--- title: "Jason Lemkin: la IA achica soporte y back office, pero ventas sigue siendo uno de cada cinco empleados" description: "Datos de Pave e ICONIQ: la IA recorta soporte y back office, pero ventas mantiene su peso en la plantilla. Qué implica para Chile y Latinoamérica." canonical: "https://www.revenuehublatam.com/noticias/columnas/gtm-b2b-ia-no-achica-ventas-uno-de-cada-cinco-empleados-lemkin-26-11-11" language: "es" section: "Columnas" type: "Análisis" category: "gtm-b2b" author: "Redacción Revenue Hub" author_profile: "https://www.revenuehublatam.com/noticias/columnas" rights_status: "original" published: "2026-11-11T11:25:00+00:00" updated: "2026-11-11T11:14:29.564+00:00" tags: ["Go-to-market", "Equipos de ventas", "IA en ventas", "Headcount", "Jason Lemkin"] --- # Jason Lemkin: la IA achica soporte y back office, pero ventas sigue siendo uno de cada cinco empleados > El fundador de SaaStr cruza datos de Pave e ICONIQ y concluye que las empresas nativas de IA no recortaron ventas como proporción del equipo. Analizamos qué significa para planificar headcount comercial en Chile y Latinoamérica. ## La tesis Jason Lemkin sostiene que las empresas que adoptan IA tienen equipos más chicos en términos absolutos, pero ventas mantiene casi la misma proporción de la plantilla que en el resto de la industria tecnológica. Lo que más se reduce es soporte y back office. Para Revenue Hub, la conclusión práctica es que la IA cambia la productividad por vendedor, no la necesidad de vender: el ajuste debe ir primero a soporte, SDR y procesos, no a la fuerza de ventas que cierra contratos. ## ¿Qué plantea Jason Lemkin? El 10 de noviembre de 2026, Jason Lemkin, fundador de SaaStr, publicó [una columna](https://www.saastr.com/ai-startups-may-have-fewer-sales-reps-but-not-as-a-percent-of-the-team-has-the-playbook-really-changed-all-that-much/) que discute una idea muy repetida: que la IA está reduciendo los equipos de ventas B2B. Su respuesta es que eso es solo parcialmente cierto. Las empresas que usan IA de forma intensiva tienen menos personas en total, pero ventas conserva casi la misma proporción de la plantilla. Lo resume en una frase: «Sales is still about one in five employees». ## ¿Qué dicen los datos que usa? Lemkin combina dos fuentes. La primera es la base de compensaciones de Pave, con más de 10.000 empresas. Según esos datos, la mediana de la plantilla dedicada a ventas es 18,4% en empresas de IA de hipercrecimiento y 20,7% en el resto de la industria tecnológica. La diferencia es pequeña. La segunda es el informe [State of Go-to-Market 2026 de ICONIQ](https://www.iconiq.com/growth/reports/state-of-go-to-market-2026). Ahí, las empresas más avanzadas en IA con entre 10 y 25 millones de dólares de ARR operan con unas 20 personas en go-to-market, frente a 35 de sus pares con menor adopción. Esa brecha se reduce a medida que la empresa crece: en el tramo de 250 a 500 millones de ARR, la diferencia baja a 21%. ## ¿Dónde sí está reduciendo personas la IA? Según los datos de Pave que cita Lemkin, el mayor cambio está en soporte al cliente: 1,8% de la plantilla en empresas de IA frente a 4,4% en el resto. El área de «otros», que agrupa operaciones, finanzas, TI y funciones de back office, también pesa menos. En cambio, ingeniería sube de 33,9% a 47%, algo que el autor atribuye en parte a ingenieros que hoy hacen trabajo de implementación que antes era de postventa. Su lectura es que el soporte es repetitivo y se presta para agentes, mientras que las ventas enterprise todavía requieren personas que negocien, construyan confianza y cierren contratos grandes. ## ¿Por qué los contratos más grandes necesitan más vendedores? Lemkin conecta la brecha que se achica con el tamaño de los contratos. Él mismo declara un criterio de inversión: no invierte en una empresa B2B agéntica que no desbloquee presupuesto más allá del de software, con contratos al menos dos veces más grandes que los de sus competidores previos a la IA. Contratos más grandes implican ciclos más complejos y, por lo tanto, equipos comerciales que no desaparecen. Su recomendación para planificar 2026 y 2027 es que entre 18% y 20% de la plantilla en ventas sigue siendo un punto de referencia razonable para una empresa B2B con IA que vende contratos reales. ## ¿Qué significa para equipos comerciales en Chile y Latinoamérica? En Chile y Latinoamérica, la conversación sobre IA en ventas suele empezar por la pregunta equivocada: cuántos vendedores se pueden reemplazar. Los datos de Lemkin sugieren reordenar la discusión. El primer lugar donde la IA libera capacidad es soporte, la calificación de leads y las tareas operativas, no el ejecutivo que cierra. Para una empresa mediana de la región, eso se traduce en tres decisiones: automatizar primero la atención repetitiva y el registro en el CRM, medir la productividad por vendedor antes y después de la IA, y no recortar la fuerza comercial que sostiene los contratos más grandes. Un equipo comercial más pequeño solo funciona si el CRM y los procesos le quitan carga real. ## ¿Qué limitaciones tiene el análisis? El propio Lemkin advierte que las comparaciones son direccionales y no un organigrama preciso: las medianas por función no suman 100%. Además, los conceptos «IA de hipercrecimiento» y «avanzadas en IA» no están definidos en el texto, la muestra de ICONIQ es de algo más de 150 ejecutivos y los datos provienen de empresas mayormente estadounidenses. Lemkin también invierte en empresas de IA y promueve productos de SaaStr, algo a considerar al leer su encuadre. ## Nuestra lectura editorial Este texto es el análisis de Revenue Hub sobre la columna de Jason Lemkin, no una reproducción de ella. Coincidimos en que la IA cambia cómo vende un equipo más que cuántas personas necesita para vender, y creemos que el error más caro hoy es recortar ventas antes de haber ordenado datos y procesos. Te recomendamos leer [la columna original de Jason Lemkin en SaaStr](https://www.saastr.com/ai-startups-may-have-fewer-sales-reps-but-not-as-a-percent-of-the-team-has-the-playbook-really-changed-all-that-much/), en inglés. ## Fuentes y referencias - [AI Startups May Have Fewer Sales Reps. But Not as a Percent of the Team. Has The Playbook Really Changed All That Much?](https://www.saastr.com/ai-startups-may-have-fewer-sales-reps-but-not-as-a-percent-of-the-team-has-the-playbook-really-changed-all-that-much/) — Jason Lemkin - [State of Go-to-Market 2026](https://www.iconiq.com/growth/reports/state-of-go-to-market-2026) ## Transparencia editorial Análisis editorial de Revenue Hub asistido por IA. Sintetiza y comenta una columna de terceros; puede diferir del original. Lee la pieza original en la fuente enlazada. ## Preguntas frecuentes ### ¿La IA está reduciendo los equipos de ventas B2B? En términos absolutos, las empresas que usan IA tienen equipos más chicos. Pero según los datos que cita Jason Lemkin, ventas mantiene casi la misma proporción de la plantilla: 18,4% frente a 20,7% en el resto de la industria tecnológica. ### ¿Qué áreas reduce primero la IA? Soporte al cliente y back office. Según Pave, soporte pesa 1,8% de la plantilla en empresas de IA de hipercrecimiento frente a 4,4% en el resto. ### ¿Qué porcentaje del equipo debería estar en ventas en una empresa B2B? Jason Lemkin recomienda entre 18% y 20% de la plantilla como referencia para empresas B2B con IA que venden contratos reales en 2026 y 2027. ### ¿Cuánto más chicos son los equipos GTM de empresas avanzadas en IA? Según ICONIQ, entre 10 y 25 millones de dólares de ARR operan con unas 20 personas en go-to-market frente a 35 de sus pares. La brecha se reduce a 21% en empresas de 250 a 500 millones de ARR. ### ¿Por qué la IA no reemplaza a los vendedores enterprise? Porque los contratos grandes requieren negociación, confianza y gestión de ciclos complejos, mientras que el soporte es más repetitivo y se presta mejor para agentes. ### ¿Cómo deberían planificar headcount comercial las empresas en Chile? Automatizando primero soporte, calificación de leads y registro en el CRM, midiendo la productividad por vendedor y evitando recortar la fuerza comercial que cierra los contratos más grandes. ### ¿Qué limitaciones tienen estos datos? Son comparaciones direccionales, con medianas que no suman 100%, definiciones poco precisas y empresas mayormente estadounidenses, por lo que deben adaptarse al contexto latinoamericano.