El modelo de precios en constante evolución de HubSpot está cambiando la forma en que las empresas deben plantearse la IA, la automatización y el valor de su CRM. Y ya dispones de créditos para empezar a experimentar.
Durante años, la fijación de precios del software ha seguido en gran medida un modelo conocido: las empresas pagan por suscripciones, usuarios y acceso a funciones. Tanto si esas funciones se utilizan de forma ocasional como a diario, el coste de la suscripción sigue siendo el mismo, predecible.
La IA está introduciendo un modelo diferente.
De hecho, HubSpot ha lanzado un nuevo modelo (solo para nuevos clientes, por el momento) basado en los usuarios (licencias) y el consumo (créditos y pasos del flujo de trabajo). Esto supondría decir adiós a «los hubs» y pasar a una plataforma en la que «todos los hubs están incluidos» (aun con diferentes niveles de licencia: Starter, Pro y Enterprise).
Con los créditos de HubSpot, las empresas ahora pueden pagar por el trabajo específico realizado por los agentes de IA y otras capacidades basadas en el consumo, además de sus suscripciones existentes.
En lugar de centrarse exclusivamente en las funciones a las que pueden acceder los empleados, las empresas pueden empezar a evaluar el trabajo que su plataforma realiza en su nombre y pagar únicamente por ello.
Esa distinción es importante. Un comercial que utiliza HubSpot para gestionar oportunidades es diferente de un agente de IA que busca contactos, enriquece registros, analiza empresas o responde a los clientes de forma automática.
Y esto está cambiando la economía de la automatización.
Los créditos de HubSpot son una moneda basada en el consumo que utilizan determinadas funciones de IA y automatización en toda la plataforma de HubSpot.
Las diferentes acciones consumen cantidades distintas de créditos, dependiendo de la funcionalidad utilizada.
Por ejemplo, según la tabla de tarifas publicada por HubSpot:
Se pueden adquirir créditos adicionales a una tarifa estándar de 10 $ por cada 1.000 créditos, aunque la forma en que los clientes compran o consumen capacidad adicional depende de su suscripción y de las condiciones de facturación.
Puedes consultar la hoja de tarifas completa de créditos de HubSpot para conocer las tarifas actuales y las funciones incluidas.
Lo interesante no es simplemente que algunas funciones de IA tengan ahora un coste variable, sino que las empresas pueden empezar a evaluar la automatización de otra manera.
En lugar de preguntarse cuánto cuesta dar acceso a una función a otro empleado, pueden preguntarse cuánto cuesta incorporar una nueva capacidad al negocio —por ejemplo, completar una tarea operativa concreta—, qué fiabilidad tiene el resultado y si merece la pena automatizar esa tarea.
Por supuesto, la tarificación basada en el consumo también requiere una planificación más meditada. No todas las tareas necesitan IA, y no todas las acciones de IA aportan el mismo valor.
Piensa también en pagar solo por la cantidad de correos electrónicos que envías al mes y no por un precio fijo por la herramienta. Esto hará que las empresas sean más conscientes de la cantidad de comunicaciones que mantienen con clientes potenciales y actuales, y de lo que obtienen de ellas, centrándose en la calidad en lugar de en la cantidad (volviendo siempre a lo básico).
Un aspecto de los créditos de HubSpot que a menudo se pasa por alto es que las suscripciones que cumplen los requisitos ya incluyen una asignación mensual sin coste adicional.
Según la estructura de precios actual de HubSpot, los créditos mensuales incluidos varían según la suscripción:
| Suscripción | Créditos mensuales incluidos |
|---|---|
| Starter | 500 |
| Professional | 3.000 |
| Empresa | 5.000 |
| Centro de datos o Plataforma de clientes Profesional | 5.000 |
| Data Hub o plataforma de clientes «Enterprise» | 10 000 |
Los créditos incluidos que no se utilicen se reinician mensualmente en lugar de acumularse.
Por lo tanto, si tu empresa ya dispone de créditos en este momento, puede probar las funcionalidades sin necesidad de adquirir capacidad adicional.
Esto resulta especialmente interesante para aquellas empresas que sienten curiosidad por la IA, pero que aún no saben por dónde empezar.
No es necesario empezar con una gran iniciativa de transformación basada en la IA. Puedes seleccionar un problema operativo pequeño y bien definido, probar un agente, evaluar sus resultados, comprender su consumo y, a continuación, decidir si tiene sentido ampliarlo.
El objetivo de ese primer experimento no debería ser utilizar todos los créditos disponibles, sino descubrir qué capacidad empresarial merece la pena desarrollar.
HubSpot también ha introducido una opción interesante para las empresas que pagan por asientos que no están utilizando actualmente (y que no pueden rebajar hasta la renovación del contrato)
Las cuentas que cumplan los requisitos ahora pueden canjear los asientos de pago no asignados por créditos de HubSpot u otros tipos de asientos, redirigiendo así el gasto de la suscripción actual hacia capacidades que la empresa pueda utilizar realmente.
Por ejemplo, una empresa con asientos de Ventas sin utilizar podría convertir su valor en créditos para tareas basadas en IA, en lugar de dejar esa capacidad sin aprovechar.
Las condiciones importantes son que los asientos deben estar sin asignar, que el canje debe estar disponible para la cuenta y que la decisión debe analizarse con cuidado: los créditos recibidos mediante un canje de licencias no pueden volver a convertirse simplemente en los asientos originales.
Puedes encontrar los detalles y las instrucciones en la guía oficial de HubSpot: Cambiar asientos no asignados por créditos de HubSpot.
Esta es otra señal de hacia dónde se dirige la plataforma.
Los presupuestos de software se están volviendo más flexibles, lo que permite a las organizaciones destinar parte del gasto a los empleados que utilizan el software y otra parte a la tecnología que realiza el trabajo.
Pero, ¿cómo se traduce esto en la práctica?
En Andimol, hemos estado explorando cómo los agentes de IA pueden resolver problemas operativos prácticos dentro de HubSpot.
Desde enriquecer los registros del CRM e investigar oportunidades de cuentas hasta dar soporte al servicio de atención al cliente y gestionar procesos operativos complejos, estos agentes demuestran cómo la IA puede crear capacidades útiles a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente.
Las oportunidades más interesantes no son necesariamente los agentes más sofisticados. Son aquellos que eliminan las fricciones, proporcionan un mejor contexto o facilitan la toma de decisiones más fundamentadas, al tiempo que mantienen el nivel adecuado de control.
A continuación, te presentamos cuatro ejemplos de clientes.
Imagina que tu equipo de ventas recibe una llamada de alguien que aún no está debidamente identificado en el CRM.
La llamada se registra a través de tu aplicación de llamadas (Aircall o cualquier otra), pero el registro de contacto apenas contiene más que un número de teléfono. Alguien tiene que investigar quién ha llamado, identificar su empresa, completar la información de contacto y asociar los registros correctamente.
Es una pequeña tarea administrativa, pero que se repite constantemente.
Hemos creado un agente de enriquecimiento basado en IA que se activa cuando se registra una llamada en HubSpot. Analiza el contexto disponible, ayuda a identificar al contacto, enriquece la información relevante y asocia a la persona con la empresa adecuada —o crea el registro de la empresa cuando es necesario—.
El agente también se puede activar manualmente y adaptarse a otras plataformas de llamadas que registren la actividad en HubSpot.
En lugar de depender por completo de los comerciales para realizar este trabajo administrativo, el CRM puede encargarse de gran parte de la investigación y la preparación de los registros.
Esta funcionalidad no se limita simplemente al enriquecimiento de datos. Consiste en hacer que la información de los clientes sea más útil y se mantenga actualizada a medida que se producen las interacciones.
¿Cuánto sabe realmente tu equipo de ventas sobre un cliente potencial antes de la primera conversación?
Comprender el modelo de negocio, el sector, los retos y las posibles necesidades de una empresa suele requerir una investigación en múltiples fuentes. E incluso cuando esa información está disponible, relacionarla con los productos o servicios adecuados no siempre es sencillo.
Hemos creado un agente de IA diseñado para analizar la empresa de un cliente potencial o actual y recomendar qué productos son más relevantes para su negocio.
El agente recopila e interpreta la información de la empresa, proporciona contexto adicional sobre la organización y evalúa la idoneidad potencial de los productos en función de la oferta de tu empresa.
Para el equipo de ventas, esto significa dirigirse a los clientes potenciales con un mejor conocimiento de su negocio y recomendaciones más fundamentadas, en lugar de empezar cada conversación desde cero.
Pero el valor no se agota cuando un cliente potencial se convierte en cliente.
Los equipos de éxito del cliente pueden utilizar la misma inteligencia para comprender mejor las cuentas existentes e identificar posibles oportunidades de ventas adicionales y cruzadas en función del perfil empresarial del cliente y sus necesidades de producto.
En lugar de basarse exclusivamente en el historial de compras o en la revisión manual de las cuentas, los equipos pueden utilizar recomendaciones generadas por IA para fundamentar sus conversaciones y estrategias de desarrollo de cuentas.
Por supuesto, identificar un producto que podría encajar no significa que un cliente esté necesariamente listo para comprar. El agente aporta contexto y recomendaciones; la decisión comercial sigue recayendo en las personas que gestionan la relación.
Esta capacidad no se limita a la investigación sobre la empresa. Consiste en convertir el contexto empresarial en inteligencia comercial aplicable a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente.
Esto resulta especialmente interesante porque la misma capacidad de IA puede servir tanto para la captación de nuevos clientes como para el desarrollo de las relaciones con los clientes existentes.
La atención al cliente es otra área en la que los agentes de IA pueden realizar una labor significativa.
Implementamos el Customer Agent de HubSpot como parte de una solución de servicio de asistencia que abarca el correo electrónico y WhatsApp.
El agente ayuda a los clientes con preguntas habituales, utilizando la base de conocimientos de asistencia de la empresa, mientras que la solución global se encarga de la clasificación, el enrutamiento, la escalación y la gestión del servicio.
Durante el primer mes, la implementación logró unos resultados operativos alentadores:
Estas cifras reflejan el rendimiento global del servicio de asistencia técnica y la solución de IA, no el de un agente de atención al cliente por sí solo.
La cuestión no es que todas las empresas vayan a obtener los mismos resultados. Cada implementación depende de la calidad de sus conocimientos, de la complejidad de las solicitudes de los clientes y de los procesos que respaldan al agente.
La oportunidad radica en ofrecer a los clientes una asistencia más coherente, al tiempo que se permite a los representantes humanos concentrarse en los casos que realmente requieren su experiencia.
La capacidad no consiste simplemente en responder preguntas de forma automática. Se trata de hacer posible un servicio de asistencia que pueda responder de forma más coherente, al tiempo que se mantiene la participación de las personas allí donde su experiencia es más importante.
Algunas de las aplicaciones de IA más útiles no están orientadas al cliente.
Pensemos en una organización que recibe solicitudes para eliminar información de clientes de sus sistemas.
Antes de eliminar nada, es posible que tenga que determinar qué registros están afectados, si están asociados a otras entidades, qué abarca la solicitud y qué acciones requieren revisión.
Hemos diseñado una solución de cumplimiento normativo para la eliminación de cuentas basada en IA que combina la interpretación con una ejecución controlada y determinista.
La IA ayuda a interpretar la solicitud y el contexto relevante del CRM, mientras que la automatización estructurada se encarga de las operaciones que deben seguir reglas predecibles, con las garantías adecuadas. Esta distinción es esencial.
Este es un ejemplo de cómo la IA y la automatización tradicional pueden trabajar juntas, en lugar de considerar a un agente autónomo como la solución a todos los problemas.
A medida que HubSpot hace que las capacidades de IA sean cada vez más accesibles, las empresas empezarán, naturalmente, a preguntarse qué agentes deberían activar.
Pero creemos que hay una pregunta mejor:
¿Qué parte de tu negocio se beneficiaría de que el trabajo se realizara de forma automática, inteligente y fiable?
Quizá los comerciales dedican demasiado tiempo a completar los registros del CRM.
Quizá a tus equipos comerciales les falte el contexto necesario para identificar los productos más relevantes para cada cliente.
Quizá los representantes de atención al cliente respondan repetidamente a preguntas que podrían resolverse sin intervención humana.
O quizá los procesos operativos sensibles requieran una interpretación que lleva mucho tiempo antes de que se puedan llevar a cabo acciones estructuradas.
Estas son oportunidades que merece la pena explorar.
A continuación, llega la decisión arquitectónica.
Algunas tareas se gestionan mejor mediante la automatización determinista, en la que las reglas son claras y el resultado debe ser predecible.
Otras tareas se benefician de la IA porque requieren interpretar información, comprender el contexto o formular una recomendación.
Y algunas decisiones deben seguir estando firmemente en manos humanas.
Los créditos de HubSpot permiten asignar un coste de consumo a muchas de estas actividades impulsadas por la IA, pero el coste es solo una parte de la ecuación.
Las empresas también deben tener en cuenta la precisión, la fiabilidad, los requisitos de escalado, el impacto operativo y el mantenimiento continuo.
Un agente barato que genere información poco fiable no tiene por qué ser valioso. Y un agente más caro puede merecer la pena si realiza una tarea importante de forma constante y segura.
El objetivo no debería ser consumir menos créditos a cualquier precio.
Debería ser utilizar la tecnología adecuada para desarrollar capacidades empresariales útiles.
El paso hacia un modelo de precios basado en el consumo representa un cambio significativo en la forma en que el software crea y capta valor.
Las empresas seguirán pagando por el acceso a HubSpot, pero podrán invertir cada vez más en el trabajo que la plataforma realiza en su nombre.
Y con los créditos mensuales ya incluidos en las suscripciones que cumplan los requisitos, además de la posibilidad de convertir las licencias no utilizadas en capacidad adicional, puede que haya menos barreras para la experimentación de lo que esperas.
Nuestra recomendación es sencilla: empieza poco a poco, elige un problema operativo real, define cómo sería una ejecución satisfactoria y pruébalo antes de ampliar la escala.
En Andimol, ayudamos a las empresas a identificar oportunidades de IA, diseñar agentes y automatizaciones en torno a sus procesos existentes, y establecer la arquitectura y la gobernanza necesarias para gestionarlos de forma fiable.
¿Ya utilizas HubSpot y te preguntas qué podrías hacer con tus créditos disponibles?
Reserva una llamada de 15 minutos con Andimol y exploremos juntos un caso de uso práctico para tu empresa.