Abans d'un CRM o d'una IA, ordena les dades que ja tens

Si el teu negoci fa pressupostos, pot ser que el teu programa de gestió ja sàpiga quants te n'han acceptat, quants te n'han rebutjat i quants encara esperen resposta. El que potser no sap és per què. I això no s'arregla comprant una altra eina.

Aquest article parteix d'una idea senzilla: abans de pensar en un CRM, en automatitzar el seguiment o en afegir intel·ligència artificial a les teves vendes, val la pena mirar quines dades ja tens i en quin estat estan. Els pressupostos en són un bon exemple perquè gairebé tots els negocis en fan i molt pocs els aprofiten.

En una frase: una eina nova, sigui un CRM o una IA, només pot treballar amb les dades que li dones. Si l'estat dels teus pressupostos no s'actualitza o el motiu de rebuig és en notes de text lliure, ordenar-ho és el primer pas i, normalment, el més barat.

Les dades pesen gairebé tant com els diners

Quan ens preguntem per què una empresa no fa servir IA, acostumem a pensar en el cost. Les dades oficials matisen força aquesta idea.

Entre les empreses espanyoles de 10 o més persones ocupades que es van plantejar fer servir IA i no ho van fer, el 48,1 % va assenyalar problemes amb la disponibilitat o la qualitat de les dades. El cost el va assenyalar el 47,4 %. Tenen pràcticament el mateix pes.

Font: ONTSI, Indicadores de uso de inteligencia artificial en España, edició 2026, a partir de l'enquesta de l'INE sobre l'ús de les TIC a les empreses (dades de 2025). Cada empresa podia marcar diversos motius.

La diferència entre aquestes dues barreres és important. El cost d'una eina no depèn de tu. L'estat de les teves dades, en bona part, sí. I ordenar dades no obliga a comprar res.

No és una dada aïllada

Altres fonts de referència, amb mostres i preguntes diferents, coincideixen a situar les dades entre els principals frens:

• En el conjunt de la Unió Europea, Eurostat situa la disponibilitat o qualitat de les dades per davant del cost: l'assenyala el 43,5 % de les empreses de 10 o més persones ocupades que es van plantejar fer servir IA, davant del 38,4 % que assenyala el cost (dades de 2025).
• El Banc d'Espanya, amb la seva pròpia enquesta a empreses, destaca tres obstacles entre les empreses que no feien servir IA ni preveien fer-la servir a curt termini: la manca de personal qualificat (45,8 %), el cost (40,8 %) i la disponibilitat o qualitat de les dades (37,8 %). Són els percentatges d'empreses que van considerar cada obstacle important o molt important (dades de finals de 2024).
• L'OCDE, en el seu informe de 2025 per al G7 sobre la IA a les pimes, inclou l'accés a dades, algorismes i capacitat de càlcul entre els requisits previs perquè una petita empresa adopti la IA amb èxit, juntament amb la connectivitat, les capacitats i el finançament.

I hi ha un estudi que mesura directament l'estat de les dades. Els investigadors Tadhg Nagle, Thomas C. Redman i David Sammon van analitzar 75 avaluacions de qualitat de dades fetes durant dos anys en organitzacions, conjunts de dades i processos de negoci diversos. De mitjana, el 47 % dels registres creats recentment tenia almenys un error crític, i només el 3 % de les avaluacions va assolir un nivell acceptable (almenys un 97 % de registres sense errors crítics). No és una mostra de pimes espanyoles, de manera que convé llegir-ho com un senyal i no com una xifra extrapolable. Però la conclusió dels autors és clara: les dades solen estar força pitjor del que creuen els qui les gestionen.

El que el teu programa potser ja guarda

Diversos programes de gestió i facturació permeten crear pressupostos i marcar-ne l'estat: pendent, acceptat o rebutjat. Alguns van força més enllà. Un dels programes de gestió de clíniques dentals que he analitzat, per exemple, permet filtrar els pressupostos per estat, dates, responsable, motiu de rebuig, finançament, canal de comunicació i accions de seguiment amb el seu resultat, i a més exportar-ne el llistat. A la documentació d'un programa de facturació generalista i d'un CRM s'hi veu una cosa semblant: el primer permet personalitzar els estats dels pressupostos i el segon inclou una llista configurable de motius de pèrdua.

Dit d'una altra manera: en molts negocis l'embut comercial ja existeix dins del programa que es fa servir cada dia. El que falta no és un lloc on guardar la informació, sinó que la informació hi entri bé.

Un avís abans de continuar: no tots els programes tenen aquests camps, i en molts negocis els pressupostos viuen en un document de text i al correu. Si és el teu cas, el primer pas és encara més bàsic, i el trobaràs més avall.

Que una dada existeixi no vol dir que serveixi

Tenir el camp no significa tenir la informació. Hi ha tres situacions habituals en què una dada comercial existeix però no serveix per decidir res.

1. El camp buit. El programa té un camp per al motiu de rebuig, però ningú no l'emplena, perquè no és obligatori o perquè el dia a dia no deixa temps.

2. El text lliure. El motiu hi és, però escrit cada vegada d'una manera: «car», «s'ho pensa», «no li quadra el pagament», «ho ha de parlar a casa». Una persona ho entén quan ho llegeix, però no es pot comptar. I si no es pot comptar, no hi ha manera de saber si el problema més freqüent és el preu, la forma de pagament o la manca de seguiment.

3. L'estat que no canvia. El pressupost es va marcar com a pendent el dia que es va enviar i ningú no l'ha tocat des d'aleshores. Amb el temps, el llistat de pendents barreja pressupostos vius amb d'altres que ja ningú no acceptarà, i la xifra deixa de significar res.

Cap dels tres no es resol amb una eina nova. Si connectes un CRM o una IA a un llistat així, hereta el mateix desordre, només que més de pressa.

Com ordenar-ho en una setmana

No cal un projecte. Cal prendre unes quantes decisions i mantenir-les.

1. Una llista tancada de motius de rebuig. Entre cinc i set opcions que cobreixin el que passa de debò al teu negoci, més una opció «altres» amb un text breu. Per exemple: preu, forma de pagament o finançament, termini, ha triat una altra opció, no era el moment i sense resposta. La llista la decideixes tu. L'important és que sigui tancada.

2. Estats amb data i una regla per als que es queden encallats. Decideix quant de temps pot estar un pressupost pendent sense resposta abans de passar a un estat propi, com ara «sense resposta». El termini depèn del teu sector. El que importa és que la regla existeixi i s'apliqui.

3. Una persona responsable per pressupost. No per assenyalar ningú, sinó perquè sempre hi hagi algú que sàpiga en quin punt és cadascun.

4. El seguiment, en camps i no en notes. Data del contacte, canal i resultat. Si el teu programa no té aquests camps, un full de càlcul compartit serveix per començar.

5. Mitja hora al mes per mirar. Exporta el llistat i compta: quants se n'han acceptat, quants se n'han rebutjat i per què, i quants continuen sense resposta. Aquesta mitja hora és la que converteix un registre en informació.

Si els teus pressupostos són en documents de text i al correu, el pas zero és un full de càlcul amb una fila per pressupost i una columna per a cadascun dels punts anteriors. No és elegant, però és estructurat, i això és el que importa.

On entra la IA, i on no

Amb les dades ordenades, la IA sí que pot ajudar, i força.

• Classificar l'històric. Si tens mesos de notes en text lliure, un model de llenguatge pot proposar a quin motiu de la teva llista tancada correspon cadascuna. Convé revisar-ne les propostes, perquè s'equivoca amb notes ambigües o molt curtes.
• Detectar el que es queda encallat. Avisar dels pressupostos que fa massa temps que estan pendents sense cap seguiment registrat.
• Preparar el seguiment. Redactar un primer missatge adaptat a cada cas perquè una persona el revisi i decideixi si l'envia.

I tres límits que convé tenir clars:

• La IA no sap el que ningú no ha registrat. Si el motiu real d'un rebuig no està escrit enlloc, no el pot deduir.
• No totes les dades es poden portar a qualsevol eina. En una clínica, un pressupost descriu un tractament, i això són dades relatives a la salut, que el Reglament general de protecció de dades tracta com a categoria especial (article 9). Abans de fer servir una eina externa amb aquestes dades cal comprovar que el tractament està permès i, si el proveïdor les tractarà per compte del negoci, formalitzar amb ell un contracte d'encàrrec del tractament (article 28).
• Ordenar no és acumular. El mateix reglament demana que les dades personals siguin adequades, pertinents, limitades al que és necessari i exactes (article 5). Una llista tancada de motius ajuda amb tots dos principis: guardes menys text lliure sobre les persones i el que guardes és més clar i més fàcil de mantenir al dia.

Quan sí que necessites un CRM

Ordenar el que ja tens no sempre és suficient. Un CRM té sentit quan diverses persones venen i necessiten compartir l'historial de cada client, quan el cicle de venda és llarg i hi ha molts contactes abans del pressupost, quan gestiones oportunitats que encara no han arribat a pressupost o quan el teu programa no permet afegir camps ni exportar les dades.

La diferència rau en l'ordre dels passos. Si primer decideixes quins estats, quins motius i quin seguiment vols registrar, qualsevol CRM que triïs es configurarà sobre aquestes decisions. Si el compres abans, el més probable és que hi acabis reproduint el mateix desordre.

Una prova per a aquesta setmana

Exporta els pressupostos dels últims tres mesos i respon tres preguntes:

1. Quants continuen com a pendents?
2. En quants dels rebutjats s'ha emplenat el motiu?
3. Aquest motiu es pot comptar, o és text lliure?

Amb aquestes tres respostes sabràs si el que necessites ara és una eina nova o una mica d'ordre a la que ja tens.

Vols saber quines dades del teu negoci estan llestes per a un CRM o una IA? Comença pel diagnòstic. Diagnòstic IA 99€

Preguntes freqüents

Necessito un CRM per fer el seguiment dels meus pressupostos?

No necessàriament. Diversos programes de gestió ja permeten registrar l'estat de cada pressupost, i alguns també el motiu de rebuig i les accions de seguiment. Abans de comprar un CRM convé comprovar quins camps té el teu programa i si s'emplenen de manera coherent.

Per què la qualitat de les dades frena l'ús de la IA a les empreses?

Perquè qualsevol eina d'IA treballa amb les dades que rep. Segons dades de l'INE de 2025 recollides per l'ONTSI, el 48,1 % de les empreses de 10 o més persones ocupades que es van plantejar fer servir IA i no ho van fer va assenyalar problemes amb la disponibilitat o la qualitat de les dades, un pes similar al del cost (47,4 %). En el conjunt de la Unió Europea, segons Eurostat, la disponibilitat o qualitat de les dades pesa fins i tot més que el cost (43,5 % davant del 38,4 %).

Els problemes de qualitat de dades són només cosa de les empreses petites?

No. Un estudi publicat a Business Horizons per Nagle, Redman i Sammon, amb 75 avaluacions en organitzacions i processos diversos, va trobar que de mitjana el 47 % dels registres recents tenia almenys un error crític. Els autors ho relacionen amb una tolerància generalitzada a conviure amb dades incorrectes i demanen a organitzacions de totes les mides que mesurin la qualitat de les seves pròpies dades.

Què és una dada estructurada en un pressupost?

Una dada desada en un camp amb valors definits, que es pot filtrar i comptar: l'estat, la data, el responsable o un motiu de rebuig triat d'una llista tancada. Una nota en text lliure es pot llegir, però no comptar.

Puc fer servir la IA per classificar els motius de rebuig que tinc en notes?

Sí. Un model de llenguatge pot proposar a quina categoria correspon cada nota, però convé revisar-ne el resultat. Si les notes contenen dades personals, i sobretot dades relatives a la salut, abans cal comprovar que el tractament està permès i, si el proveïdor les tracta per compte del negoci, tenir formalitzat el contracte d'encàrrec del tractament.

Fonts

• ONTSI (Red.es). Indicadores de uso de inteligencia artificial en España. Edició 2026, dades 2025.
• INE. Encuesta sobre el uso de TIC y del comercio electrónico en las empresas.
• Eurostat. The use of artificial intelligence (AI) technologies in the European Union. Key results, 2026 edition (dades de 2025).
• Banc d'Espanya. Fernández Cerezo, A., Hidalgo, I. i Izquierdo, M. Adoption of artificial intelligence in Spanish firms: an initial analysis based on the Banco de España Business Activity Survey. Boletín Económico 2025/T2.
• OCDE. AI adoption by small and medium-sized enterprises: OECD discussion paper for the G7. Desembre de 2025.
• Nagle, T., Redman, T. C. i Sammon, D. Assessing data quality: A managerial call to action. Business Horizons, 63(3), 2020, p. 325-337.
• Reglament (UE) 2016/679, general de protecció de dades, text oficial, articles 5, 9 i 28.