En nuestro último town hall con founders del portafolio de BuenTrip, alguien compartió un momento de esos que no se pueden inventar: su agente de soporte con IA le dijo con total seguridad a un proveedor “No te vamos a pagar”. En otra ocasión, el agente se inventó una fecha de pago inexistente. Divertido en retrospectiva, doloroso en producción.
Ese es el verdadero cambio que estamos viviendo: los equipos de producto B2B están pasando de software determinista (si pasa X, entonces ocurre Y) a software probabilístico (normalmente hace Y… hasta que no). Y como lo planteó Fernando Rivera en el town hall, la oportunidad no es “IA como feature”, sino como flujos de trabajo replicables: sistemas que pueden entender contexto, planear, actuar y recordar estado, como lo haría un colaborador junior. El problema es que, a diferencia de tu mejor colaborador, la IA puede alucinar con total confianza y cero vergüenza.
A continuación, los patrones más prácticos que surgieron en la conversación, pensados para founders de software B2B que quieren incorporar IA sin romper la confianza con su cliente ni el roadmap.
Un tema recurrente: los clientes muchas veces piden un chatbot, pero lo que realmente usan es otra cosa.
Una founder contó que su “chatbot de analítica” terminó usándose sobre todo como guía dentro de la aplicación: “¿cómo hago X?”, “¿qué puedo hacer aquí?”. No fue un fracaso; fue señal. El primer punto de entrada no era inteligencia para decisiones, sino habilitación, navegación y customer success.
Otro aprendizaje clave: en industrias más tradicionales, la adopción mejoró cuando la IA operaba en segundo plano—acelerando flujos, preparando datos, automatizando pasos—sin obligar al usuario a “hablar con la IA”. En muchos mercados, la palabra “IA” todavía genera fricción por temas de corrección, compliance y control.
Conclusión: antes de lanzar una interfaz de IA, mapea el flujo real. Si tus usuarios viven en WhatsApp y Excel, el mejor feature de IA puede ser una nueva interfaz para capacidades existentes, no un módulo nuevo.
Un founder describió su primer enfoque como el clásico “wrapper de OpenAI y que Dios nos bendiga”. Empezaron con un solo agente todopoderoso: crear órdenes de compra, leer guías de envio, enviar correos, reconciliar documentos… y colapsó rápidamente.
La evolución fue clara:
Esto refleja una verdad clásica de ingeniería: los sistemas complejos escalan con separación de responsabilidades, no con objetos todopoderosos.
Conclusión: tu primer producto “agentic” debería parecerse menos a Jarvis y más a un equipo operativo bien organizado.
La forma más rápida de perder confianza es dejar que la IA improvise en momentos críticos. Por esta razón es clave que puedas balancear riesgo y retorno a nivel de procesos. Este en un marco accionable o guía general:
Por ejemplo, responder preguntas es bajo riesgo; recomendar el SKU correcto entre 20.000 productos es más riesgoso; cerrar una transacción o manejar devoluciones es riesgo máximo.
Conclusión: Lo “agentic” no es una decisión de UX, es una decisión de arquitectura y SRE. Diseña retries, timeouts, validaciones y degradación elegante desde el día uno.
En estimación de obra, un founder se enfrentaba siempre a la misma pregunta: “¿cuál es tu precisión?”. La ironía es que los incumbentes dicen tener 95–98%… sin poder medirlo realmente, y aun así terminan con sobrecostos.
La solución no fue debatir, sino rediseñar el workflow:
Un enfoque complementario: evals con golden datasets, scores de confianza por campo y un loop de feedback que permite mejorar el modelo y mostrar regresiones claras.
Conclusión: en B2B, la confianza se construye cuando haces visible la incertidumbre. No prometas perfección; promete ahorro de tiempo con revisión clara.
Un punto contracorriente: si siempre usas modelos gigantes, quizá no necesites fine-tuning. Pero muchos productos B2B no pueden pagar la latencia o el costo, y eso empuja a modelos más pequeños que sí se benefician del fine-tuning.
Además, la realidad del cliente importa:
Conclusión: la elección del modelo es parte del go-to-market. Compliance, latencia y unit economics importan tanto como la “inteligencia” del modelo.
Si hay una lección transversal del town hall es esta: los equipos más avanzados no estaban persiguiendo “agentic” como buzzword. Estaban tratando la IA como cualquier sistema crítico: responsabilidades claras, métricas, arquitectura defensiva y UX diseñada para generar confianza.
En BuenTrip Ventures hemos construido una comunidad precisamente para este tipo de intercambios reales entre founders; BTV Talks mensuales, conversaciones entre operadores y un espacio donde se puede compartir lo que funciona… y lo que se rompió antes de llegar a producción.
Si estás construyendo IA dentro de workflows B2B, especialmente donde la confianza importa, mantenlo simple:
elige un flujo, elimina un cuello de botella, agrega un guardrail y mide los resultados con precisión.
Y si quieres contrastar aprendizajes con otros builders, esa es una conversación que siempre estamos felices de abrir.
