Liderar el crecimiento en el nuevo orden: aprendizajes ejecutivos del B2B Go-To-Market & RevOps Summit 2026

En los últimos 6 años, el mundo vivió una serie de transformaciones que revolucionaron el orden: pandemia, fracturas geopolíticas, disrupción de cadenas de suministro, inflación, boom de la IA generativa, y un largo etcétera. Nuestro B2B Go-To-Market & RevOps Summit 2026 partió de ese contexto y de una pregunta incómoda: ¿cómo se gobierna el crecimiento B2B cuando el entorno se vuelve estructuralmente caótico?

Las cuatro ponencias del evento coincidieron en una idea central: GTM, RevOps, IA y contenidos ya no son piezas aisladas, sino componentes de una misma infraestructura de negocio. Lo que está en juego no es probar tácticas nuevas, sino rediseñar el sistema que convierte intención estratégica en pipeline, pipeline en revenue y revenue en ventaja competitiva sostenible.

Desde la recuperación del rumbo estratégico y el uso responsable de la IA (HumanIA), hasta la gestión de la narrativa en motores generativos (GEO), la reingeniería del modelo de adquisición con IA y la creación de un verdadero sistema nervioso digital para el revenue, cada charla ofreció un ángulo complementario. En conjunto, trazan una agenda clara para quienes lideran marketing, revenue y transformación comercial en 2026.

Estrategia y HumanIA: cómo recuperar rumbo y ritmo en medio del caos

La charla de Jorge Garagarza, CEO y founder de Zubia, puso en palabras algo que muchos equipos sienten desde hace meses: están creciendo y operando, pero en modo supervivencia. Estrategias reactivas, giros de timón constantes y desgaste emocional han vuelto difusa la pregunta esencial: ¿desde qué punto de partida se está liderando el crecimiento?

Jorge planteó tres ejes para recuperar control:

1. Ver la estrategia como combinación de rumbo y ritmo. El rumbo define dónde crear y capturar valor; el ritmo define la cadencia con la que ese rumbo se traduce en oportunidades, reuniones, propuestas y cierres. Go-To-Market ordena el rumbo; RevOps establece el ritmo operativo que lo hace realidad.
2. Entender RevOps como modelo de operaciones de ingreso, no como área intermedia. Cuando RevOps se asume como sistema operativo del revenue, se vuelve responsable directo de la precisión del forecast, la estabilidad del pipeline, la velocidad de los ciclos y la eficiencia por canal y segmento.
3. Acordar una visión de HumanIA. La IA amplifica lo que ya existe en la organización: creatividad y criterio, o caos y sesgos. Por eso, el reto no es sumar más herramientas, sino transformar a los equipos en gestores de agentes inteligentes, con reglas claras sobre datos, decisiones y límites de riesgo.

El mensaje para la dirección fue claro: antes de lanzar pilotos de IA por todas partes, hay que validar si el modelo de ingresos ya tiene rumbo y ritmo suficientes. Si la base es débil, la IA solo acelera fricciones; si la base es sólida, libera tiempo y energía para lo que más importa: estrategia, diseño de experiencias y decisiones complejas. La pregunta que queda en la mesa es si el siguiente trimestre se abordará como otro ejercicio de supervivencia… o como el momento para rediseñar el sistema que sostiene el crecimiento.

Del SEO al GEO: cómo cuidar tu narrativa en la era de los motores generativos

En su charla, Edmundo Gómez, líder de Organic Growth en Zubia, describió un cambio silencioso pero profundo: la batalla por el clic en buscadores tradicionales se transformó en una batalla por la mención en motores generativos. Ya no basta con aparecer en una SERP; ahora importa qué responden los modelos de IA cuando alguien pregunta por tu categoría, tus soluciones o tu marca.

Edmundo organizó el trabajo en tres niveles:

• AIO (Artificial Intelligence Optimization): ayudar a los modelos a comprender y aprender de tu contenido. Supone claridad semántica, consistencia temática y señales de autoridad, más allá de que una página esté indexada.

• AEO (Answer Engine Optimization): diseñar contenidos pensando en la respuesta, no solo en la búsqueda. Se trata de crear piezas que puedan responder de forma completa, útil y comparable a las preguntas reales de los usuarios.

• GEO (Generative Engine Optimization): construir una arquitectura de contenidos orientada a que los motores generativos te citen como fuente confiable. Esto implica trabajar con estructuras de preguntas y respuestas, datos precisos y verificables, y una narrativa coherente entre canales y activos.

El giro estratégico está en que muchas empresas siguen evaluando su canal orgánico solo por tráfico al sitio, cuando una parte creciente de la influencia sucede en interfaces conversacionales. Un enfoque GEO serio exige auditar el ecosistema de contenidos, mapear las “fuentes de verdad” que deben estar disponibles para los modelos, rediseñar la arquitectura con lógica de entidades y relaciones, y conectar este esfuerzo con el CRM y las plataformas de revenue para que la visibilidad termine reflejada en pipeline.

La conclusión es incómoda y necesaria: en 2026 ya no se administra solo un blog y unas cuantas landing pages, sino el relato que los modelos generativos usan para explicar tu mercado. La decisión que queda en manos de los equipos es si seguirán midiendo únicamente clics y sesiones o si van a asumir, de forma deliberada, la responsabilidad de curar la historia que la IA cuenta sobre su marca.

Reingeniería del modelo de adquisición con IA: del inbound lineal al loop continuo

Andrea y Lizet, Ingeniera de Soluciones & Partner Development Manager de HubSpot, partieron de un punto familiar para muchos: la era dorada del inbound. Un modelo relativamente lineal donde contenido de calidad, SEO y automatización permitían anticipar volúmenes razonables de leads y oportunidades. Ese enfoque sigue vigente, pero el contexto de adquisición cambió a una velocidad que el modelo clásico ya no alcanza.

Las ponentes describieron tres cambios clave:

1. El recorrido del comprador se fragmentó: hay más puntos de contacto, menos lineales y más simultáneos.
2. El discovery se da en buscadores, interfaces de IA, comunidades, dark social y redes de partners, ya no en un solo canal.
3. Los puntos de entrada no respetan el orden cómodo del funnel: muchas veces llegan por el medio o casi al final.

Frente a este escenario, propusieron el modelo Loop Marketing: dejar de pensar en un embudo rígido y pasar a un sistema donde cada interacción alimenta datos, ajustes y decisiones automatizadas. IA y agentes se convierten en engranes de un ciclo que detecta señales de intención dispersas, ajusta mensajes, ofertas y rutas de contacto, alimenta modelos de scoring y priorización, y cierra el loop con aprendizaje continuo.

Con este marco, la métrica deja de ser solo “cuántos MQLs generamos” para enfocarse en preguntas como: qué tan rápido aprende el sistema de cada interacción, qué tan bien prioriza cuentas y contactos, y qué porcentaje del esfuerzo operativo sigue atrapado en tareas repetibles que un agente podría asumir.

Reconfigurar el modelo de adquisición no consiste en “usar IA para producir más contenido”, sino en rediseñar journeys, datos, reglas de negocio y criterios de éxito. Las organizaciones que mejor avanzan combinan rediseño de recorridos, despliegue de agentes y ajustes de gobierno. El objetivo no es solo automatizar más, sino lograr que cada vuelta del loop deje al negocio un poco más inteligente y eficiente que la anterior.

RevOps como sistema nervioso digital: HubSpot, nube e IA al servicio del revenue

Santiago Jiménez, CEO & Co‑Founder de Nubosoft, llevó la conversación a un plano muy concreto: cómo se ve, en la práctica, un sistema nervioso digital para el revenue. Es decir, qué tiene que pasar a nivel datos, plataformas e IA para que las decisiones comerciales no dependan solo de reportes estáticos y percepciones aisladas.

Santiago propuso cinco preguntas guía para conversaciones a nivel C‑level:

1. ¿La inversión en IA está protegida por una arquitectura de datos y seguridad sólida?
2. ¿Los datos comerciales convergen en un entorno preparado para analítica avanzada y modelos de ML?
3. ¿La infraestructura tecnológica facilita experimentar, desplegar y escalar casos de uso?
4. ¿Las herramientas de colaboración permiten que los equipos adopten flujos impulsados por IA sin fricción?
5. ¿La estrategia de seguridad acompaña el ritmo de innovación y la creciente exposición de datos?

Desde ahí, ubicó RevOps en el centro de tres capas:

• Plataforma de revenue, con HubSpot como base para CRM, marketing, ventas y servicio, y un modelo de datos coherente que ofrezca una verdadera fuente de verdad operativa.
• Capa de datos e IA, apoyada en servicios como BigQuery, Looker o Gemini, para consolidar información, construir modelos de scoring y detectar patrones de comportamiento.
• Automatización contextual, donde soluciones como BRIAN y otros agentes conectan eventos de negocio con acciones automáticas o sugeridas, orquestando flujos entre plataformas.

El propósito no es “tener más dashboards bonitos”, sino ganar claridad sobre qué palancas impactan realmente pipeline y revenue, simular escenarios de inversión por canal o territorio y reducir los tiempos de reacción ante cambios de mercado o señales tempranas de riesgo.

En organizaciones complejas, este sistema nervioso digital permite que todos hablen desde los mismos datos cuando discuten performance, riesgos y oportunidades. La invitación final fue dejar de ver RevOps y la infraestructura tecnológica como “soportes” y empezar a tratarlos como el andamiaje que hace posible un crecimiento gobernable. La pregunta que queda para cada equipo ejecutivo es si su arquitectura actual está preparada para ese rol, o si aún depende de demasiadas hojas de cálculo y decisiones a ciegas.