SoftwareOne: quién está en la cohorte

01 · Resumen

40 personas, sobre todo comerciales. Casi la mitad es supervisor o más.

• Es una cohorte comercial. 10 personas declaran Ventas como función y 9 Operaciones; en los puestos, 15 de 37 son Account Manager, Digital Sales, Alliance o Sales Excellence y 5 son Customer Success. Su trabajo gira en torno a clientes, cuentas, renovaciones y seguimiento comercial.
• "Operaciones" y "Otra" esconden roles distintos. Operaciones agrupa a 5 puestos de Customer Success y a líderes de equipo y de centros de entrega; Otra (5) incluye cultura, instalaciones, Sales Excellence y la dirección del país. La función declarada sola no dice qué hace cada persona.
• Hay un bloque de áreas con información delicada. Finanzas (5), Legal (2) y Recursos Humanos (2) suman 9 personas: cobranza, impuestos, contratos y personal. Los ejemplos tienen que dejar claro qué no se pega en una herramienta de IA.
• Casi la mitad se declara supervisor o más. 16 de 37 se declaran supervisor, gerente o director, incluidos 5 directores. El nivel es autodeclarado y a veces no coincide con el puesto (por ejemplo, un Key Account Manager como "operativo").
• No se sabe con qué experiencia en IA llegan. Esa pregunta ya no está en el onboarding, así que no hay base de partida medida. 3 personas ni siquiera completaron su perfil.

03 · Nivel

El grupo más grande son analistas. Hay 5 directores.

• Analista / especialista1538% de 40
• Operativo / asistente615% de 40
• Supervisor / coordinador615% de 40
• Gerente / jefe512% de 40
• Director / C-level512% de 40
• Sin dato38% de 40

Denominador: 40 inscritos activos. Nivel autodeclarado en el onboarding.

05 · Implicaciones para facilitación

Cinco ajustes para L1. Son implicaciones, no resultados medidos.

• Ejemplos con clientes, no con áreas internas. Abrir con correos a clientes, resúmenes de cuenta y seguimiento de oportunidades; es el trabajo que describe la mayoría de los puestos.
• Hablar el vocabulario del puesto. Los puestos y las descripciones están en inglés y en español mezclados (CRM, forecast, pipeline, licenciamiento). Usar esos términos tal cual en los ejemplos y no traducirlos.
• Un momento de datos sensibles antes de la demo. Con Finanzas, Legal y Recursos Humanos en la sala, dedicar un minuto a qué información de la empresa o de clientes no se pega, antes de pedir que prueben.
• Preguntas de gestión. Con más de un tercio en supervisor, gerente o director, esperar preguntas sobre políticas del equipo y qué se puede delegar, además de las de uso personal.
• Medir la base de partida en la sesión. Como no hay dato de experiencia con IA, preguntarlo al inicio de L1 (mano alzada o encuesta rápida) en lugar de suponerlo.

07 · Fuentes y método

De dónde sale cada número

• Fuente: base de datos de producción de AdapttoAI Academy, lectura de solo lectura, corte 2026-11-12. Cohorte id 26 ("SoftwareOne - AI Literacy Bootcamp").
• Población: 40 membresías activas. Invitaciones: 39, canjeadas 36 (92%). Hay más inscritos que invitaciones canjeadas porque algunas personas se inscribieron directamente; no se fuerzan a cuadrar.
• Onboarding completo: 37 de 40 (92%). Puesto, nivel y función presentes en 37; descripción del rol en 33.
• Experiencia con IA y objetivo del curso: sin datos para las 40 personas porque el onboarding actual no los pregunta.
• Los conteos por puesto (Account Manager, Customer Success y similares) salen de leer cada título declarado y son una clasificación manual; una persona cuenta una sola vez.
• Fuera de este reporte: correos, identificadores de cuenta, respuestas completas y cualquier juicio de desempeño.