Lo bueno, lo malo y lo feo: cómo Zapier está construyendo un equipo de GTM centrado en la IA
Miércoles, julio 22
1 PM ET
En LinkedIn, todos los equipos de GTM parecen nativos de IA. Dentro de la mayoría está más desordenado. Un flujo de trabajo de renovación que, de alguna manera, funciona. Una herramienta de coaching de ventas que nadie usa de forma constante. Unas cuantas victorias reales rodeadas de experimentos que decaen en silencio. La presión de un equipo ejecutivo pidiendo retorno de inversión aún no puedes demostrar del todo.
Has visto los frameworks. No necesitas otro.
Lo que necesitas es ver qué ha construido realmente un equipo.
Los equipos de Innovación en IA y Ingeniería de Ingresos de GTM de Zapier han pasado los últimos dos años integrando la IA en su infraestructura de comercialización. Han creado flujos de trabajo reales que impulsan renovaciones, pipeline, coaching de ventas y salida. Parte de ello realmente funciona. Parte se rompió. Algunas cosas todavía las están descubriendo.
Lindsay Rothlisberger, que lidera la Innovación en IA de GTM en Zapier, y Sara Bonnanno, la ingeniera de GTM que ha construido y gestionado personalmente muchos de los flujos de trabajo de producción, van a explicar todo en directo.
Únete a Lindsay, Sara y Ryan Anderson en una sesión de manual abierto sobre cómo Zapier pasó de experimentos dispersos de IA a flujos de trabajo GTM integrados y de calidad de producción — y qué sigue en la lista de pendientes.
Esta sesión está dirigida a líderes senior de GTM, Operaciones de Ingresos y Operaciones de empresas que buscan activamente y escalan procesos impulsados por IA con un impacto tangible.
Guarda tu asiento. Grabación compartida con los inscritos.
This session is demo-heavy and honest. We'll go deep on:
– Infra > Tooling: How Zapier stopped treating AI as a tooling problem and started treating it as an infrastructure problem
– Live walkthroughs of real production workflows: Renewal strategy agents, sales coaching, closed-lost analysis, and inbound lead enrichment — trigger, what the AI does, where it lands, and the business impact.
– What broke: The "random acts of AI" phase, workflows that decayed, and why ungoverned experimentation is the thing most teams don't see coming.
– What they're still figuring out: The context layer problem, human-in-the-loop overhead, and ROI attribution.
– Your Monday takeaway: A clearer map for your own team. What to build first, what to avoid, and how to tell the difference between a workflow worth maintaining and one that isn't.
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