La automatización está empezando a modificar la forma en que las empresas trabajan la optimización de la conversión o CRO. No porque elimine la necesidad de experimentar, analizar datos o entender al usuario, sino porque está acelerando muchas de las tareas que hasta hace poco concentraban buena parte del tiempo de los equipos.

Esta fue una de las principales conclusiones de una mesa redonda organizada por Bring Connections, en la que participaron profesionales de Flat 101, Product Hackers y Lin3s, además del equipo de CRO y Growth de la propia compañía. El encuentro analizó cómo las nuevas herramientas están cambiando los procesos, los perfiles profesionales y el valor que ofrecen las agencias especializadas.

El debate reunió a Ricardo Tallar, de Flat 101; Corti, de Product Hackers; Ubaldo Hervás, de Lin3s; y Manuel Berthollet, de Bring Connections, bajo la moderación de Guillermo Fuentes. Aunque cada participante aportó una perspectiva diferente, todos coincidieron en una idea: la tecnología no hace desaparecer los cuellos de botella, sino que los desplaza hacia fases más estratégicas.
Del cuello de botella técnico al reto de entender el negocio

Hasta hace poco, un proyecto de CRO podía verse limitado por tareas como el análisis estadístico, la programación de experimentos, la documentación o la producción de nuevas variantes. Según explicó Ubaldo Hervás, estos obstáculos solían resolverse contratando talento, mejorando los procesos y apoyándose en determinadas herramientas.

La situación habría comenzado a cambiar especialmente a partir de noviembre de 2025, cuando nuevas soluciones empezaron a acelerar muchas de esas tareas de manera más evidente. Esto permite plantear y ejecutar más ideas, pero también obliga a revisar dónde se encuentra realmente el valor del profesional.

En otras palabras, si generar hipótesis, interpretar determinados datos o preparar un primer desarrollo resulta cada vez más accesible, el diferencial deja de estar únicamente en la ejecución técnica. Pasa a depender de saber qué problema conviene resolver, qué experimento tiene sentido y cómo conecta con los objetivos reales de la empresa.

Ricardo Tallar, de Flat 101, describió este momento como la etapa más agitada que ha vivido en sus 28 años de trayectoria, incluso por encima de la pandemia. Su argumento es que el COVID representó una crisis intensa, pero con un horizonte temporal más previsible. La actual transformación tecnológica, en cambio, no tiene una fecha clara de finalización.

Durante la conversación también planteó una reflexión especialmente crítica: una parte del trabajo que tradicionalmente se vendía como consultoría de marketing digital ha perdido valor porque muchas recomendaciones genéricas pueden obtenerse ahora en cuestión de segundos. Para seguir siendo relevantes, las agencias tendrían que abandonar los procesos idénticos para todos los clientes y profundizar en las particularidades de cada negocio.

Esto implica comprender aspectos que una herramienta no puede deducir por sí sola: los márgenes, la logística, el ciclo de compra, las limitaciones internas, el posicionamiento de la marca o la capacidad real del equipo para aplicar los cambios. Conocer el negocio del cliente pasa a ser más importante que dominar una metodología cerrada.
Más experimentos, pero también más necesidad de criterio

Product Hackers lleva años trabajando en la documentación sistemática de sus aprendizajes. Corti explicó que la compañía ha registrado más de 7.500 experimentos en una herramienta propia, que ahora utiliza como una especie de cerebro organizativo para consultar y activar conocimiento acumulado.

El siguiente paso consiste en desarrollar sistemas capaces de utilizar esa información en tiempo real. Esto podría facilitar que los equipos recuperen experimentos anteriores, detecten patrones o encuentren referencias útiles para una nueva hipótesis sin revisar manualmente cientos de documentos.

Sin embargo, disponer de más información o generar más experimentos no garantiza automáticamente mejores resultados. Una empresa puede acelerar una mala hipótesis con la misma facilidad con la que acelera una buena, por lo que la capacidad para seleccionar, priorizar y cuestionar continúa siendo esencial.

Manuel Berthollet, de Bring Connections, insistió en que el cuello de botella simplemente cambia de lugar. Tareas que antes exigían conocimientos avanzados de estadística o programación son ahora más accesibles. El tiempo liberado puede dedicarse a profundizar en el análisis, entender mejor al cliente y diseñar una estrategia más conectada con el negocio.

La democratización de estas herramientas también puede ampliar el número de profesionales capaces de participar en un proceso de experimentación. Pero no significa que cualquier resultado generado deba aceptarse sin más. Los participantes defendieron la necesidad de contar con perfiles que sepan formular buenas preguntas, revisar las respuestas y detectar errores o planteamientos superficiales.

La conclusión de la mesa fue clara: la automatización no reduce la importancia del criterio profesional; la aumenta. Una herramienta amplifica tanto el trabajo bien planteado como los errores de partida. Por eso, el futuro del CRO probablemente dependerá menos de ejecutar procesos estándar y más de combinar velocidad, conocimiento acumulado y comprensión profunda del negocio.

Para las agencias y equipos internos, el reto ya no consiste solo en hacer más pruebas. Consiste en decidir qué merece la pena probar, por qué y cómo convertir ese aprendizaje en una mejora sostenible de la experiencia del usuario y de los resultados de la empresa.

Fuente: https://marketing4ecommerce.net/ia-generativa-transforma-cro-growth/