La IA en el sector SaaS: cómo 9 líderes impulsan la eficiencia de sus equipos en 2026

Cualquier equipo de SaaS afirma que utiliza IA, y los datos lo respaldan. En la encuesta de McKinsey sobre el Estado de la IA de 2026, casi nueve de cada diez organizaciones declaran usar IA habitualmente en al menos una de sus funciones de negocio; sin embargo, solo el 37 % es capaz de señalar un impacto real en sus beneficios.¹ Si preguntas qué significa «usar la IA» en el día a día, la respuesta honesta suele ser ChatGPT para redactar correos y un asistente de notas en las reuniones. No hay nada de malo en ello, pero nadie sabe cuantificar las horas que se han ahorrado o la contratación que se ha evitado.

Por eso decidimos plantear una pregunta más concreta. Nueve operadores de SaaS, CloudTalk incluido, detallaron un flujo de trabajo real que delegaron en la IA y una cifra real que cambió gracias a ello. Nada de proyectos piloto ni planes de futuro. Solo trabajo real que ya está funcionando hoy.

En resumen: el equipo de marketing de CloudTalk recuperó 60 horas al trimestre automatizando un único informe interno. My AskAI pasó de publicar de una a tres entradas de blog por semana a 21 con los mismos dos fundadores. StackAI aumentó su tasa de contacto inicial a demo un 21 %, y los profesionales de marketing de Slack recuperan unas cinco horas semanales por persona. Encontrarás el resto de las cifras, y cómo las consiguieron, a continuación.

La IA en SaaS: 9 flujos de trabajo reales de un vistazo

Antes de entrar en detalle, aquí tienes un resumen rápido: quién participa en la recopilación, a qué se dedica cada empresa y la cifra clave que han aportado. Si solo tienes un minuto, lee esto y salta directamente a la historia que más se asemeje a tu equipo.

1. CloudTalk ofrece agentes de voz IA y Conversation Intelligence para llamadas de empresa, y su equipo de marketing ha dejado de crear la tabla trimestral de lanzamientos GTM a mano. Una automatización de Jira a Notion ahora les ahorra 60 horas cada trimestre.
2. My AskAI integra agentes de atención al cliente con IA en el servicio de asistencia que ya utilizas. Dos fundadores, sin empleados, y un volumen de artículos en el blog que pasó de uno a tres semanales a 21.
3. StackAI permite a las empresas crear y gestionar agentes de IA en toda la organización. Su propio asistente personalizado de planificación estratégica de IA aumentó la tasa de contacto inicial a demo un 21 %.
4. Dover conecta startups con reclutadores y ofrece un ATS gratuito. Los agentes de IA mantienen sincronizado su marketing con los lanzamientos de producto y les devuelven 20 horas al mes.
5. Slack es el centro de mensajería con Slackbot integrado. Ahora Slackbot se encarga de redactar los informes periódicos, lo que ahorra a cada profesional de marketing unas cinco horas semanales.
6. VitaMail gestiona la captación de leads, las campañas y la entregabilidad en una sola plataforma. La IA somete a pruebas de estrés las ideas de producto antes de las reuniones, de modo que varias rondas de debate se han convertido en una revisión inicial de 30 minutos.
7. Kommunicate desarrolla agentes de soporte de IA para empresas medianas. La IA revisa las pull requests pequeñas, los ingenieros se encargan de las grandes y la velocidad de despliegue ha aumentado.
8. Supernormal convierte las reuniones en entregables listos para el cliente. Un equipo de unas 20 personas crea ahora paneles de control y herramientas para las que antes se necesitaba un desarrollador.
9. TrackAgent forma a agentes de centros de llamadas con IA. El equipo reporta un gran ahorro de tiempo en investigación y contenidos, a la espera de concretar una cifra exacta.

Cómo usan la IA las empresas de SaaS en sus operaciones: el testimonio directo de sus equipos

Aquí es donde encontrarás todos los detalles. Para cada empresa verás a qué se dedica, qué herramientas de IA utiliza a diario, el flujo de trabajo que ha delegado, qué ha cambiado y, por último, el testimonio de la persona que lo ha compartido. Hemos mantenido cada cita exactamente como nos llegó, porque la forma en que un equipo describe su propio éxito transmite mucho más que cualquier paráfrasis. CloudTalk va primero, y nos hemos aplicado la misma regla de un flujo de trabajo y una cifra que al resto de participantes.

1. CloudTalk: 60 horas al trimestre recuperadas gracias a una automatización de Jira a Notion

¿Qué es CloudTalk?

CloudTalk es un sistema telefónico para empresas basado en IA que ayuda a los equipos de ventas y soporte a realizar, gestionar y analizar llamadas. Los Agentes de voz IA de CloudTalk responden y redirigen llamadas las 24 horas del día, y la función integrada de Conversation Intelligence convierte cada conversación en resúmenes, etiquetas y puntuaciones que tu equipo realmente puede aprovechar.

¿Qué herramientas de IA utiliza CloudTalk a diario?

El kit diario de marketing incluye principalmente Claude (Cowork & Code), Figma y una automatización interna de Jira a Notion, mientras que los ingenieros de los que depende el equipo trabajan en Cursor. El éxito de eficiencia aquí viene de marketing, no de producto. Cada trimestre, alguien tenía que crear la tabla trimestral de lanzamientos GTM a mano: abrir Jira, leer cada ticket cerrado y copiar los detalles en la vista general que lee el resto de la empresa. Ahora, una automatización extrae cada ticket de Jira y escribe la tabla en Notion directamente, con Claude encargándose de la lectura y redacción. Solo esto nos ahorra 60 horas de trabajo manual cada trimestre.

Este mismo hábito se refleja en cómo los clientes de CloudTalk utilizan el producto. Autenti, una empresa de SaaS que vende firmas digitales, implementó agentes de voz de IA en su línea de soporte en lugar de contratar más personal solo para atender el teléfono.

2. My AskAI: de 3 publicaciones de blog semanales a 21, con los mismos dos fundadores

¿Qué es My AskAI?

My AskAI integra atención al cliente de IA en tu helpdesk actual, de modo que el agente resuelve los tickets donde tu equipo ya suele trabajar. Cerca de 200 empresas lo utilizan, ha resuelto más de 1,5 millones de casos y toda la compañía la componen dos fundadores sin más personal a cargo.

¿Qué herramientas de IA utiliza My AskAI en su día a día?

En el día a día, los dos fundadores trabajan con Granola, Claude, Codex, Cursor, Wisprflow, Customer.io y Clay. El cofundador Mike Heap eligió el SEO y la redacción de blogs como el flujo de trabajo que más ha cambiado. El equipo solía publicar de uno a tres artículos a la semana. Gracias a que Claude se encarga del borrador, el volumen actual es de 21 artículos a la semana, sin costes adicionales y, en palabras de Heap, con una calidad que es incluso superior.

3. StackAI: un aumento del 21 % en la tasa de paso de introducción a demo con un solo agente personalizado

¿Qué es StackAI?

StackAI ayuda a las empresas a crear y gestionar agentes de IA en toda su organización. La propia empresa es un equipo de 65 personas y, sí, funciona con su propia plataforma.

¿Qué herramientas de IA utiliza StackAI a diario?

StackAI y Claude son las dos herramientas abiertas durante todo el día. El equipo de Hakan Gureren creó un agente planificador de estrategias de IA para ventas. Cuando llega una empresa interesada, el agente genera ideas de IA a medida para ese negocio y muestra el tiempo estimado para obtener valor antes de la primera llamada. Los clientes potenciales llegan a la demo sabiendo ya lo que construirían, y la tasa de paso de introducción a demo aumentó un 21 %.

4. Dover: recuperación de 20 horas al mes al mantener el marketing sincronizado con el producto

¿Qué es Dover?

Dover es la forma más fácil de encontrar un reclutador de startups, con un sistema de seguimiento de candidatos (ATS) gratuito integrado. Más de 600 clientes contratan a través de él.

¿Qué herramientas de IA utiliza Dover a diario?

El equipo de Dover crea con Claude Code, Cursor y OpenAI todos los días. Su problema era su propia velocidad. El producto se lanzaba más rápido de lo que el departamento de marketing podía describirlo, por lo que las webs y el material publicitario siempre se quedaban atrás. Ahora, los agentes de IA mantienen las webs de marketing sincronizadas con el producto de forma automática, lo que ahorra 20 horas al mes y elimina el desfase entre lanzar una función y comunicársela a los clientes.

5. Slack: unas 5 horas semanales recuperadas por profesional de marketing con flujos de trabajo de Slackbot

¿Qué es Slack?

Slack reúne a las personas, los datos y los agentes de IA de un equipo en un solo lugar, para que el trabajo se realice en tiempo real junto al equipo en vez de estar disperso en varias aplicaciones. Slackbot es el agente de IA integrado en la plataforma. Con unos 80.000 empleados en toda la empresa y un equipo de marketing de aproximadamente 400 personas, Slack es con diferencia la empresa más grande de esta lista.

¿Qué herramientas de IA utiliza Slack a diario?

Slackbot y Claude son la pareja del día a día, lo cual tiene sentido dado el lugar donde se realiza el trabajo. Evan Stowers, director de marketing de producto, destacó los flujos de trabajo de Skills (habilidades). Slackbot recopila actualizaciones de estado multicanal e informes recurrentes por su cuenta, un trabajo que antes consumía una gran parte de la semana de cualquier profesional del marketing. El equipo calcula que se recuperan unas cinco horas semanales por persona, y entre 400 personas eso se traduce en un gran ahorro.

6. VitaMail: varias rondas de debate reducidas a un primer borrador de 30 minutos

¿Qué es VitaMail?

VitaMail es una plataforma de marketing y captación por correo electrónico que unifica la búsqueda de clientes potenciales, la creación de campañas, el envío y la entregabilidad en un solo flujo de trabajo. El equipo está formado por unas 10 personas.

¿Qué herramientas de IA utiliza VitaMail a diario?

El conjunto de herramientas diario de VitaMail es el más amplio de esta lista: ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, Figma, Discord y Workstatus. Su CEO, Musa Mustafa, utiliza la IA como un equipo de simulación de adversarios (red team). Antes de cualquier decisión importante sobre el producto, la IA somete la idea a una prueba de esfuerzo comparándola con los comentarios y el contexto de los clientes, y luego señala lo que falta o lo que es arriesgado. Lo que antes requería varias rondas de debate en equipo ahora se resuelve con una primera revisión en unos 30 minutos, y algunas ideas se descartan antes de que nadie dedique una semana a ellas.

7. Kommunicate: desarrollo de software más rápido con revisión de código asistida por IA

¿Qué es Kommunicate?

Kommunicate crea un agente de IA de atención al cliente para equipos de soporte del mercado medio. Un equipo de 14 personas presta servicio a más de 500 clientes.

¿Qué herramientas de IA utiliza Kommunicate a diario?

Los ingenieros de Kommunicate trabajan con ChatGPT, Claude, Cursor, Coderabbit, Codex y Claude Code. Devashish Mamgain, CEO y fundador, dividió la revisión de código en dos. Las solicitudes de incorporación de cambios (pull requests) más pequeñas, como correcciones de errores y retoques de la experiencia de usuario (UX), son revisadas por la IA, mientras que las de mayor importancia siguen pasando por manos humanas. Los ingenieros dedican menos tiempo a las revisiones rutinarias y más a los problemas difíciles, lo que ha provocado que la velocidad de lanzamiento aumente.

8. Supernormal: un equipo de 20 personas que hace el trabajo que antes requería un desarrollador

¿Qué es Supernormal?

Supernormal es un redactor de notas de reuniones que las convierte de forma automática en trabajo finalizado para el cliente. Lo utilizan más de 700.000 organizaciones, incluidos equipos de BBDO, Pinterest y Thrive Digital, y la propia empresa cuenta con un equipo de unas 20 personas.

¿Qué herramientas de IA utiliza Supernormal a diario?

El conjunto de herramientas está formado por el propio Supernormal más Claude. Laura James, responsable de crecimiento orgánico, utiliza Claude para crear cosas en lugar de limitarse a escribirlas: herramientas interactivas de informes internos, monitorización de campañas y sustitutos para algunas herramientas de SEO heredadas. Cada una de ellas solía ser una solicitud a un desarrollador o a un creativo, con la correspondiente espera que conllevaba. Ahora el equipo de crecimiento se encarga de lanzarlas por su cuenta.

9. TrackAgent: tareas repetitivas de investigación y contenido delegadas en la IA

¿Qué es TrackAgent?

TrackAgent crea software de formación de agentes de IA para centros de llamadas, de modo que los supervisores puedan formar a los agentes sobre lo que ocurre en las llamadas reales.

¿Qué herramientas de IA utiliza TrackAgent a diario?

El equipo trabaja con Claude junto con el propio producto de TrackAgent. Esta es la única entrada de la lista que no incluye una cifra exacta. Joshua, encargado de la captación para SEO, describió el cambio como un ahorro de tiempo en la investigación, la creación de contenidos y la toma de decisiones, de modo que las horas liberadas se destinan a la estrategia y el crecimiento. Esto coincide con lo reportado por las otras ocho empresas, por lo que se mantiene en la lista, y añadiremos la cifra en cuanto esté disponible.

Las herramientas de IA mencionadas en este resumen

También preguntamos a todo el mundo qué herramientas de IA abren todos los días, en parte por curiosidad y en parte porque la respuesta indica por dónde empezar. Nueve empresas, nueve puestos de trabajo diferentes y una herramienta común en todas las plataformas. Aquí tienes la lista completa, con una nota sobre dónde suele ganarse su lugar cada una en primer lugar.

Tres tipos de eficiencia con IA (no todos los beneficios son iguales)

Si comparas estas nueve historias, verás algo muy útil: se dividen en tres categorías y cada una mide el éxito con una métrica diferente. Esto es clave a la hora de evaluar tus propios resultados, porque un equipo que cuenta horas de ahorro y otro que mide las contrataciones evitadas están hablando de logros muy distintos.

• Automatización de operaciones internas: CloudTalk, Dover y Slack automatizaron procesos manuales recurrentes (como una tabla de lanzamientos trimestrales, la sincronización entre marketing y producto o un informe de estado semanal). La métrica aquí son las horas semanales o mensuales ahorradas.
• Escalar la producción sin aumentar la plantilla: My AskAI y Supernormal mantuvieron el mismo equipo reducido pero multiplicaron su producción (pasando de tres a 21 artículos de blog semanales, o desarrollando herramientas avanzadas lideradas por un perfil de Growth). La métrica es el multiplicador de producción o la frase que más gusta a cualquier fundador: „no tuvimos que contratar a nadie más“ .
• Apoyo en la toma de decisiones y control de calidad: VitaMail, Kommunicate y StackAI implementaron la IA como paso previo a una decisión humana (como un filtro de revisión antes de una reunión de producto, un primer análisis en pull requests pequeñas o un plan personalizado antes de una llamada de ventas). La métrica es la reducción de reuniones, un consenso más rápido o una mejor tasa de conversión a largo plazo.

Así pues, la eficiencia que aporta la IA en las operaciones de SaaS se manifiesta de tres formas distintas según el punto del flujo de trabajo en el que se ubique. Evalúa tus propios beneficios en la categoría adecuada y verás cómo los números empiezan a cobrar sentido.

La escala tiene doble filo

Hay una segunda tendencia oculta en estas nueve historias que tiene que ver con el tamaño. El uso de la IA ya no depende del tamaño de la empresa: según Gallup, el 52 % de los empleados en EE. UU. utiliza la IA en su trabajo y el 30 % la usa varias veces por semana o más.² Las empresas analizadas van desde un equipo de dos personas (My AskAI) hasta corporaciones de unos 80 000 empleados (Slack); sin embargo, las horas ahorradas no escalan en función de la plantilla, porque el beneficio se obtiene por flujo de trabajo y no por tamaño de empresa. Las cinco horas semanales por profesional de marketing en Slack y las 20 horas mensuales de Dover surgen de la misma estrategia: identificar una tarea repetitiva y delegarla.

Lo que cambia con el tamaño es la forma de expresarlo. Los equipos pequeños se enfocan en las contrataciones que evitaron realizar, mientras que las grandes organizaciones hablan de reasignar horas a tareas de mayor impacto, que es precisamente a lo que se refiere Evan Stowers cuando plantea repensar lo que un equipo de su tamaño es capaz de producir.

¿Cómo se aplica la IA en las empresas SaaS? 3 pruebas que realizamos nosotros mismos

Nueve historias y un marco teórico siguen siendo información indirecta. Por eso, hemos estado haciendo nuestros propios experimentos en el canal de YouTube de CloudTalk, probando el mismo tipo de herramientas que mencionan estas empresas en tareas reales y no en demostraciones preparadas. Tres de estos experimentos encajan perfectamente en este artículo, y te mostramos las conclusiones de cada uno a continuación.

Por qué tu configuración inicial importa más que el modelo que elijas

Claude aparecía en casi todas las herramientas del listado, así que aprovechamos el lanzamiento de Opus 5 para probar cómo deben evaluarse estos modelos. Le dimos un mismo documento con 12 requisitos (crear una página de producto autónoma con comprobaciones que el modelo solo superaría si revisaba su propio trabajo) a Opus 5 en su nivel de rendimiento máximo, a Opus 5 en nivel medio y a Fable 5. El nivel medio costó la mitad y generó casi la misma cantidad de código, aunque con menos pulido, mientras que el nivel máximo de Opus 5 acabó costando casi lo mismo que Fable, a pesar de que la publicidad prometía „la mitad de precio“ .

La conclusión más importante surgió fuera de nuestra prueba: el equipo de un analista obtuvo mejores resultados únicamente tras borrar sus plantillas antiguas y empezar desde cero, y el propio equipo de Anthropic eliminó el 80 % de las instrucciones del sistema sin que disminuyera el rendimiento.

Qué ocurre cuando una voz de IA atiende llamadas reales, interrupciones incluidas

El teléfono es el flujo de trabajo en el que más insistimos, por lo que sometimos a la nueva voz bidireccional en tiempo real de ChatGPT a tres situaciones reales: una charla cotidiana en la que un compañero interrumpe a mitad de frase, una consulta en directo de las normas sobre llamadas en frío con IA y una llamada de un cliente descontento que reclamaba una factura de €1,000. El sistema hizo una pausa cuando se le pidió, mantuvo un tono cercano mientras buscaba la información, adaptó el ritmo al hablar con el cliente molesto y transfirió la llamada a un agente humano en el mismo instante en que se lo solicitaron.

El vídeo también detalla los motivos técnicos de esto: el sistema escucha y habla simultáneamente en lugar de esperar a que haya un silencio absoluto, que era lo que provocaba que las tecnologías anteriores te cortaran a mitad de una frase.

Llamadas en frío en 2026: preparación, práctica y la llamada propiamente dicha

El incremento del 21 % de StackAI se consiguió gracias a que la IA se encargó de la preparación antes del primer contacto comercial. Este vídeo traslada esa idea a todo el ciclo de captación con tres herramientas: Claude para la preparación (un proyecto configurado con tus tarifas, mejores llamadas y objeciones habituales, del que se obtienen frases de apertura, una estrategia de llamada por perfil de cliente, una guía de objeciones y una lista valorada), el modo de voz de ChatGPT para practicar (asumiendo un perfil de cliente específico para ensayar y corregir las respuestas que diste con prisa) y un marcador inteligente con IA para la llamada real, en la que un agente de voz IA realiza el primer contacto para no desgastar a tus agentes.

Echa un vistazo al siguiente vídeo, accede a nuestro análisis y descubre cómo empresas como Glovo (cliente de CloudTalk) utilizan herramientas como los marcadores con IA para multiplicar su volumen de llamadas mensuales en un 82 % en solo tres meses.

Si analizas los tres casos, detectarás el mismo patrón que en las nueve historias anteriores: la herramienta en sí importa menos que el uso específico que le des y el ecosistema que la rodee. Lo que nos lleva al primer paso que dieron todos los equipos analizados.

Empieza con un único flujo de trabajo repetitivo y bien definido

Casi todos los equipos analizados lograron el éxito de la misma manera: automatizando y midiendo un único flujo de trabajo repetitivo y bien delimitado. Ninguno implementó la IA en toda la empresa de golpe. Las 60 horas, las 21 publicaciones y el 21 % de mejora se consiguieron a través de una sola iniciativa concreta con un antes y un después bien claros; una vez que la primera dio resultados, fue mucho más sencillo abordar la siguiente.

Los datos generales lo respaldan. Las empresas con mejor rendimiento en IA según McKinsey tienen casi tres veces más probabilidades que las demás de haber rediseñado un flujo de trabajo en torno a la IA (74 % frente a 25 %), y el doble de probabilidades de medir los resultados que esta aporta.¹ A nivel de usuario, el estudio de BCG de 2026 sobre la IA en el trabajo revela que el 42 % de los usuarios habituales de IA ahorra ocho horas a la semana, es decir, una jornada laboral completa.³ Elige el flujo de trabajo, mídelo y los resultados no tardarán en llegar.

Este es el criterio que siguieron los nueve equipos mencionados (lo llamen así o no). Antes de automatizar nada, analiza tu flujo de trabajo candidato con estas cinco preguntas:

Si estás buscando tu primer flujo de trabajo para automatizar, analiza tus llamadas. Las llamadas entrantes son repetitivas, llegan a cualquier hora y cada llamada perdida es un cliente potencial que se va a la competencia. Ese es exactamente el cometido para el que se diseñaron la recepcionista de IA y los agentes de voz IA de CloudTalk, utilizando las líneas que ya tienes. Solicita una demostración abajo con tu tipo de llamada más habitual y descubre todo lo que la IA puede gestionar por ti.

Fuentes:

1. McKinsey, The State of AI: Global Survey (2026)
2. Gallup, Organizational AI Adoption Jumps Six Points (2026)
3. BCG, AI at Work: Why Strategy Matters More Than Tools (2026)