Cuando una comparación la arma el vendedor, las preguntas ya están elegidas.
Así que esta vez no las elegimos nosotros.
Les pedimos a cuatro herramientas de IA sobre datos —una es SmartBI IQ— exactamente lo mismo, cada una en un chat limpio: «Formula cinco preguntas sobre los datos de este modelo que ayuden al departamento de ventas a mejorar su estrategia comercial. Sólo las preguntas, sin responderlas».
Veinte preguntas. El juicio no lo hizo quien construye IQ, y el criterio estaba escrito antes de leerlas: útil es que ventas pueda actuar con la respuesta.
Quince útiles, cinco flojas, ninguna fuera de lugar. En el puntaje casi empatan, y lo decimos: ahí no hay diferencia.
La diferencia aparece en otro lado. De las veinte preguntas, sólo siete nombran algo de esta empresa en concreto. Cinco de esas siete son de la misma herramienta.
Las dos formas de preguntar lo mismo:
«¿Qué vendedores de Rosario explican que la sucursal cumpla sólo alrededor del 82% del presupuesto?»
«¿Qué variación interanual (YoY) de ventas y margen se observa por línea de producto y segmento de cliente?»
La segunda sirve para cualquier empresa del mundo. La primera sirve sólo para ésta, porque antes de preguntar fue a mirar los datos y encontró que Rosario viene al 82%.
Y ahora la parte incómoda. Esa misma herramienta, la nuestra, escribió una pregunta sobre una premisa falsa: dio por hecho que la venta se estaba corriendo hacia categorías de margen bajo. Es al revés.
No es casualidad que le pase justo a la que mira los datos. Mirarlos antes de preguntar es lo que hace que la pregunta sea de tu empresa, y es exactamente lo mismo que permite leerlos mal.
Una herramienta que pregunta de manual nunca va a errar una premisa. Tampoco va a nombrarte nunca una sucursal.
Las cuatro coincidieron en lo que importa: clientes que se caen, descuento contra margen, cumplimiento del presupuesto. La agenda no está en discusión.
Lo que cambia es si la pregunta empieza adentro de tus números o afuera.
Ahora vamos por las respuestas.