«¿Alguien sabe por qué no estábamos en la lista?»
La pregunta se quedó flotando en una revisión de operaciones perdidas y pasamos a la siguiente diapositiva.
Nos habían descartado antes de que existiera la comparativa. Comercial no tenía nada que contar, porque no se puede perder una operación en la que nunca entraste.
Alguien dijo «será el precio». Por decir algo.
Tú también has estado en esa reunión, ¿verdad?
El problema es que «ahora la gente empieza a buscar en otro sitio» se puede asentir con la cabeza y no se puede meter en un presupuesto. No dice a qué parte de tu embudo afecta.
Vamos a un estudio que se lo preguntó directamente a los compradores, y que trae números justo de esa parte.
¿La IA está cambiando de verdad a qué proveedor se compra?
Sí. Entre 1.076 compradores y decisores de software B2B, el 69 % eligió un proveedor distinto del que tenía previsto después de consultar a una IA (G2 hizo el estudio en marzo de 2026 y lo publicó el 15 de abril).
Además, un 33 % compró a un proveedor del que no había oído hablar.
El panel cubre Norteamérica, EMEA y Asia-Pacífico, desde perfiles técnicos hasta dirección. Todos deciden la compra o influyen en ella, así que responden desde dentro del proceso.
Antes del cambio de proveedor hay otro cambio, el del sitio por donde se empieza a leer:
- El 51 % arranca ya su investigación más veces en una IA conversacional que en Google (era el 29 % en abril de 2025)
- El 71 % se apoya en IA conversacional para investigar software, frente al 60 % de siete meses antes
- El 63 % usa ChatGPT para investigación B2B y el 41 % recurre a diario a funciones tipo Deep Research
Si esto se quedara ahí, sería una historia de superficie: un escaparate más donde aparecer, una línea más en el informe.
De hecho, con esa lectura el manual de siempre te sirve. Estiras lo que ya haces y listo.
Pero el 69 % y el 33 % dicen otra cosa. Los caminos se multiplicaron y el destino cambió con ellos.
La fase que se mueve es la lista corta
El 85 % ve con mejores ojos a un proveedor cuando una IA lo nombra.
Aquí está lo que se pierde cuando la visibilidad en IA se archiva como «notoriedad». La notoriedad va de recuerdo: alguien que ya conoce tu nombre vuelve a sacarlo.
La lista corta va de plazas. Tres o cinco, decididas de una sentada.
¿Y si no entras? Pues no apareces en la comparativa, ni en la nota de aprobación, ni en ninguna parte. Nadie registra tu ausencia, así que después no hay nada que revisar.
Esa era exactamente la reunión del principio.
Del lado del comprador también se movió algo: el 80 % decide más rápido y el 83 % está más seguro de su elección final.
En un mercado que cierra antes y con más convicción, el que llega tarde a la lista tiene poco margen para argumentar su vuelta.
¿Qué pasa si entras en la lista y lo que la IA cuenta de ti está desactualizado?
El 64 % se topa con recomendaciones erróneas, y por eso conviene medir
La misma encuesta trae un dato que parece jugar en contra de todo esto. El 64 % se encuentra recomendaciones inexactas «a menudo» o «muy a menudo».
Esas inexactitudes salen de algún sitio: la descripción que el modelo tiene de tu empresa está vieja, o es la de otra compañía.
El comprador no puede comprobarlo. Tiene delante una respuesta, no el rastro que hay detrás, ni diez minutos para contrastarla.
Por eso el 64 % no es un motivo para dar el canal por perdido. Es el motivo para ir a leer qué se dice de ti, con una periodicidad fija, en vez de enterarte en una revisión de operaciones perdidas.
Lo que más tranquiliza a los compradores, con un 45 %, es ver la cita de un portal de reseñas dentro de la respuesta de la IA.
Conviene saber que G2 es un portal de reseñas: ese número apunta justo al producto de quien publica el estudio, así que léelo como lo que es, una afirmación interesada.
Cuatro líneas para la letra pequeña
Si este dato acaba en una presentación, que los matices viajen pegados a él.
- Es una encuesta autodeclarada, no un registro de compras
- No se publican el método de muestreo, el texto de las preguntas ni el desglose por país, y quien publica no declara ninguna limitación
- La muestra es global. No hay cifra de ningún mercado por separado
- Las comparaciones interanuales («51 %, antes 29 %») se hacen contra estudios distintos de siete a doce meses antes, no contra el mismo panel seguido en el tiempo
El desglose por país que falta es el que te va a costar la reunión de presupuesto. Una media global te da la dirección del viento y nada sobre tu calle. Si la presentas como si fuera tu calle, la primera pregunta te tira la diapositiva entera.
¿Para qué sirve entonces? Para el punto de partida: tomas prestada la dirección y el nivel lo mides tú. Es una afirmación más pequeña que la de la nota de prensa, y es la que aguanta cuando alguien te discute.
cambia el objetivo de «que te conozcan» a «seguir en la lista»
El 69 % y el 33 % describen un cambio en la composición de las listas cortas. Una métrica de notoriedad no llega a verlo: se construyó para contar personas, y aquí lo que se reparte son plazas.
En la práctica, esto son dos gestos. Fija un juego de preguntas (tu nombre, tu categoría, el problema que resuelves) y cuenta cada cuánto sales en las respuestas.
Después, lee lo que dicen de ti cuando sales. Ese 64 % de descripciones flojas le está tocando a alguien, y no hay razón para suponer que a ti no.
Así, la duda que vuelve en cada ciclo de planificación («lo de la IA, ¿es marca o no?») se responde sola. Es trabajo de lista corta, o sea que va en la misma partida que todo lo demás que haces para que te comparen.
A este mismo estudio ya le habíamos dado una vuelta desde el otro extremo, el de las empresas que todavía no conoce nadie: El 69% acabó eligiendo otro proveedor porque se lo dijo la IA. Ese va sobre de dónde sale el hueco para entrar, y es el que conviene leer primero. Este va sobre lo que viene después: qué cuentas una vez dentro, y con qué letra pequeña llevas el número a la reunión de presupuesto.
Hex-ko no esperaba que la entrada del embudo se hubiera movido tanto. Igual está sacando de una sola encuesta más de lo que da, pero prefiere averiguarlo contando a averiguarlo en la siguiente revisión de operaciones perdidas.
Fuentes
- G2, “New G2 Research: Half of B2B Software Buyers Now Start Their Research With AI Chatbots”, PR Newswire, 15 de abril de 2026 (encuesta a 1.076 compradores y decisores de software B2B de Norteamérica, EMEA y Asia-Pacífico, desde perfiles individuales hasta dirección, todos con capacidad de decisión o influencia sobre la compra; trabajo de campo en marzo de 2026. El 51 % empieza su investigación más veces en una IA conversacional que en Google, frente al 29 % de abril de 2025; el 71 % se apoya en IA conversacional para investigar software, frente al 60 % de siete meses antes; el 63 % usa ChatGPT para investigación B2B y el 41 % usa a diario funciones tipo Deep Research. El 69 % eligió un proveedor distinto del previsto tras consultar a una IA y el 33 % compró a un proveedor desconocido hasta entonces; el 85 % ve mejor a los proveedores que nombra la IA; el 80 % decide más rápido y el 83 % está más seguro de su elección; el 64 % se topa con recomendaciones inexactas a menudo o muy a menudo, y el 45 % señala la cita de un portal de reseñas dentro de la respuesta como su principal garantía. Son datos autodeclarados y no registros de compra; no se publican el método de muestreo, el texto de las preguntas ni el desglose por país, y quien publica no declara limitaciones; la muestra es global y no hay cifras de mercados concretos; las comparaciones interanuales proceden de estudios anteriores distintos y no de un panel seguido en el tiempo. G2 explota un portal de reseñas de software.)
