Un líder de ingeniería en Rilla discute el viaje desde la identificación de las brechas del mercado hasta el desarrollo de una plataforma de entrenamiento de ventas generadora de ingresos que está remodelando el rendimiento de las ventas. El paisaje de la habilitación de ventas está experimentando un cambio notable, impulsado por la integración de la inteligencia artificial.Históricamente, el coaching de ventas ha sido un proceso reactivo, con los gerentes proporcionando feedback después de que se completen las llamadas. Este modelo ahora está siendo desafiado por las tecnologías emergentes que ofrecen orientación en tiempo real, con el objetivo de influir en los resultados a medida que ocurren, en lugar de analizarlos en retrospectiva.En la vanguardia de esta tendencia está Alexander Jabbour, un ingeniero líder en Rilla, donde dirige el desarrollo de la iniciativa de producto en tiempo real de la compañía. Su trabajo, que ya ha generado múltiples 7 cifras de ingresos para Rilla y se prevé que alcance 8 cifras a finales del año, proporciona una visión del complejo proceso de creación de tecnologías disruptivas. De la frustración a la innovación La gestión tradicional de ventas sufre de un fallo crítico: la brecha entre las conversaciones en vivo con los clientes y las sesiones de retroalimentación.Esta demora transforma lo que podrían ser momentos de aprendizaje inmediato en oportunidades perdidas, creando la necesidad urgente de plataformas de coaching en tiempo real que pongan fin a esta brecha. Esta brecha fue un tema recurrente en la investigación de usuarios llevada a cabo por Jabbour. él señala, “Yo seguía escuchando la misma frustración en las entrevistas de usuarios: el coaching es casi siempre reactivo. Una estructura Jabbour recuerda la comprensión: “Esa fue la chispa: si pudiéramos escuchar, entender y mostrar el impulso correcto mientras la llamada todavía está en vivo –y dar a los gerentes una forma de apoyar activamente las repeticiones en el momento –podríamos cambiar los resultados, no sólo los informes”. El marco de venta permitido Este enfoque en la intervención inmediata refleja una tendencia más amplia de la industria, con informes que indican que o han implementado la IA en sus procesos de ventas o planean hacerlo. El 90% de las empresas Superar los obstáculos iniciales del producto Transformar una idea en un producto funcional implica navegar por obstáculos técnicos y estratégicos significativos. Jabbour identifica los primeros obstáculos, incluyendo “el reto de capturar y transmitir audio de alta calidad desde dispositivos y redes con interrupciones mínimas, preservando el consentimiento del usuario y la privacidad”, junto con lograr una baja latencia de habla a texto en entornos ruidosos. abordar la intervención de varias maneras, pero un plan de ruta estratégico claro es esencial. , que se centra en analizar flujos de trabajo para identificar oportunidades. Diferentes plataformas de coaching de ventas Organizaciones que permiten “Antes de escribir el código, produje un documento de diseño de ingeniería largo y detallado que establece la arquitectura, los modos de fallo y el plan de medición”, explica Jabbour. Identificar los puntos de dolor del usuario Para garantizar que un producto responda a una necesidad genuina, es necesario tener una comprensión profunda de los puntos de dolor de los usuarios.A través de entrevistas y llamadas de ventas en vivo, varios temas clave surgieron como puntos de dolor: el tiempo, la coherencia y la escala. Estos problemas impiden que los equipos de ventas refuercen las mejores prácticas de manera efectiva. “La mayor oportunidad perdida fue la falta de entrenamiento en el lugar. Esta visión subraya un desafío clave que el coaching en tiempo real tiene como objetivo resolver, ya que las repeticiones de ventas pueden Jabbour mapeó estos puntos de dolor directamente a las características del producto, como la visibilidad de las llamadas en vivo y las alertas. Olvidar hasta el 70% de la formación Este enfoque centrado en el usuario asegura que la tecnología se aplique con propósito. “Esto aseguró que no estábamos construyendo ‘AI para el beneficio de la IA’, sino apuntando a los gerentes de fricción exactos con los que vivían”, añade. Son un 36% más propensos a lograr tasas de ganancias más altas. Coaching con potencia Diseño para velocidad y escala La arquitectura de un sistema en tiempo real debe optimizarse para la velocidad, ya que las ideas entregadas minutos demasiado tarde pierden su valor.El proceso de diseño implicó descomponer el problema en componentes gestionables con estrictos presupuestos de rendimiento. Jabbour comparte, “descompuesto el problema en un canal de transmisión de baja latencia con presupuestos estrictos en cada salto”, que incluyó la transmisión de audio, la transcripción y un modelo de IA para el conocimiento. Esta estructura modular es común en los sistemas multi-agentes que utilizan La filosofía guía estaba centrada en la utilidad inmediata. Protocolos de comunicación descentralizados “El principio de diseño era simple: si no puede aparecer en segundos y materialmente ayudar a un ser humano a tomar una decisión mejor, no pertenece al camino en tiempo real”, dice Jabbour. , donde los componentes interactúan con recursos externos para alcanzar un objetivo. Flujos de trabajo de agentes Validar el impacto con los datos Antes de escalar un nuevo producto, su impacto en el mundo real debe ser validado a través de resultados mensurables.El despliegue inicial se abordó metodicamente con una prueba beta que involucra a una empresa en persona con ~40 repeticiones de ventas. “Iteramos con ellos semanalmente, y después de seis semanas, determinamos que era el momento adecuado para llevar a cabo un análisis del ROI”, recuerda Jabbour. requiere de criterios claros para medir el progreso. Evaluación de un programa piloto Los resultados de esta prueba inicial fueron significativos, mostrando un aumento de la tasa cercana del 29% al 34%. “Este impacto validó nuestro enfoque”, afirma. Esta validación basada en datos proporcionó la confianza para invertir más en características con valor probado. . 50% más alta tasa de ganancia promedio Del prototipo a la plataforma La transición de un producto de un prototipo temprano a una plataforma estable requiere un cambio estratégico desde el descubrimiento a la fiabilidad y la escalabilidad. “A medida que ampliamos nuestra base de usuarios, quedó claro que necesitábamos cambiar el enfoque de construir 0->1 y tratar de averiguar qué funciona, para hacer que el producto sea estable, escalable y de alto rendimiento bajo una gran carga”, explica Jabbour. Este viaje refleja la diferencia entre disruptivo y , donde un avance inicial debe ser seguido por la mejora continua. Este proceso también involucró el crecimiento del equipo. La innovación incremental “Construí las primeras versiones en solitario, luego traí a más ingenieros, y ahora lideré un equipo de cuatro en ingeniería y diseño. Esto nos permite escalar las características sin sacrificar nuestra barra de velocidad y calidad”, señala Jabbour. Solución de mercado completo. Innovación disruptiva de bajo nivel Balance de velocidad y estabilidad Al construir aplicaciones empresariales críticas a la misión, los desarrolladores se enfrentan a un desafío fundamental: moverse rápidamente mientras construyen algo confiable.Una vez que su sistema se vuelve vivo y los usuarios reales dependen de él, la confianza se convierte en todo. Un principio básico es priorizar la profundidad sobre la anchura en las etapas tempranas. “Obtener un camino de oro increíblemente sólido antes de agregar anchura. Este enfoque está respaldado por salvaguardas técnicas como las banderas de características, que impiden que un lanzamiento delicado de características comprometa la fiabilidad. La inversión temprana en el monitoreo del sistema también es crucial. Como afirma Jabbour, “Invierte temprano en la observabilidad. Estas prácticas son cruciales cuando las empresas quieren añadir herramientas alimentadas por IA a sus flujos de trabajo existentes.El objetivo es hacer que los procesos sean más inteligentes y más eficientes sin crear nuevos riesgos que podrían dañar al negocio. El futuro de la agencia AI Mirando hacia adelante, la evolución de la IA está apuntando hacia sistemas más autónomos y capaces.La próxima generación de productos probablemente se moverá más allá de proporcionar insights para ejecutar tareas complejas. “Una cosa que me emociona es construir co-pilotos de agentes que ayuden a los seres humanos a tomar mejores decisiones en cada momento de la atención al cliente: ventas, éxito y soporte”, dice Jabbour. Esta visión se extiende a la creación de sistemas que puedan gestionar funciones empresariales end-to-end, un concepto central a la A través de la agencia AI. tales avances en Podría automatizar todo, desde la calificación de liderazgo hasta la generación de propuestas. Reorganización de la ejecución de negocios Agente AI para las ventas Jabbour tiene la visión de: “Agentes que son de voz primera y multimodales, seguros por defecto. Ellos combinarán modelos fronterizos con computación en dispositivos y nuevo hardware para entregar ‘asistentes personales’ para todos”. El desarrollo del coaching de IA en tiempo real representa un paso crítico en la forma en que las organizaciones apoyan a sus equipos de ventas.El viaje desde la identificación de una frustración del mercado hasta la construcción de una plataforma escalable y validada por datos destaca un enfoque disciplinado para la creación de productos de 0 a 1. Al centrarse en resultados tangibles y diseño centrado en el usuario, los innovadores están demostrando que la tecnología puede transformar no solo los procesos, sino también el rendimiento.

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Alexander Jabbour sobre la construcción de la IA de ventas en tiempo real de 0 a 1 en Rilla

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