Rox apuesta fuerte por OpenAI

Rox⁠(se abre en una nueva ventana) cambia la forma en que los equipos de ventas administran y aumentan los ingresos. Su plataforma combina datos fragmentados en un sistema unificado de registro y ofrece conocimiento a través de enjambres de agentes de IA que siempre están activos; todo esto a cargo de OpenAI.

El equipo detrás de Rox cuenta con una amplia experiencia en IA e integración de datos. Avanika Narayan, cofundadora y directora de IA en Rox, tomó las bases de su investigación de doctorado sobre la aplicación de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) a tareas empresariales como la gestión de datos y la automatización de flujos de trabajo. 

“Vimos un ecosistema abundante de seres humanos interactuando y participando en equipos de ingresos, pero nos dimos cuenta de que necesitaban basarse en datos”, afirmó. ¿El resultado? Una visión de tres niveles: un sistema de registros, un sistema de flujo de trabajo y una asistencia impulsada por la IA que cobró vida gracias a la API de OpenAI.

Para Rox, su lanzamiento en 2024 no era solo cuestión de tiempo, sino de oportunidad. El auge de los modelos de ingresos basados en el uso y el cambio hacia operaciones de ventas impulsadas por IA manifestaron brechas en los sistemas de muchos equipos de ingresos. 

La interfaz de programación de aplicaciones (API) de OpenAI le ofreció a Rox la flexibilidad para manejar cada paso: desde la limpieza de datos hasta flujos de trabajo y el alcance de las ventas matizadas para las estrategias de salida al mercado. “Utilizar la API de OpenAI nos permitió crear algo novedoso e inyectar creatividad en el flujo de trabajo de GTM”, comentó Amol Singh, uno de los ingenieros fundadores de la IA de Rox.

El diseño de la plataforma se basa en tres capas:

• Capa de datos. Rox utiliza modelos más pequeños como GPT‑4o mini para unificar los datos fragmentados de varios almacenes, de forma que sean estructurados y fácilmente recuperables.
• Capa de inteligencia. Los modelos del nivel medio realizan razonamientos complejos y priorizan acciones al colaborar con los representantes de ventas para aumentar sus tareas.
• Capa de interacción. Los modelos avanzados como GPT‑4o y Realtime API de OpenAI redactan correos electrónicos, manejan la difusión en LinkedIn y preparan informes de reuniones por voz.

En el centro está el “enjambre de agentes de Rox”, una flota de agentes de IA que siempre están activos y asignados a cada cuenta. 

Cuando los representantes no están conectados, los agentes monitorean las cuentas; y durante el horario laboral, apoyan a los representantes a ser 50 % más productivos gestionando las tareas repetitivas y ofreciendo información práctica.

El camino del lanzamiento de Rox estuvo marcado por una experimentación temprana y la retroalimentación de los clientes. En un inicio, el equipo exploró una interfaz de chat abierta, pero descubrió que no se ajustaba a las necesidades de los vendedores. En su lugar, “los vendedores necesitaban una solución adaptada a su flujo de trabajo específico, con resultados más creativos y singulares”, explicó Alex Derhacobian, uno de los ingenieros fundadores de la IA de Rox.

El equipo cambió el curso a una plataforma integral configurable en la que cada agente se adapta a las cuentas y flujos de trabajo específicos de cada representante. 

Este enfoque, avalado por asociaciones con empresas como Ramp, Couchbase y Confluent, también amplía la experiencia de los vendedores con el mejor desempeño en todos los equipos al incorporar sus mejores prácticas a la plataforma de Rox.

El equipo atribuye la aceleración del desarrollo a su enfoque iterativo (como el envío diario de actualizaciones). “Tradicionalmente, esto requeriría varios ingenieros de datos y un equipo completo; pero, lo logramos con dos personas gracias a que los modelos de OpenAI son fáciles de construir”, afirmó Singh.

Los equipos de ventas que utilizan Rox han reportado mejoras sustanciales:

• Ahorro de más de ocho horas cada semana. Los representantes reclaman el tiempo que antes invertían en tareas administrativas para enfocarse en interacciones de mayor valor con los clientes.
• Aumento del 35 % en participación del cliente. Los agentes ayudan a los representantes a responder a los cambios en las cuentas clave y a interactuar en los momentos críticos.
• Doble rendimiento de la inversión en los proyectos de ventas. Los clientes de la versión beta vieron cómo se duplicaban los proyectos de ventas aceptadas, lo que llevó a muchos de ellos a ampliar el uso de Rox en sus equipos y aumentar el número de cuentas gestionadas en la plataforma.

Rox ha ganado terreno entre los clientes empresariales, al pasar de cero a 25 cuentas en siete meses.

Los modelos de OpenAI son claves para el enfoque de Rox ya que habilitan soluciones flexibles de IA en diferentes tareas. OpenAI “cuenta con un catálogo de modelos de los cuales puedes elegir, con diferentes capacidades y precios”, comentó Narayan.

Esta flexibilidad permite que Rox despliegue modelos rentables para el procesamiento de datos al tiempo que reserva los modelos más avanzados para tareas de razonamiento complejo.

Los cofundadores de Rox nos compartieron tres lecciones clave para desarrollar soluciones eficaces basadas en la IA:

1. Empieza con una capa de datos sólida. “Lo más importante es que tu capa de datos esté bien establecida y el problema de la gestión del contexto quede resuelto”, explicó Derhacobian. La indexación de datos semiestructurados y no estructurados garantiza que las aportaciones sean procesables.
2. Enfócate en la IA aplicada. Rox decidió trabajar con OpenAI en lugar de construir sus propios modelos. “No estamos aquí para investigar o crear los modelos base. Trabajamos con OpenAI para ofrecer aplicaciones increíbles”, afirmó Ishan Mukherjee, cofundador y director general de Rox.
3. Itera con rapidez. La IA aplicada moderna nos permite ir a un ritmo más veloz. “Prácticamente enviamos actualizaciones diario”, señaló Damon Lin, uno de los ingenieros fundadores de la IA de Rox mientras atribuía su éxito a la iteración continua.

Rox prevé un futuro en el que los equipos de ingresos empezarán y terminarán su jornada laboral en la plataforma, totalmente equipados con los conocimientos y el apoyo necesarios para captar clientes de forma eficaz. 

El equipo planea expandir las capacidades multimodales de Rox, así como la asistencia en tareas a largo plazo. Una función habilitada por voz e impulsada por Realtime API de OpenAI ya funciona para apoyar a los vendedores a prepararse para reuniones con resúmenes detallados en tiempo real. 

Con OpenAI, Rox continuará en su camino para facilitar funciones de ventas dirigidas por personas que maximicen el potencial de ingresos de la penetración del mercado (GTM).