Comercio B2B con IA: cómo Ericsson pasó de dos semanas a segundos en sus cotizaciones

Hay cotizaciones que tardan más en salir que en negociarse. En Ericsson, en algunos casos, generar una sola podía llevar más de dos semanas. Hoy, según la propia compañía, muchas de esas solicitudes se resuelven en minutos o incluso en segundos. Es un caso de comercio B2B con IA que tiene un matiz importante para cualquier directivo: el gran salto no vino de un agente autónomo, sino de digitalizar bien el proceso. La inteligencia artificial llega ahora, como segundo acto.

Cómo Ericsson redujo la generación de cotizaciones de semanas a segundos

Ericsson opera en más de 190 países y gestiona relaciones comerciales de enorme complejidad: productos, servicios, contratos específicos por cliente, acuerdos de precios y logística global. Muchas de sus transacciones se apoyan en acuerdos marco plurianuales con precios negociados y derechos específicos para cada cliente. Un comprador puede volver meses o años después de firmar y necesitar saber qué productos, configuraciones y precios le corresponden.

Hasta hace poco, eso implicaba escribir a su representante comercial, quien reunía la información a mano, validaba las condiciones del contrato y preparaba la oferta. Dependiendo de la complejidad, la respuesta tardaba días o semanas. La solución, publicada por SAP News el 15 de octubre de 2026, se basó en SAP Commerce Cloud: tiendas digitales dedicadas a cada acuerdo, donde el cliente navega por los productos de su contrato, genera cotizaciones y cursa pedidos sin intervención manual del equipo de cuentas. Según Aaron Thomas, global product owner de Ericsson, el objetivo era "ser más fáciles de trabajar como socio".

La segunda fase es la que da titulares, aunque todavía está en exploración. Thomas lo resume así: "Hemos pasado de procesos manuales a procesos digitalizados y automatizados. Ahora nos preguntamos: ¿puede un agente hacer esas tareas?". Ericsson evalúa agentes de IA que analicen las solicitudes de los clientes, identifiquen la información contractual relevante y preparen propuestas de cotización para revisión humana. También estudia agentes que mejoren las descripciones de producto y la búsqueda en su catálogo interno.

Lo que dicen (y lo que no dicen) las fuentes

La noticia se ha replicado en varios medios con titulares como "de dos semanas a segundos". Conviene leerla con precisión: la fuente original habla de casos de más de dos semanas y de que "muchas" solicitudes se resuelven en minutos o segundos, no todas. Además, la compañía no ha publicado cifras de coste, retorno de inversión ni volumen de cotizaciones, y los agentes de IA aparecen como línea de exploración, no como sistema en producción. Es un dato valioso, pero no un caso cerrado.

Qué puedes aplicar en tu empresa para avanzar en comercio B2B con IA

La lección central es de secuencia: primero digitaliza, luego automatiza, después delega en agentes. Un agente que redacta cotizaciones solo funciona si las reglas de precios, los contratos y los catálogos están estructurados y accesibles. Ericsson llegó a la pregunta de los agentes después de resolver ese cimiento.

Pasos concretos para tu organización:

Mapea el recorrido de una cotización de principio a fin. Cuenta correos, aprobaciones y traspasos manuales. Ahí está tu fricción real y tu línea base para medir mejoras.

Estructura los datos contractuales. Precios pactados, productos autorizados y derechos del cliente deben vivir en un sistema consultable, no en PDFs ni en la memoria del comercial.

Ofrece autoservicio a los clientes recurrentes. Los casos de "vuelvo a comprar bajo un contrato existente" son los más fáciles de automatizar y los que más tiempo liberan.

Mantén al humano en la decisión. El modelo de Ericsson prepara propuestas, pero las personas supervisan. Esto reduce el riesgo en operaciones con contratos de alto valor.

Libera a los comerciales para asesorar. La métrica de éxito no es solo la velocidad, sino cuánto tiempo dedican tus equipos a resolver problemas del cliente.

Errores que conviene evitar

El primero es saltarse la digitalización y pedirle a un agente que improvise sobre procesos desordenados: la precisión en una cotización es crítica, y por eso conviene revisar cómo una empresa redujo las alucinaciones de IA del 15% al 1,5% antes de poner un modelo frente a precios contractuales. El segundo es lanzar agentes sin un método de pruebas: el caso de Elastic y su framework unificado para evaluar agentes de IA muestra que medir la calidad es tan importante como construir. El tercero es querer abarcarlo todo de golpe; Aegon, con más de 30 casos de uso de IA en tres años, ilustra el valor de escalar de forma progresiva hacia agentes autónomos.

El momento de decidir

El caso Ericsson sugiere que el mejor momento para avanzar en comercio B2B con IA no es cuando el agente perfecto esté disponible, sino cuando tus procesos de generación de cotizaciones ya estén digitalizados y tus datos contractuales, ordenados. Si hoy una oferta en tu empresa depende de una cadena de correos, la pregunta no es qué agente comprar, sino cuántas semanas de ventaja estás regalando a tu competencia. ¿Cuánto tarda tu empresa en responder a un cliente que ya tiene un contrato firmado?