Lo que tienes que considerar cuando presupuestas un CRM en la era de la IA
He creado esta versión del podcast usando Google Notebook ya que he estado con covid y bronquitis durante las últimas 3 semanas.
La presupuestación moderna de CRM ha evolucionado significativamente debido a la integración de la Inteligencia Artificial, lo que requiere un cambio desde los simples costos de licenciamiento hacia un modelo financiero integral de cuatro capas. Este marco enfatiza que las organizaciones deben considerar la operación continua y la gobernanza, en lugar de limitarse solo a las tarifas iniciales de tecnología e implementación.
Un cambio crítico involucra las estructuras de precios de la IA, que ahora se basan frecuentemente en el uso, las acciones o los resultados, en lugar de tarifas fijas por usuario. Para evitar déficits inesperados, se recomienda a los líderes realizar una evaluación de "Fase 0" para definir casos de negocio, el costo total de propiedad (TCO) y el ROI a largo plazo.
Además, el establecimiento de una Oficina de Gestión de Proyectos (PMO) y un Centro de Excelencia (CoE) se presenta como algo esencial para mantener la adopción del sistema y la calidad de los datos. En última instancia, el despliegue exitoso depende de anticipar gastos ocultos, como la migración de datos y la capacitación continua, para asegurar que el ecosistema de CRM siga siendo viable.
Los temas clave tratados en el video sobre los presupuestos de CRM en la era de la IA:
Introducción y el problema de la visión a corto plazo: (0:00 - 1:57) Por qué los presupuestos basados solo en licencias fallan y cómo la IA ha cambiado las reglas del juego.
Las cuatro capas de un presupuesto de CRM: (2:00 - 5:10)
Tecnología base: Licencias, nube y almacenamiento (2:11).
Implementación: Consultoría y migración inicial (2:38).
Operación continua: Calidad de datos y prácticas DevOps (3:31).
Gobernanza y cumplimiento: Seguridad y auditorías (4:27).
El impacto financiero de la Inteligencia Artificial: (5:11 - 7:26) El cambio de modelo de precios fijos a modelos por consumo o resultado, y los riesgos de volumen y calidad de datos.
La "Fase 0": (7:27 - 8:55) La necesidad de realizar un análisis previo, definir el TCO (costo total de propiedad) y establecer el caso de negocio antes de empezar.
Roles críticos: PMO y COE: (8:56 - 10:23) La importancia de la Oficina de Gestión de Proyectos (PMO) para la implementación y el Centro de Excelencia (CoE) para la operación post-lanzamiento.
Gastos ocultos y reflexiones finales: (10:24 - 12:17) Consideraciones sobre integración, middleware, formación continua y el futuro de la negociación presupuestaria por agentes de IA.
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