Rox apuesta fuerte por OpenAI

Rox⁠(se abre en una ventana nueva) está cambiando la forma en que los equipos de ventas gestionan y aumentan los ingresos. Su plataforma combina los datos fragmentados en un sistema unificado de registro y proporciona información a través de enjambres de agentes de IA siempre activos, basados en OpenAI.

El equipo responsable de Rox cuenta con una amplia experiencia en IA e integración de datos. Avanika Narayan, cofundadora y responsable de IA en Rox, aprovechó la investigación de su tesis doctoral para aplicar grandes modelos de lenguaje (LLM) a tareas empresariales como la gestión de datos y la automatización de los flujos de trabajo. 

«Teníamos delante equipos de ingresos formados por un rico ecosistema de humanos, pero nos dimos cuenta de que necesitaban basar su trabajo en datos», explicó. El resultado fue un modelo en tres niveles —un sistema de registro, un sistema de flujo de trabajo y asistencia basada en IA— que cobró vida gracias a la API de OpenAI.

El lanzamiento de Rox en 2024 no fue solo una cuestión de tiempo, sino de oportunidad. El auge de los modelos de ingresos basados en el uso y el giro hacia unas operaciones de ventas basadas en la IA pusieron de manifiesto las carencias que presentaban los sistemas de multitud de equipos de ingresos. 

La API de OpenAI ofrecía a Rox la flexibilidad necesaria para gestionarlo todo: la limpieza de los datos, los largos flujos de trabajo o la difusión de las estrategias de comercialización de los equipos de ventas. «La API de OpenAI nos permitió crear algo novedoso e inyectar creatividad en el flujo de trabajo de la comercialización», señala Amol Singh, ingeniero de IA y uno de los fundadores de Rox.

El diseño de la plataforma se asienta en tres capas:

• Capa de datos: Rox utiliza los modelos más pequeños, como GPT‑4o mini, para unificar los datos fragmentados de distintos almacenes, estructurarlos y facilitar su recuperación.
• Capa de inteligencia: los modelos del nivel medio llevan a cabo razonamientos complejos y asignan prioridades a las acciones para asistir a los representantes de ventas en sus tareas.
• Capa de interacción: los modelos avanzados, como GPT‑4o y la API Realtime de OpenAI, generan correos electrónicos, gestionan las comunicaciones en LinkedIn y preparan informes de voz para las reuniones.

El núcleo de todo es el «enjambre de agentes de Rox», una flota de agentes de IA siempre activos que se asignan a cada cuenta. 

Los agentes supervisan las cuentas cuando los representantes no están conectados y, durante las horas de trabajo, realizan tareas repetitivas y aportan información práctica con la que los representantes consiguen mejorar su productividad en un 50 %.

El camino de Rox hasta su lanzamiento estuvo marcado por la experimentación inicial y los comentarios de los clientes. Al principio, el equipo valoró la posibilidad de usar una interfaz de chat abierta, pero descubrió que no se ajustaba a las necesidades de los vendedores; en su lugar, «necesitaban una solución adaptada a su flujo de trabajo específico, con resultados más creativos y únicos», afirma Alex Derhacobian, ingeniero de IA y uno de los fundadores de Rox.

El equipo optó por una plataforma totalmente configurable en la que cada agente se adapta a las cuentas y los procesos específicos de un representante. 

Este planteamiento, que tomó forma gracias a la colaboración con empresas como Ramp, Couchbase y Confluent, incorpora a la plataforma Rox las prácticas recomendadas de los mejores vendedores para trasladar su experiencia a todos los equipos.

El equipo atribuye la aceleración del desarrollo a su metodología iterativa, que lanza actualizaciones a diario. «Esta tarea solía requerir del trabajo de varios ingenieros de datos y todo un equipo, pero nosotros lo hicimos con dos personas gracias a los modelos de OpenAI y a lo fácil que es su construcción», explica Singh.

Los equipos de ventas que emplean Rox indican que las mejoras son sustanciales:

• Ahorro de más de 8 horas a la semana: los representantes recuperan el tiempo que antes dedicaban a tareas administrativas y pueden centrarse en interacciones de mayor valor con los clientes.
• Aumento del 35 % en la interacción con los clientes: los agentes ayudan a los representantes a responder a los cambios en las cuentas clave y a interactuar en los momentos críticos.
• Duplicación del retorno de la inversión en la cartera de ventas: los clientes de la versión beta duplicaron su cartera de ventas aceptadas y, como consecuencia, muchos de ellos extendieron el uso de Rox en sus equipos y aumentaron el número de cuentas gestionadas en la plataforma.

Rox ha calado rápidamente en las grandes corporaciones y ha pasado de cero a 25 cuentas en siete meses.

Los modelos de OpenAI permiten desarrollar soluciones de IA flexibles para todas las tareas y son fundamentales para la estrategia de Rox. OpenAI «cuenta con una completa biblioteca en la que se pueden elegir modelos con distintas capacidades y precios», afirma Narayan.

Esta flexibilidad permite a Rox desplegar modelos más económicos para el procesamiento de datos y reservar los modelos superiores para las tareas de razonamiento complejas.

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

1. Empezar con una capa de datos sólida: «Lo más importante es tener bien configurada la capa de datos y resuelto el problema de la gestión del contexto», afirma Derhacobian. La indexación de datos semiestructurados y no estructurados garantiza que se puede trabajar con esta información.
2. Centrarse en la IA aplicada: en lugar de crear sus propios modelos, Rox decidió trabajar con OpenAI. «No estamos aquí para investigar o crear modelos de base. Trabajamos con OpenAI para ofrecer aplicaciones sorprendentes», afirma Ishan Mukherjee, cofundador y director ejecutivo de Rox.
3. Iteración rápida: la IA aplicada moderna permite trabajar a un ritmo más rápido. «Lanzamos actualizaciones prácticamente a diario», afirma Damon Lin, ingeniero de IA y uno de los fundadores de Rox, que atribuye su éxito a la iteración continua.

Rox imagina un futuro en el que los equipos de ingresos empezarán y terminarán su día en la plataforma, que les proporcionará toda la información y la asistencia necesarias para captar clientes de forma eficaz. 

El equipo tiene previsto ampliar las capacidades multimodales de Rox y la asistencia en tareas a largo plazo. Una nueva función de voz, basada en la API Realtime de OpenAI, proporciona a los vendedores informes detallados en tiempo real para ayudarles a preparar las reuniones. 

Rox seguirá usando OpenAI para que los puestos de ventas dirigidos por humanos puedan maximizar el potencial de los ingresos por comercialización.