La Gran Estafa del Intent Data: Por Qué No Debes Confiar en Estas Supuestas Predicciones

En el vertiginoso mundo del marketing B2B, la búsqueda constante por obtener una ventaja competitiva ha llevado a la adopción masiva del llamado Intent Data, o datos de intención. Las plataformas que ofrecen estos servicios aseguran identificar a los compradores potenciales antes incluso de que ellos estén conscientes de su necesidad de adquirir un producto o servicio. Lo que suena como un sueño hecho realidad para cualquier equipo de ventas y marketing, sin embargo, es una realidad plagada de engaños y falsas promesas. El Intent Data se presenta como una tecnología avanzada basada en inteligencia artificial y análisis predictivo que permite a las empresas saber con precisión qué compañías están listas para comprar. Sin embargo, detrás de esa fachada sofisticada, existe un negocio que principalmente recicla la propia información que las empresas generan en sus esfuerzos de marketing y ventas, para luego venderla de vuelta a las mismas organizaciones que la produjeron.

Muchas startups, pymes y hasta grandes corporaciones ingresan a contratos millonarios con proveedores como 6sense, Bombora o Demandbase, convencidos de que el acceso a cuentas marcadas como de “alto interés” va a mejorar radicalmente su tasa de conversión. Pero la realidad frecuentemente revela que esas listas de prospectos etiquetados con alta intención no convierten, los equipos comerciales pierden tiempo persiguiendo leads que ni siquiera recuerdan haber interactuado con la marca, y que en muchos casos los prospectos siguen investigando sin intención de comprar o ya han cerrado con la competencia. Este fenómeno es resultado de un mecanismo perverso que podemos llamar “lavado de datos”. Las plataformas de Intent Data recolectan señales de comportamiento de fuentes diversas: píxeles de seguimiento, revisiones en plataformas externas, integraciones con CRMs y herramientas de automatización de marketing. Con esta vastísima cantidad de información, no generan nuevos insights; simplemente agregan esos datos y los revenden como si fueran señales predictivas originales.

El problema fundamental radica en la manera como esta información se procesa. Los algoritmos aplicados suelen basarse en correlaciones encontradas en comportamientos históricos sin considerar el contexto que diferencia a cada prospecto. Por ejemplo, descargar múltiples documentos o visitar páginas específicas puede tener orígenes muy distintos, desde una curiosidad pasajera o investigación superficial, hasta una evaluación profunda con intención real de compra. La ausencia de transparencia sobre cómo se definen esos “puntuajes de intención” dificulta a las empresas evaluar si realmente están obteniendo valor o simplemente repitiendo esfuerzos sin sentido. Peor aún, el ciclo de retroalimentación que se genera termina autoalimentando la ilusión de precisión de estos sistemas.

Las compañías, confiadas en los reportes, intensifican campañas personalizadas y esfuerzos de contacto hacia esos mismos prospectos que ya han sido impactados por su propio marketing. Esta nueva oleada de interacciones genera aún más datos para que los algoritmos reapliquen las puntuaciones, cerrando un círculo vicioso en el que se confunde actividad con prospectos genuinos. En este contexto, las áreas de ventas suelen volverse escépticas y empiezan a ignorar las llamadas “leads de alta intención”, prefiriendo volver a métodos outbound tradicionales que aunque menos sofisticados, pueden resultar más efectivos. No obstante, en los informes de pipeline y marketing, esos mismos prospectos aparecen como un éxito atribuido al Intent Data, lo que lleva a la repetición de contratos y desembolsos crecientes sin un retorno real. Numerosos estudios y casos testimoniales evidencian que la tasa de conversión de cuentas marcadas por estos sistemas es marginalmente mejor o incluso inferior a la de listados tradicionales.

Las falsas expectativas generan además problemas internos como frustración de equipos comerciales, presión sobre marketing para justificar presupuestos y decisiones equivocadas en torno a prioridades estratégicas. Desde un punto de vista estadístico, el Intent Data sufre de deficiencias graves. Los modelos de predicción utilizados suelen estar sobreajustados a datos históricos, lo que significa que funcionan mejor en escenarios controlados o retrospectivos pero pierden eficacia en entornos cambiantes y dinámicos del mercado. A esto se suma que no se consideran factores como la probabilidad de decaimiento de interés con el paso del tiempo o las condiciones externas como cambios económicos o la entrada de nuevas tecnologías en el sector que alteran el comportamiento del comprador. Otro fenómeno relevante es la presencia de altas tasas de falsos positivos, en las que una abrumadora mayoría de cuentas señaladas como “listas para comprar” no lo están realmente.

Esto se traduce en un desgaste de recursos y tiempo de vendedores persiguiendo objetivos inalcanzables. La falta de transparencia en los algoritmos y la negativa a publicar validaciones independientes solo incrementan la desconfianza legítima en el valor real de estas soluciones. Las grandes firmas analistas como Gartner, Forrester e IDC, que supuestamente actúan como fuentes imparciales de orientación para las empresas, también participan en esta misma dinámica. Estas organizaciones recopilan información estratégica directamente de los vendedores durante procesos como evaluaciones, presentaciones o informes de mercado, y luego la anonimiza y reagrupa para venderla como información competitiva a otras compañías, incluyendo a sus adversarios directos. Por lo tanto, lo que se ofrece como “consejo experto” o “evaluación del mercado” en realidad puede ser una forma sofisticada de extorsión informativa, en la cual las compañías entregan sin saber su ventaja competitiva a cambio de una posible visibilidad en rankings o índices que contienen sesgos inversamente proporcionales a la voluntad de pago.

Esto crea un ecosistema donde las decisiones estratégicas se nutren cada vez más de datos reciclados y de “insights” que poco aportan en la realidad del negocio. La integración entre plataformas CRM como Salesforce o HubSpot y las firmadoras de datos de intención agrava aún más esta situación, pues cada interacción comercial registrada puede ser filtrada y vendida en el ecosistema de datos externos. Esto crea una paradoja en la que las empresas terminan financiando a través de costosas suscripciones los propios datos que generaron internamente y que posteriormente usan sus competidores para adelantarse en la carrera comercial. Frente a todo esto, el llamado a la acción es claro: es imprescindible que las organizaciones revisen y cuestionen profundamente sus estrategias de datos y marketing, evitando caer en la tentación de la tecnología por sí sola y exigiendo mayor transparencia, métricas reales y responsabilidad comprobable por parte de los proveedores. Adoptar una visión crítica implica entender que los modelos predictivos no son una varita mágica, sino herramientas que requieren contexto, criterio humano y constante validación para ser útiles.

En lugar de depender exclusivamente de un índice de intención que se basa en suposiciones y correlaciones, es preferible construir ecosistemas de datos propios, realizar investigaciones directas con clientes y prospectos, y fortalecer el pipeline con tácticas probadas. La industria del Intent Data continuará existiendo mientras la necesidad de las empresas por simplificar el proceso de ventas y marketing persista. Sin embargo, abrir los ojos hacia la verdad detrás de estas promesas evita el desperdicio de recursos valiosos y ayuda a centrar esfuerzos en estrategias que realmente generan crecimiento y resultados sostenibles. El riesgo mayor no es solo la mala inversión económica, sino la erosión de confianza en los procesos internos y la desmoralización de equipos dedicados a cerrar negocios. Por ello, líderes de marketing y ventas deben ser críticos y valientes para desafiar el status quo, priorizando la efectividad real sobre la ilusión de control.

Al final del día, la pregunta esencial que toda organización debería hacerse es: ¿Estamos pagando por prospectos auténticos o por una versión maquillada y reciclada de nuestra propia actividad? La respuesta definirá si seguimos siendo presos del ciclo interminable de renovación y esperanza vacía, o si recuperamos el control sobre nuestra estrategia de clientes y pipeline. En resumen, el Intent Data resulta ser más un espejo deformado que muestra una imagen atractiva pero distorsionada, una apuesta que apela al miedo y a la presión competitiva más que a la evidencia y resultados tangibles. Entender cómo funciona realmente este ecosistema permite a los profesionales evitar caer en la trampa y enfocarse en construir relaciones auténticas, basadas en datos propios y en la interacción humana, que es al fin y al cabo la base de cualquier negocio exitoso.