Informe: La "trampa de la visibilidad". Cuidado con los rankings de IA para seleccionar herramientas de IA (y quizás software y servicios B2B en general).

Sandra Bavasso Roffo
hace 1 día
7 Min. de lectura

Resumen ejecutivo: Este informe examina una falla crítica en el uso de Modelos de Lenguaje Largos (LLM) como motor principal para la adquisición de software. Utilizando Traq.ai como caso práctico principal, las fuentes demuestran que las clasificaciones de IA priorizan la visibilidad en el mercado, la distribución y el SEO sobre la superioridad funcional o la utilidad de las características que ofrece cada producto . Basarse en una consulta inicial de IA suele generar una lista de herramientas "populares" en lugar de las "mejores" para un flujo de trabajo específico.

La historia detrás: En Navigamo, comenzamos a usar Traq.ai (una herramienta de IA diseñada específicamente para equipos de ventas) cuando se convirtieron en nuestros clientes, ya que creemos que la mejor manera de comprender realmente un producto es usarlo si se forma parte de su público objetivo natural. Al principio, solo lo usaban los vendedores, pero se nos fue extendiendo a todos, incluso a quienes no trabajan directamente en ventas. Desde entonces, hemos probado otros productos que no están necesariamente orientados a las ventas, pero que son buenos y sencillos para tomar notas ( Fathom es uno de ellos) y nada de lo que vimos o probamos, ni siquiera lo comparamos. Al final, nos quedamos con Traq.ai. para nuestro equipo (y pagamos por ello) así que sé de primera mano lo fenomenal que es. Cuando un día pregunté a CHATGPT sobre las 10 mejores herramientas de IA para ventas, para mi sorpresa, Fathom (que no es realmente una herramienta de ventas) estaba allí, y Traq no. Mi primer pensamiento fue "por supuesto, ¿está ChatGPT?" (según mi experiencia, consideraba que ChatGPT era el más débil, en cuanto a calidad, en comparación con Gemini, Claude y Copilot, excepto si lo que más quieres de un LLM es que te digan que siempre haces "¡oh, preguntas tan inteligentes!"...) Sin embargo, despertó mi interés por entender por qué Traq estaba ausente . Después de desafiar a ChatGPT sobre algunas de sus respuestas y después de pedirle que se centrara en la solicitud original (las 10 mejores herramientas de ventas , no asistentes de reuniones), Traq terminó ocupando el tercer lugar después de Gong y Chorus , con otros como Fireflies y Otter.ai en el quinto y sexto lugar.

Aunque nunca esperé que un LLM me diera buenos consejos sobre herramientas de IA, esta experiencia fue tan interesante que decidí repetir el experimento con otros LLM importantes (elegí Gemini, Claude/Sonnet 4.5 y Copilot). En general, el ciclo fue el mismo:

Comencé con una pregunta relativamente general (pero ya estableciendo que lo que estaba preguntando eran las mejores herramientas diseñadas específicamente para equipos de ventas)
Normalmente obtenía una lista que no incluía Traq.ai
Luego preguntamos qué sabía el LLM sobre Traq. Sus respuestas casi siempre terminaban con una pregunta como: "¿Le gustaría que creara ese marco de evaluación de proveedores ahora y revisara la clasificación anterior, o tiene proveedores específicos con los que esté comparando Traq.ai ?"
Si ahora pedimos revisar el ranking, lo peor que le fue a Traq fue el 6º puesto (para Claude) todavía por encima de Fathom y Salesforce.
Cuando se le preguntó al LLM por qué Traq no estaba en la primera lista, las “excusas” se centraron en su popularidad y, en general, se reconoció que debería haber estado allí.

Toda la experiencia fue bastante reveladora y reveló algunas de las dificultades de la IA si consideramos sus respuestas iniciales como "suficientemente buenas". No lo son, y a continuación encontrará algunas de las razones, así como una metodología sencilla para obtener resultados mucho mejores.

Entonces, ¿por qué los primeros resultados tienden a ser sesgados y poco acertados? En este caso, ¿por qué no se incluyó Traq.ai en las listas iniciales, mientras que sí se incluyeron otras herramientas que ni siquiera formaban parte de la categoría que consultamos?

1. La brecha de datos de entrenamiento: si no eres "grande", no existes

Una de las principales razones por las que una herramienta especializada como Traq puede omitirse de las listas de IA iniciales es la falta de representación en los datos de entrenamiento estático del LLM.

Retraso de información: Los datos de entrenamiento de LLM no son exhaustivos y suelen tener una fecha límite. Por ejemplo, Claude (Sonnet 4.5) admitió explícitamente que Traq.ai no figuraba en sus datos de entrenamiento principales o que se mencionó demasiado brevemente como para ofrecer una respuesta fiable, y que su último entrenamiento finalizó hace casi un año.
El sesgo de tamaño: Los modelos de IA favorecen las plataformas que definen categorías, como Gong o Salesforce, porque reciben una amplia cobertura mediática, reseñas y documentación. Es posible que las empresas más pequeñas o nuevas (incluso las fundadas en 2021) no hayan alcanzado la masa crítica de contenido público necesaria para que una IA las considere en una búsqueda genérica.
La paradoja: las empresas innovadoras más pequeñas necesitan visibilidad para crecer, pero ya deben ser grandes para que una IA las "nombrara", lo que crea un círculo que puede tardar meses o años en romperse si los modelos no cambian el modo en que procesan la información disponible.

2. Dilución de categorías: Mezcla de "tomadores de notas" y "plataformas de ventas"

Los modelos de IA a menudo no logran distinguir entre una utilidad de propósito general y una solución específica de nicho, lo que genera clasificaciones engañosas.

Sesgo generalista: herramientas como Fathom aparecen con frecuencia en las listas de los “10 mejores” porque son adoptadas universalmente por reclutadores, fundadores y equipos no comerciales.
La lógica de la "exceso de capacidad": La IA puede excluir herramientas especializadas por considerarlas "excesivas" para un usuario general, incluso si la consulta del usuario se centraba específicamente en ventas. Por ejemplo, Fathom se caracteriza por ser una "inteligente que toma notas con IA y que además trabaja en ventas", mientras que Traq es una "plataforma de coaching de ventas que graba reuniones".
Superioridad funcional vs. adopción: cuando se la presiona, la IA reconoce que, para las necesidades específicas de ventas, como el sentimiento del comprador, la identificación de objeciones y la puntuación de acuerdos, Traq supera a las herramientas generales que ocupan puestos más altos en las listas iniciales.

3. SEO y sesgo de distribución

Las listas generadas por IA suelen ser reflejos del contenido más "optimizado para SEO" en la web, en lugar de auditorías de funciones objetivas.

Cámaras de eco de SEO: la IA a menudo extrae información de artículos con títulos como "Las 11 mejores herramientas de ventas B2B de IA", que suelen estar escritos por otras IA o diseñados exclusivamente para clasificaciones en motores de búsqueda.
Ruido de marketing: Las plataformas con financiación masiva y presencia de boca en boca (como Gong o Fireflies) dominan el ruido de marketing que alimenta a los LLM. Una herramienta como Traq, que puede ofrecer información de ventas más práctica a un precio mucho menor , suele quedar relegada al olvido debido a su menor volumen de reseñas y menor saturación de marketing.

4. El efecto de la presión: por qué la primera respuesta suele ser incorrecta

Las fuentes destacan un patrón consistente: cuanto más se cuestiona a la IA, más precisa se vuelve la clasificación/respuesta.

*ChatGPT, when pressed on the quality of its first answer.*

Reclasificación contextual: una vez que la IA se ve obligada a comparar herramientas en paralelo o se le da una rúbrica de capacitación en ventas específica, Traq pasa de ser omitido a ser clasificado como un contendiente entre los "3 mejores" o los "6 mejores".
Joyas ocultas: cuando se les pide que busquen herramientas "discretas", las IA como Copilot y Claude de repente reconocen a Traq como una "estrella en ascenso" para pymes y equipos del mercado medio, que ofrece un mejor valor para el desarrollo de representantes que los gigantes empresariales.

Conclusión: ¿Una mejor estrategia de selección? Preguntar, refinar, desafiar y refinar de nuevo.

Según nuestra investigación, el uso de IA como punto de partida para la selección de herramientas crea un sesgo hacia pesos pesados costosos y de nivel empresarial (en nuestro ejemplo, Gong) o herramientas básicas y livianas que pueden no ser lo que pedimos (en este caso, un tomador de notas, Fathom, en lugar de una herramienta completamente orientada a las ventas), mientras que se pierden las herramientas especializadas del mercado medio (Traq) que a menudo pueden brindar el mejor retorno de la inversión.

Recomendaciones:

Evite consultas genéricas: Siempre que sea posible , no solicite generalizaciones como "Las 10 mejores herramientas de IA para ventas". En su lugar, solicite herramientas especializadas en funciones específicas, como "puntuaciones de sentimiento del comprador" o "puntuación de llamadas exclusiva".
Usa tu primera búsqueda para descubrir las características… y vuelve a preguntar: Si, en tu primera búsqueda, no estás seguro de qué hay en el mercado ni qué características específicas podrías necesitar, opta por una consulta genérica, pero luego solicita una lista de características de esa lista. Aunque parezca tentador, evita seleccionar marcas en este paso; en su lugar, pregunta qué características comparten y cuáles son únicas. Ahora, identifica en esa lista las características que te gustaría en tu herramienta ideal y realiza una nueva consulta, solicitando herramientas con características XX e YY.
Verificar el ajuste de la categoría: asegúrese de que la IA no mezcle categorías (por ejemplo, plataformas de "asistentes de reuniones" con "inteligencia de ingresos"), ya que esto diluye la calidad de las funciones que se evalúan.
Cuestionar la omisión: Si una herramienta conocida o que estás considerando no aparece en la lista de las mejores, no asumas que las demás son mejores. En su lugar, pide a la IA que la compare específicamente con las herramientas más populares. Esto obliga a la IA a ir más allá de sus datos de entrenamiento basados en la popularidad y a realizar una búsqueda en tiempo real.

En resumen: el enfoque es clave

No permita que la IA limite su visión a herramientas, servicios o software "populares" en lugar de a los eficaces. Asegúrese de explorar y probar la IA que utiliza; dedique entre 15 y 20 minutos más a impulsarla hacia aspectos como las características o la facilidad de implementación, y podría obtener resultados mucho mejores.

Al igual que en la escuela secundaria, los estudiantes más populares pueden ser chicos geniales que todos conocen y quieren ser amigos, pero puede que no sean los que necesitas para unirte al equipo de ajedrez o de baile si tu objetivo es ganar competencias.

Si estás interesado en tener un análisis como este para tu marca contáctanos a hola@navigamo.co con el asunto: Visibilidad de la IA