacidad.
- Proporcione mecanismos para elegir y controlar sus propios datos.
10. Conclusión: Los Desafíos de 2026 son reales, pero superables con estrategia y preparación
El panorama de ventas y marketing en 2026 presenta grandes oportunidades y desafíos simultáneos. La IA está en el centro de esta transformación, pero la tecnología solo es eficaz cuando se combina con:
- Estrategias basadas en datos
- Procesos claros
- Equipos calificados
- Cultura adaptativa
- Gobernanza ética
Para navegar con éxito, las empresas deben anticipar los desafíos, capacitar a los equipos y crear estructuras internas que permitan que la IA forme parte del núcleo de las operaciones, no como un complemento.
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