La gran transformación de la IA ya está aquí. Todos intentan descubrir cómo pueden ser los primeros en redefinir su negocio con IA. Y con razón: la última transformación de esta escala, la transformación digital, creó nuevas empresas multimillonarias y dejó obsoletas a las existentes.
Pero hay una diferencia entre ser el primero y tener éxito. Ser temprano en la transformación de IA no garantiza el éxito, y las empresas lo sienten ahora mismo. Todos hemos leído el titular del estudio del MIT: el 95% de los pilotos de IA generativa no logran generar ROI.
En Pendo, hemos pasado 12 años mejorando la experiencia del mundo con el software. Y aunque todo es nuevo, algunas cosas parecen bastante familiares.
Los sistemas de IA se construyen sin un enfoque basado en datos. La adopción sufre porque no se aborda la gestión del cambio. Se ignora la voz de los usuarios reales. Nadie está haciendo el trabajo duro para mejorar las nuevas soluciones de IA que son deficientes en el lanzamiento: los mismos problemas que los líderes de software han enfrentado durante décadas.
Hay muchas razones por las que la IA no cumple las expectativas, pero no culpes a la IA. El problema real es que las empresas no están construyendo un sistema para medir y escalar el éxito de los usuarios. El sistema correcto es inteligente, está diseñado para garantizar que la IA que construyes y compras sea exitosa, y tiene un verdadero impacto empresarial.
Ese sistema está en el corazón de el lanzamiento de producto de este trimestre. Profundicemos.
Un sistema para lanzar agentes que los usuarios adoren
Ahora mismo, todos están lanzando agentes, pero pocos tienen éxito. Hay dos problemas principales.
1. La estrategia de agentes no tiene entradas
El objetivo no debería ser solo lanzar un nuevo agente; debería ser cambiar la forma en que las personas se comportan. Ayudar a los usuarios a lograr mejores resultados más rápido. Mejorar la forma en que los empleados realizan tareas y ayudar a tus clientes a ser más productivos. No puedes hacer eso a menos que sepas dónde se atascan los usuarios, cómo son sus flujos de trabajo existentes y cuáles son sus casos de uso más importantes. Si no tienes estas respuestas, te faltan los insumos correctos para tu estrategia de agentes.
Vemos a nuestros clientes usando Pendo Analytics de una nueva manera. Mapeando el comportamiento del cliente antes de tomar decisiones importantes sobre dónde inyectar experiencias agénticas.
2. Las empresas no pueden mejorar los agentes que despliegan
Ningún software es perfecto desde el primer día, y tu agente tampoco lo es. Debes entender cómo las personas están aprovechando el agente, ver dónde se atascan y monitorear la relación entre el agente y el uso del software tradicional en flujos de trabajo complejos. En Pendo, tenemos 12 años ayudando a mil millones de usuarios finales a tener éxito con el software y hemos aprendido algo muy claramente. Sin visibilidad del uso y los datos, solo estás adivinando.
Con Agent Analytics, los equipos finalmente pueden ver métricas clave de rendimiento de agentes de IA y tendencias de adopción. No solo quién hizo clic en un botón, sino qué pasó después. ¿Los usuarios están obteniendo valor? ¿Están abandonando a mitad de la tarea? ¿Hay indicaciones específicas que no están funcionando?
Y cuando las cosas no funcionan, ya no tienes que adivinar qué está pasando. El Modo Agente te permite hacerle preguntas a la IA como: "¿Dónde está cayendo la adopción?" y obtener respuestas inmediatas en lenguaje sencillo. Incluso puedes generar flujos de incorporación dentro de la aplicación a partir de un simple mensaje, guiando a los usuarios más allá de la confusión y hacia la acción con la ayuda de la creación de guías con IA.
Un sistema para mejorar la productividad con IA
La IA ha roto los viejos ritmos de trabajo. Las solicitudes de los usuarios llegan más rápido y los cambios ocurren más rápido. Si tu equipo sigue operando a la velocidad del SaaS (análisis manual, creación de dashboards, métricas enterradas), no podrá mantenerse al día.
Cada experiencia de software avanza en esta dirección. Pero para que nuestros clientes tengan éxito, Pendo debe estar muy por delante de esta curva. No queremos agregar IA y agentes para ayudarte aquí y allá; queremos redefinir lo que significa usar Pendo: con el agente como protagonista. Queremos hacerlo de una manera que ofrezca información detallada a los usuarios avanzados. También queremos ayudar a los usuarios más ocasionales, que solo quieren obtener respuestas rápidas a sus preguntas sin sentirse intimidados ni perdidos.
Agent Mode hace exactamente eso. En esencia, es un agente nuevo y más potente que puede acceder y realizar acciones en todos los productos de Pendo. Es agradable con el que interactuar, extremadamente inteligente (y cada vez más), y proactivamente identificará oportunidades y riesgos.
En lugar de pasar horas desentrañando patrones de uso, los equipos de producto obtienen un análisis de datos integrado. Usted proporciona instrucciones a través de una interfaz conversacional o una plantilla prediseñada, y el agente utiliza lógica para formular planes y acceder a los datos y herramientas correctos de Pendo a través del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para producir resultados. Luego realiza preguntas estratégicas para mejorar sus resultados.
¡Eso sí es un sistema para la productividad!
Un sistema para usar datos con resultados predictivos
Los grandes agentes se construyen sobre grandes conjuntos de datos. Pero los conjuntos de datos potentes también pueden tener impacto de otras maneras. Incluso pueden predecir el futuro. Lo digo literalmente.
Un puñado de clientes de Pendo han aprovechado los datos de uso para construir modelos predictivos. Señales poderosas que predicen qué cuentas podrían cancelar su suscripción o cuáles están listas para comprar más. Lo lograron a través de un equipo interno de ciencia de datos. Quienes pueden hacerlo obtienen resultados increíbles. Pero la mayoría de nuestros clientes tienen limitaciones en lo que pueden lograr, incluso si cuentan con el equipo adecuado. Construir modelos, ajustarlos o desarrollar modelos más específicos y detallados requiere una enorme inversión de tiempo y recursos.
Queremos que todos nuestros clientes experimenten este valor. En julio de 2025, Pendo adquirió Forwrd. Esa adquisición se convirtió rápidamente en una nueva función de construcción de modelos predictivos bajo demanda llamada Pendo Predict.
Predict le permite construir rápidamente modelos predictivos con sus datos de Pendo. Usted elige qué fuentes de datos integrar junto con sus datos de Pendo, como CRM u otras integraciones, y luego construye modelos dentro de Predict. Estos datos se envían de vuelta a su CRM, donde sus equipos de cara al cliente pueden utilizarlos.
Dado que los insights predictivos ahora conviven con los datos de comportamiento y los recorridos de usuario, puede activar inmediatamente la acción correcta: ya sea enrutando un seguimiento de soporte, lanzando una guía de rescate dirigida o sincronizando señales en Snowflake para un modelado más profundo.
Incluso puedes ver cómo los propios agentes de IA contribuyen a la deserción, ya sea a través de indicaciones ineficaces, flujos confusos o una falta total de participación. Esto no es solo detección de deserción. Es intervención y automatización de la deserción, integradas directamente en la experiencia del producto.
Construye el sistema, triunfa con la IA
Los próximos años serán reveladores. Las empresas que puedan redefinir cómo construyen, cómo trabajan y que se adapten más rápido serán las ganadoras. Requerirá mucho esfuerzo, pero quienes construyan el mejor sistema para el éxito aumentarán sus probabilidades. Estamos entusiasmados de ayudarte a construir ese sistema y apoyarte mientras implementas agentes, redefines el ciclo de vida de tu producto y utilizas más IA en tus procesos.
Explora todo lo nuevo en el Lanzamiento de Otoño 2025.
