¿Cuales son los costos iniciales y ocultos en usar la IA con el CRM?

La implementación de Inteligencia Artificial (AI) en un ecosistema de CRM promete beneficios significativos en marketing, ventas y servicio al cliente, incluyendo personalización, automatización y análisis predictivo. Hemos vistos que todos los diferentes proveedores de CRM (Adtech, Martech, RevOps, Customer Service, CaaS, etc) se han subido al barco de IA con sus AI Agents y con mucho mensaje de marketing de AI-First y Powered By AI.

Durante el 2024 tuve la oportunidad de tener a ejecutivos de varios proveedores de CRM en el podcast (Tomando Café con Jesús Hoyos - Synergias del CRM con la IA) conversando sobre las sinergias de la IA y el CRM. Lo interesante es que estas conversaciones con HubSpot, Zoho, Salesforce, SugarCRM, Creatio y Zendesk demuestran que todavía estamos tratando de definir como realmente implementar AI y cuáles son los costos de todo esto.

Conversando con otros proveedores, colegas, prospectos y clientes, y a base de varios pilotos de IA que he realizado, más con varios análisis que he realizado, vemos que todavía estamos definiendo en la industria lo que es realmente implementar IA con el CRM.

Veo que tenemos costos escondidos que van más allá de la inversión inicial. Desde la infraestructura tecnológica hasta la capacitación del equipo, calcular y medir estos costos requiere considerar no solo los gastos directos, sino también cómo los diferentes modelos de precios impactan el presupuesto.

Pongamos esto en perspectiva del CRM: La industria todavía está luchando con los costos escondidos del CRM, imagínate ahora con los costos escondidos de la IA.

Aquí describo estos costos iniciales y los posibles costos escondidos que vamos a ver en el camino.

1. Costos Iniciales

Estos son los costos iniciales a base a base de las opciones que ya existen en el mercado para implementar AI con tu CRM. Algunas opciones son parte del licenciamiento, otras son add-ons y/o tienen costos a base de uso y/o integraciones con terceros.

a) Licencias y Soluciones AI

• Opciones nativas: Los principales proveedores de CRM (Salesforce, HubSpot, Zoho, Microsoft Dynamics) ofrecen módulos de AI integrados con costos adicionales basados en licencias por usuario, volumen de datos o nivel de personalización. Estos costos incluyen créditos iniciales y luego hay costo por conversaciones de los AI Agents.

• Frameworks externos: Herramientas como OpenAI, Google o AWS (entre otros) tienen modelos de precios específicos, como costos por consulta o por tiempo de procesamiento.

• Integraciones: Los costos de integrar AI en el CRM (API, conectores, middleware) pueden variar según el nivel de complejidad.

• Data Clouds: Uso de herramientas de data cloud como los Customer Data Platforms (Salesforce, Segment, Hightouch, SAP, etc) y Data Clouds de Snowflake y Databriks como ejemplo.

b) Infraestructura Tecnológica

• Capacidad de almacenamiento: Los datos no estructurados y estructurados generan costos adicionales de almacenamiento en la nube (por ejemplo: RAG, Vertex).

• Actualizaciones tecnológicas: Mejorar hardware y software existentes para soportar AI es un gasto significativo. Ya vemos que TODOS los proveedores de CRM están con sus alianzas con Nvidia.

c) Implementación y Configuración

• Consultores especializados: Configurar y personalizar herramientas AI puede costar entre $150 y $300 por hora dependiendo de la región.

• MVPs y pruebas piloto: La creación de un producto mínimo viable también requiere recursos adicionales.

• Contratación y Capacitación: presupuesto para contratar recursos (Prompt Engineers, Data Scientist, AI Specialist, etc.) y un buen plan de capacitación para todos en la empresa.

2. Costos Ocultos

Estos son los costos para poder tener un gobierno de datos e IA, y estar seguro de que hay toda una infraestructura de CRM y Omnicanalidad. Por ejemplo, ya hay herramientas para el manejo de gobierno de datos e IA como son Collibra, Informatica, IBM, Talend, Alation y Decube, entre muchas más.  Holistic AI, Credo AI, Mind Foundary y Monitaur son algunas de las herramientas específicas para manejar el gobierno de IA. Hay que tomar en consideración de que Google, Oracle, AWS, Microsoft y los otros proveedores de modelos de AI ofrecen soluciones parciales o completas de AI Governance.

a) Calidad de Datos

• Limpieza y enriquecimiento: Los datos deben ser precisos y relevantes, lo que implica costos recurrentes.

• Manejo de datos no estructurados: Herramientas específicas para procesar datos complejos incrementan los costos.

b) Gobernanza de Datos y AI

• Cumplimiento normativo: Asegurar conformidad con regulaciones globales y locales sobre privacidad y manejo de datos.

• Políticas de gobernanza: Crear frameworks de gestión ética y segura con la IA exige inversiones continuas.

c) Capacitación y Cambio Organizacional

• Formación del equipo: Capacitar a los equipos en nuevas herramientas y procesos de IA.

• Resistencia al cambio: Gestionar la incertidumbre del personal, también requiere recursos.

d) CRM, Omnicanalidad e Integración

• CRM: El CRM tiene que estar integrado. Al no tener esta integración tendrás mas costos a largo plazo.

• Coordinación entre canales: Garantizar consistencia omnicanal enfocada en el ciclo de relacionamiento del cliente.

• Interoperabilidad: Sistemas incompatibles requieren reingeniería o reemplazo.

3. Modelos de Precios de AI: El Arte de Entender el Costo

Los proveedores de IA y las plataformas de CRM utilizan varios modelos de precios que impactan directamente el cálculo del costo total de implementación.

Los tres modelos principales hasta el día de hoy son:

a) Basado en Uso (Usage-Based Pricing)

• Cómo funciona: Los costos se calculan según el uso de la tecnología, como el número de llamadas API, procesamiento de datos o almacenamiento. Ejemplo: OpenAI cobra por tokens procesados en sus modelos de lenguaje.

• Ventajas:

• Pago por uso real.

• Ideal para proyectos piloto o fases iniciales.

• Riesgos:

• Puede ser impredecible en casos de alto volumen de datos o consultas.

b) Basado en Valor (Value-Based Pricing)

• Cómo funciona: El precio se establece según el valor percibido que la IA aporta al negocio, como el aumento de ingresos, ahorro de costos o mejora en KPIs específicos.

• Ventajas:

• Vincula la inversión con resultados comerciales tangibles.

• Transparencia en el ROI.

• Riesgos:

• Difícil de calcular sin datos históricos o benchmarks sólidos.

• Dependencia de KPIs bien definidos.

c) Basado en Licencias (Subscription-Based Pricing)

• Cómo funciona: Se paga una tarifa fija mensual o anual por acceder a la tecnología AI.

• Ventajas:

• Fácil de presupuestar.

• Incluye soporte y mantenimiento.

• Riesgos:

• Puede no ser rentable si el uso es bajo.

• Menos flexible para escalabilidad.

d) Basado en Capacidad (Tiered Pricing)

• Cómo funciona: El costo se incrementa según niveles de capacidad, como volumen de datos o número de usuarios.

• Ventajas:

• Escalable según necesidades.

• Ofrece control inicial en fases tempranas.

• Riesgos:

• Los costos pueden aumentar exponencialmente con el crecimiento.

4. La Ciencia para Medir los Costos

Debes tener una metodología de cálculos de los costos. Para esto es imprescindible incluir a CFO para ver estos costos como inversiones en tu estrategia de transformación digital.

a) Análisis de ROI

• Identificar KPIs clave (conversiones, reducción de churn, eficiencia operativa).

• Calcular el retorno basado en el ahorro o el ingreso incremental generado por la IA.

b) Modelado Financiero

• Crear escenarios basados en diferentes modelos de precios.

• Considerar costos directos e indirectos, incluidos mantenimiento, capacitación y gobernanza.

c) Benchmarking

• Comparar el desempeño y costos con empresas similares o proyectos internos previos.

d) Monitoreo Continuo

• Implementar herramientas de analítica para rastrear el uso de la IA y ajustar presupuestos en tiempo real.

• Establecer límites para evitar costos inesperados, especialmente en modelos de uso.

5. Ejemplos de Cómo Medir el TCO y el ROI para Implementar IA en un Ecosistema de CRM

El Total Cost of Ownership (TCO) y el Retorno de Inversión (ROI) son métricas clave para evaluar la viabilidad financiera de implementar IA en un ecosistema de CRM.

Te presentó ejemplos prácticos y básicos que ilustran cómo calcular y medir estas métricas en diferentes áreas del CRM: marketing, ventas y servicio al cliente. La idea es que uses estos ejemplos como referencia en tus cálculos usando los costos iniciales y los costos escondidos que pueden aplicar en tu empresa a base de las tecnologias de IA que tenga tu CRM y/o el framework de IA que vayas a usar.

Aunque estos ejemplos son por áreas del negocio o CRM, es importante considerar el costo total de la IA en todo el ecosistema del CRM.

Ejemplo 1: Calcular el TCO en un Ecosistema de CRM con IA

Contexto: Una empresa de retail desea implementar IA para mejorar la personalización en campañas de marketing y la eficiencia en el servicio al cliente.

Factores de costo:

1. Costos iniciales:

• Licencias de IA para el CRM (ejemplo: $50 por usuario/mes para 50 usuarios).

• Consultoría para la integración y configuración ($30,000).

• Capacitación del equipo ($10,000).

2. Costos recurrentes:

• Suscripción a servicios de IA externos (ejemplo: OpenAI con uso estimado de $1,500/mes).

• Mantenimiento y actualizaciones del sistema ($5,000/año).

• Reentrenamiento de modelos de IA ($3,000/año).

Cálculo del TCO:

Formula inicial de un TCO usando los números del ejemplo.

• Costos iniciales: $30,000 (consultoría) + $10,000 (capacitación) = $40,000.

• Costos anuales recurrentes: ($50 x 50 usuarios x 12 meses) + $1,500/mes + $5,000 + $3,000 = $36,000.

• TCO en 3 años: $40,000 + ($36,000 x 3) = $148,000.

Ejemplo 2: Medir el ROI en Marketing con IA

Contexto: Un equipo de marketing utiliza IA para mejorar la segmentación y personalización de sus campañas de email, lo que incrementa las conversiones.

Impacto financiero:

1. Ingresos adicionales generados por la IA:

• Antes de IA: 1,000 conversiones/mes con ticket promedio de $100 = $100,000/mes.

• Después de IA: 1,300 conversiones/mes con ticket promedio de $100 = $130,000/mes.

• Incremento mensual en ingresos: $30,000.

• Incremento anual en ingresos: $30,000 x 12 = $360,000.

2. Costos de implementar IA:

• Costos totales anuales (licencias, mantenimiento, etc.): $36,000.

Cálculo del ROI:

Formula inicial de un ROI usando los números del ejemplo.

ROI= (Beneficio / Inversión) x 100

• Beneficio Neto: $360,000 - $36,000 = $324,000.

• Inversión: $36,000.

• ROI: (324,000/36,000) × 100 = 900%.

Ejemplo 3: Medir el ROI en Ventas con IA

Contexto: Un equipo de ventas implementa IA para priorizar leads y predecir probabilidades de cierre.

Impacto financiero:

1. Aumento en la tasa de conversión:

• Antes de AI: Tasa de conversión del 10% en 10,000 leads = 1,000 ventas.

• Después de AI: Tasa de conversión del 15% en 10,000 leads = 1,500 ventas.

• Incremento de 500 ventas con un ticket promedio de $200 = $100,000.

2. Reducción de costos operativos:

• Menos tiempo dedicado a leads no cualificados: ahorro de $20,000/año.

3. Costos de implementar AI:

• Costos anuales (licencias, mantenimiento, capacitación): $50,000.

Cálculo del ROI:

Formula inicial de un ROI usando los números del ejemplo.

• Beneficio Neto: $100,000 (ingresos) + $20,000 (ahorros) - $50,000 (inversión) = $70,000.

• Inversión: $50,000.

• ROI: (70,000/50,000) × 100 = 140%

Ejemplo 4: Calcular el TCO en Servicio al Cliente con AI

Contexto: Una empresa implementa AI en su centro de atención al cliente para automatizar el manejo de consultas frecuentes mediante un chatbot.

Factores de costo:

1. Costos iniciales:

• Desarrollo e implementación del chatbot: $25,000.

• Integración con el CRM y canales de soporte (WhatsApp, email): $15,000.

2. Costos recurrentes:

• Mantenimiento del chatbot: $5,000/año.

• Licencia del framework de IA (ejemplo: $0.01 por consulta para 100,000 consultas/mes): $1,200/mes.

3. Ahorros operativos:

• Reducción del 30% en el volumen de llamadas gestionadas por agentes humanos.

• Ahorro estimado: $10,000/mes.

Cálculo del TCO y ahorro neto:

Formula inicial de un TCO usando los números del ejemplo.

• TCO en 3 años: $25,000 + $15,000 + ($5,000 x 3) + ($1,200 x 12 x 3) = $79,200.

• Ahorros en 3 años: $10,000 x 12 x 3 = $360,000.

• Beneficio Neto: $360,000 - $79,200 = $280,800.

Conclusión

Aunque la industria de CRM está adoptando ampliamente la IA, aún se enfrenta al desafío de identificar y gestionar estos costos de manera efectiva. Además, tenemos que considerar una metodología financiera sólida para evaluar el impacto de la IA, involucrando a CFOs y estableciendo indicadores clave de rendimiento (KPIs).

En resumen, la implementación de IA en el todo el ecosistema del CRM no solo promete beneficios como la personalización y automatización, sino que también requiere un enfoque estratégico para gestionar costos visibles y ocultos bajo todo un enfoque de un gobierno de Datos e IA. Este enfoque debe alinearse con objetivos de negocio claros y una planificación financiera robusta para garantizar resultados sostenibles y medibles.

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