Existe una nueva herramienta llamada Gojiberry. Por $99/mes, monitorea LinkedIn las 24 horas, detecta personas que interactúan con tus competidores y les envía mensajes automáticos.
Es ingenioso. Funciona. Y ese es exactamente el problema.
Porque si no entiendes por qué apuntar a personas que comentan en las publicaciones de tus competidores es una buena estrategia, nunca podrás mejorarla. Eres solo un cliente que paga $99/mes por una caja negra.
El día que la herramienta cambie su algoritmo, suba sus precios o desaparezca — vuelves a cero. No aprendiste nada.
Lo que una estudiante de 18 años puede enseñarnos
Un profesor de historia recientemente compartió una conversación fascinante con una de sus mejores alumnas. Le preguntó cómo hacía sus investigaciones.
Su respuesta es una clase magistral de estrategia disfrazada de método de estudio:
"Una vez que encuentras una buena fuente, la mejor manera de encontrar la siguiente es usar esa fuente para encontrar otras."
No busca al azar. Sigue un hilo. Cada descubrimiento lleva al siguiente. Y lo más importante, anota por qué cada fuente importa — no solo que existe.
Cuando le preguntan si la IA debería ayudar con el brainstorming, su respuesta es contraintuitiva:
"Es el peor momento para usar la IA, porque después se vuelve difícil diferenciar tus propias ideas de lo que leíste a través de la IA."
En otras palabras: si la IA piensa por ti al principio, pierdes la capacidad de pensar por ti mismo después.
La estrategia es lo que la IA no puede hacer por ti
Volvamos a la prospección en LinkedIn. La estrategia de Gojiberry se basa en una idea simple pero poderosa:
Las personas que interactúan con tus competidores ya tienen una necesidad identificada.
Es una señal de intención de compra. No es perfecta, pero mucho más fuerte que un cold outreach clásico. Cuando entiendes eso, puedes:
- Elegir qué competidores monitorear — no todos, solo aquellos cuyos clientes se parecen a los tuyos
- Distinguir señales fuertes de señales débiles — un comentario "buen post" vs una pregunta específica sobre precios
- Adaptar tu mensaje a la señal — alguien que acaba de levantar inversión no tiene las mismas necesidades que alguien que cambia de puesto
- Mejorar tu enfoque con el tiempo — probar, medir, ajustar
Ninguna herramienta puede hacer eso por ti. La herramienta ejecuta. Tú defines la estrategia.
Por qué los playbooks deben mostrar su trabajo
Esta es exactamente la filosofía detrás de los playbooks de AskMojo.
Un playbook no es un botón mágico que produce un resultado. Es un proceso dividido en pasos visibles, donde cada paso tiene un propósito claro:
- Paso 1: Definir tu ICP → No "dame leads", sino "¿quién es tu cliente ideal y por qué?"
- Paso 2: Identificar señales → ¿Qué comportamientos indican intención de compra en TU mercado?
- Paso 3: Formular el enfoque → ¿Qué ángulo funciona para ESTA señal específica?
- Paso 4: Iterar → ¿Qué funcionó? ¿Por qué? ¿Cómo hacerlo mejor?
Cada paso está documentado. Cada decisión es explicable. Y por eso el resultado número 50 es 10 veces mejor que el resultado número 1: porque entiendes lo que pasa y lo vas afinando.
Harvard llama a esto "Visible Thinking" — hacer visible el pensamiento en lugar de esconderlo detrás de un resultado pulido. Es una idea de hace décadas que nunca ha sido tan relevante como hoy.
La automatización al servicio de la estrategia — nunca al revés
El verdadero poder no está en la automatización en sí. Está en el ciclo:
Estrategia → Playbook → Ejecución → Resultados → Reflexión → Mejor estrategia
Si te saltas la reflexión, el ciclo se rompe. Automatizas lo mismo para siempre, incluso cuando deja de funcionar.
Los mejores emprendedores con IA no son los que más automatizan. Son los que mejor entienden lo que automatizan.
Esa es la diferencia entre:
- Usar una herramienta → dependencia
- Entender un oficio → autonomía
Lo que esto significa en la práctica
La próxima vez que configures una automatización con IA — ya sea para prospección, contenido, atención al cliente o cualquier otra cosa:
- Escribe la estrategia primero. ¿Por qué este enfoque? ¿Qué problema resuelve? ¿Para quién?
- Divídelo en pasos. Cada paso necesita un "por qué" claro.
- Mide y reflexiona. No solo "funcionó" sino "por qué funcionó y cómo hacerlo mejor."
- Mejora tus playbooks. Un buen playbook evoluciona. Un mal playbook se queda congelado.
La IA es un amplificador extraordinario. Pero amplifica lo que le pones dentro. Si le pones estrategia, obtienes resultados que se multiplican. Si le pones vacío, obtienes vacío — muy rápido.
En AskMojo, construimos playbooks que muestran su trabajo. No cajas negras que hacen promesas. Porque una herramienta que entiendes es una herramienta que puedes mejorar — y ahí es donde se crea el verdadero valor.
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