Cosentino ha desarrollado con tecnología de Microsoft un agente que permite a sus comerciales gestionar oportunidades, pedidos, cotizaciones y visitas mediante lenguaje natural. CLAR no sustituye el ERP ni el CRM: actúa sobre ellos para reducir la necesidad de navegar entre aplicaciones y mantener actualizada la información comercial.
Los comerciales de Cosentino utilizan diferentes sistemas para preparar visitas, registrar oportunidades, generar ofertas, consultar existencias, revisar pedidos y comunicar incidencias. Cada aplicación cumple una función dentro del proceso, pero coordinar toda esa actividad obliga al vendedor a dedicar una parte considerable de su jornada a buscar información, introducir datos y trasladarlos de un sistema a otro.
La compañía quiere reducir ese trabajo mediante CLAR, un agente de inteligencia artificial desarrollado por el equipo interno de Cosentino con tecnología de Microsoft. Su principal canal de interacción es el teléfono móvil y permite al comercial expresar mediante voz o texto qué necesita, mientras el agente localiza la información y ejecuta las acciones correspondientes en las aplicaciones empresariales.
La Ecuación Digital pudo conocer el proyecto y asistir a una demostración en directo durante una visita a la sede de Cosentino en Cantoria, Almería. Hasta ese momento, CLAR no se había mostrado fuera de la compañía y continuaba en pruebas con un grupo de usuarios antes de extenderse a una parte mayor de la organización.
Un problema de tiempo y calidad de la información
El proyecto comenzó al preguntar a los equipos de ventas qué necesitaban para dedicar más tiempo a sus clientes. La respuesta apuntó directamente a la carga que suponía trabajar con los sistemas corporativos.
Rafael Domene, Global CIO de Cosentino, explicó que la compañía había medido cuánto tiempo invertían sus comerciales en tareas administrativas. Según los datos que presentó, estas actividades ocupaban alrededor del 36% de su jornada. La cifra incluía la actualización de oportunidades, la preparación de ofertas, el registro de visitas, la consulta de pedidos y otras acciones necesarias para mantener los procesos comerciales.
Este dato debe distinguirse del resultado atribuido al proyecto. Cosentino ya ha reducido un 36% el tiempo dedicado a procesos comerciales, pero Domene explicó durante la presentación que ese porcentaje correspondía al tiempo administrativo identificado y que el objetivo inicial era recuperar una parte de él. Mientras no existan resultados consolidados del despliegue, resulta más preciso utilizar el 36% como medida del problema que CLAR pretende resolver.
La carga administrativa también afecta a la información que recibe la empresa. Un comercial puede conocer una oportunidad y retrasar su registro hasta que el proyecto está avanzado o prácticamente cerrado. El CRM contiene entonces una imagen incompleta del pipeline, pese a que el sistema funcione correctamente.
Para Cosentino, esta falta de visibilidad tiene consecuencias más allá del área de ventas. La compañía fabrica y distribuye materiales en función de previsiones de demanda, por lo que conocer con antelación qué proyectos están surgiendo ayuda a planificar producción, inventarios y disponibilidad en los distintos mercados.
CLAR intenta capturar la información durante el propio trabajo del comercial. Cuando ayuda a preparar una reunión, registrar una oportunidad o generar una cotización, también puede actualizar los sistemas que necesitan esos datos.
Una interfaz sobre el ERP, el CRM y otras aplicaciones
CLAR no elimina SAP, Salesforce, Outlook, Teams ni las aplicaciones internas de Cosentino. Estos sistemas continúan almacenando la información, aplicando las reglas del negocio y ejecutando las operaciones. El agente funciona como una capa de interacción que interpreta la petición del usuario y coordina las acciones necesarias.
Domene resumió el planteamiento mediante la idea de proporcionar al comercial un asistente personal capaz de manejar las aplicaciones por él. El vendedor ya no tendría que conocer en qué sistema se encuentra cada dato ni recorrer todas las pantallas necesarias para completar un proceso.
La diferencia respecto a un asistente que únicamente responde preguntas aparece cuando CLAR modifica información o continúa una secuencia entre varias herramientas. Puede leer un correo que contiene una posible oportunidad, registrarla en el CRM, solicitar los datos que faltan, abrir un configurador de producto, preparar una cotización y compartirla por Teams.
Para ejecutar ese recorrido necesita reconocer al usuario, conocer sus permisos, mantener el contexto y traducir una instrucción en lenguaje natural a operaciones concretas sobre distintos sistemas. La sencillez que percibe el comercial depende, por tanto, de una integración técnica que permanece oculta durante la conversación.
Lo que mostró la demostración
CLAR comenzó la demostración presentando un resumen de la jornada del comercial. Identificó proyectos activos, una reclamación pendiente, una visita y un correo que contenía una nueva oportunidad relacionada con una promoción residencial.
A partir de instrucciones habladas, registró la oportunidad, pidió la información necesaria para convertirla en proyecto y abrió un configurador para preparar una propuesta de producto. Después generó una cotización y la compartió en un grupo de Teams.
El agente también preparó una visita comercial utilizando información sobre el historial del cliente, su evolución, incidencias anteriores y productos que podían resultar relevantes. La finalidad era evitar que el vendedor tuviera que recopilar manualmente esos datos antes de la reunión.
En otra secuencia, CLAR identificó un pedido con retraso debido a la falta de material. Tras recibir la petición del usuario, buscó dos alternativas disponibles en otro centro, informó sobre sus características y ejecutó el cambio una vez aprobada la opción. La demostración mostraba así una transición desde la consulta de un problema hasta la actuación sobre los sistemas de pedidos, inventario y logística.
La interacción combinó voz y pantalla. Cuando el usuario necesitaba revisar una lista, un presupuesto o imágenes de producto, el agente abría una vista en el ordenador. Cuando bastaba con una respuesta o una confirmación, continuaba mediante conversación.
Una prueba funcional con errores visibles
La demostración también dejó ver problemas que deberán resolverse antes de un uso amplio. CLAR interpretó de forma incorrecta una dirección de correo, perdió el contexto en algunos momentos y obligó al usuario a repetir ciertas peticiones. En una de las secuencias, confirmó una acción distinta de la que se estaba solicitando.
Estos errores son especialmente relevantes en un agente que pretende simplificar la interacción con aplicaciones empresariales. Si el usuario necesita revisar constantemente si el sistema ha entendido la instrucción o ha seleccionado los datos correctos, parte del ahorro previsto desaparece.
Cosentino llevaba aproximadamente un año y medio trabajando en CLAR cuando presentó el proyecto. El primer prototipo ya había sido mostrado al comité ejecutivo y al consejo, pero el desarrollo posterior se había concentrado en convertirlo en un sistema capaz de operar con seguridad, rendimiento suficiente y múltiples usuarios de distintos países.
La compañía estaba probándolo con un grupo de comerciales pioneros. El objetivo de esta fase no era comprobar únicamente si el agente podía ejecutar una tarea, sino evaluar si respondía a la forma real de trabajar de los vendedores y si estos preferían utilizarlo frente a las aplicaciones tradicionales.
El reto de actuar sin perder el control
El nivel de autonomía adecuado dependerá del tipo de acción. Consultar la agenda, resumir un correo o preparar información para una visita presenta un riesgo limitado. Cambiar un material, comprometer una fecha, modificar un pedido o enviar una oferta puede tener consecuencias comerciales y operativas.
CLAR deberá diferenciar qué tareas puede completar directamente, cuáles necesitan una confirmación explícita y cuáles deben trasladarse a una persona o departamento especializado. También tendrá que registrar qué información consultó, qué decisión tomó el usuario y qué cambios realizó en cada sistema.
La seguridad no se limita a impedir accesos no autorizados. El agente debe respetar la segregación de funciones, evitar que un comercial consulte datos que no le corresponden y comprobar que una instrucción ambigua no produce una operación incorrecta.
La capacidad para detenerse y pedir una aclaración será tan importante como la velocidad de respuesta. En un proceso empresarial, completar automáticamente una acción equivocada puede ser peor que exigir un paso adicional de validación.
Cómo deberá medirse CLAR
El éxito del proyecto no dependerá del número de conversaciones mantenidas con el agente ni de la espectacularidad de sus demostraciones. Cosentino tendrá que comprobar si reduce realmente la carga administrativa y mejora la información comercial.
Las métricas deberían incluir el tiempo recuperado por los vendedores, el porcentaje de tareas completadas sin correcciones, los errores detectados, la actualización del pipeline y la antelación con la que se registran nuevas oportunidades.
También será necesario observar si mejora la preparación de las visitas, si disminuyen los procesos comerciales abandonados y si la información recopilada permite planificar la demanda con mayor precisión.
CLAR representa una posible evolución de la interfaz del software empresarial. Los usuarios podrían dejar de recorrer varias aplicaciones para cada proceso y concentrarse en expresar qué necesitan. Esa experiencia seguirá dependiendo de SAP, Salesforce y el resto de los sistemas que sostienen la operación, además de la calidad de sus datos y sus integraciones.
La demostración realizada en Cantoria permitió comprobar que ese modelo ya puede recorrer procesos comerciales con varias etapas. También mostró que todavía necesita mejorar su comprensión, mantener el contexto y ofrecer garantías suficientes antes de operar a escala.
Su valor no estará en ocultar las aplicaciones, sino en conseguir que el comercial trabaje con ellas de una forma más sencilla sin perder precisión, seguridad ni control.
