Un AE abre ChatGPT diez minutos antes de una primera reunión y escribe: «dame información sobre la empresa X». Recibe cuatro párrafos que podría haber sacado de la home del sitio. Después pide «escribime un mail de follow-up» y le sale un texto que empieza con «Espero que te encuentres muy bien» y que el cliente va a reconocer como escrito por una IA en la primera línea.

Con esos pedidos, la herramienta no puede hacer mucho más. Un buen prompt de ventas se parece a un brief para un colega con experiencia: le das contexto, le decís qué querés y cómo lo vas a usar, y le pedís que te marque lo que no sabe. Abajo tenés 30 prompts en español, ordenados por tarea, listos para copiar y adaptar.

En resumen: los prompts de ChatGPT para vendedores funcionan cuando se escriben como un brief con seis partes: rol, contexto (tu producto, el cliente, la etapa), tarea, criterios para juzgar el resultado, formato y una instrucción de honestidad («si no tenés el dato, decilo»). Los usos que más rinden en ventas B2B son investigar cuentas, preparar el discovery, analizar transcripciones, escribir follow-ups, preparar objeciones, armar el business case, practicar con roleplay y revisar mensajes de prospección. Verificá siempre cifras y nombres, y no pegues datos de clientes en una cuenta personal.

¿Por qué la mayoría de los prompts de ventas no sirven?

Las listas de «100 prompts para vendedores» suelen fallar por lo mismo: piden textos genéricos sin darle al modelo nada sobre tu producto, tu cliente ni tu proceso. El resultado es un mensaje correcto que no le importa a nadie.

Brian LaManna, vendedor enterprise que escribe sobre prospección y follow-up, insiste en un punto que aplica directo a esto: un mensaje puede estar muy personalizado y aun así aportar poco. Lo que importa es que sea relevante para los objetivos de negocio del prospecto y que le dé una razón concreta para dedicarte tiempo (lo desarrolla en el episodio 27 de RevOps FM). Si el prompt no incluye esos objetivos, la IA no los puede inventar.

Juan Carlos Torres Pierola, VP Sales de Galgo, lo planteaba desde el lado del líder en el podcast de Primera Reunión: el valor de la IA aparece cuando podés mirar la información «de la totalidad de los negocios». Para el vendedor individual, la versión chica de esa idea es darle al modelo todo el contexto que tenés de la cuenta: notas, mails, lo que dijo cada persona.

¿Cómo escribir un buen prompt de ventas?

Parte	Qué poner	Ejemplo
Rol	Desde qué lugar querés que responda	«Actuá como un AE senior de software B2B»
Contexto	Tu producto, el cliente, la etapa, lo que ya sabés	«Vendemos X a empresas de 50-500 empleados; el cliente es…»
Tarea	Qué tiene que hacer, en un verbo	«Prepará 8 preguntas de discovery»
Criterios	Cómo vas a juzgar si está bien	«Que no se respondan con sí o no; máximo 20 palabras cada una»
Formato	Cómo lo querés recibir	«En tabla», «en 5 bullets», «en tono rioplatense informal»
Honestidad	Qué hacer cuando no sabe	«Si no tenés el dato, decilo; no lo inventes»

En los prompts de abajo, todo lo que está entre corchetes lo completás vos.

1. Investigar una cuenta antes de la primera reunión

Funcionan mejor con un asistente que tenga búsqueda web activada. Verificá siempre las cifras y los nombres que te devuelva: los modelos pueden mezclar empresas con nombres parecidos.

1. Investigá [empresa] ([sitio web]). Necesito: a qué se dedica, cómo gana plata, tamaño aproximado, mercados donde opera y noticias de los últimos 12 meses (rondas, adquisiciones, cambios de liderazgo, expansión). Citá la fuente de cada dato y marcá lo que no pudiste confirmar.

2. Vendemos [producto] que resuelve [problema]. Con lo que sabés de [empresa], armá 3 hipótesis de por qué podría tener ese problema hoy. Para cada una, decime qué señal pública la sostiene y qué pregunta haría para confirmarla en la reunión.

3. Voy a reunirme con [nombre], [cargo] en [empresa]. Con la información pública de su perfil, decime qué probablemente le preocupa en su rol, qué métricas suelen medirle a alguien en ese cargo y qué tema evitaría en los primeros 5 minutos.

4. Listá los competidores directos de [empresa] y en qué se diferencia de ellos según su propio sitio. Después decime qué implica eso para cómo debería presentar [producto].

2. Preparar el discovery

Chris Orlob, fundador de pclub.io, enseña a no quedarse con la primera respuesta del comprador: preguntar qué está pasando en el negocio que hace que eso sea prioridad, hasta llegar al problema de fondo y a la métrica que le importa a quien decide. También recomienda arrancar alineando objetivo, agenda y próxima decisión (lo explica en su curso How to Master Discovery). Estos prompts siguen esa lógica. Si tu equipo usa SPICED o MEDDIC, nombralo en el prompt.

5. Tengo una primera reunión de 30 minutos con [cargo] de [empresa, industria, tamaño]. Armame una apertura de 3 frases que proponga objetivo, agenda y qué decidimos al final, y que le deje espacio para cambiar la agenda.

6. Prepará 10 preguntas de discovery para [cargo] sobre [problema que resolvemos]. Ordenalas de la situación actual al impacto en el negocio. Cada pregunta tiene que ser abierta y de menos de 20 palabras. Evitá las que se responden con sí o no.

7. El cliente me dijo: «[respuesta superficial, ej. ‘queremos ordenar el CRM’]». Dame 4 repreguntas para entender por qué eso es prioridad ahora y qué métrica de negocio está afectando.

8. Usamos [metodología]. Con estos datos del deal [pegá lo que sabés], decime qué elementos de la metodología me faltan cubrir y qué pregunta concreta haría para cada uno en la próxima reunión.

3. Analizar una transcripción

Antes de usar estos prompts, mirá la advertencia de la sección de errores comunes sobre datos de clientes. Pedile siempre al modelo que cite la parte de la transcripción en la que se apoya: es la forma más rápida de detectar cuándo inventa.

9. Te paso la transcripción de una reunión de discovery. Evaluala con estos criterios, cada uno con sí/no y la cita que lo justifica: 1) se acordó una agenda al inicio; 2) se identificó el problema con una métrica; 3) se habló del impacto económico; 4) se preguntó por el proceso de decisión y quién más participa; 5) se cerró con un próximo paso con fecha. Al final, decime las 2 cosas que más cambiarían el resultado.

10. De esta transcripción, extraé: objeciones que planteó el cliente (textuales), cómo respondió el vendedor a cada una y si la objeción quedó resuelta, abierta o ignorada.

11. Listá todos los compromisos de esta reunión en dos columnas: los que asumí yo y los que asumió el cliente, con fecha si se mencionó.

12. Calculá aproximadamente qué porcentaje de la reunión habló el vendedor y cuántas preguntas abiertas hizo. Marcá los tres momentos en los que interrumpió o respondió algo que el cliente no había preguntado.

13. Según esta transcripción, ¿quiénes participan en la decisión de compra, qué rol tiene cada uno y a quién todavía no conocemos? Si no hay evidencia, poné «sin dato».

4. Escribir el follow-up

LaManna habla de «vender entre reuniones»: usar los mails de seguimiento para aportar algo útil, sin darle tarea al cliente (en el mismo episodio de RevOps FM). Pedíselo explícitamente al modelo, porque por defecto tiende a escribir resúmenes largos.

14. Escribí un mail de follow-up de menos de 120 palabras para [nombre] después de esta reunión [resumen o notas]. Estructura: lo que entendí de su problema en una frase, el próximo paso con fecha y responsable, y una sola pregunta. Tono directo, sin «espero que estés bien».

15. Escribí 3 mensajes de seguimiento para alguien que no respondió la propuesta hace [X] días. Cada uno tiene que aportar algo nuevo (un dato, un caso, una pregunta sobre su proceso) y ninguno puede decir «solo quería saber si viste mi mail».

16. Después de una reunión con 4 personas del cliente [nombres y cargos], escribí un mensaje corto individual para cada una, conectado con lo que le importa a su rol según lo que dijo en la reunión.

17. Adaptá este follow-up [pegá el texto] a un mensaje de WhatsApp de máximo 3 líneas, sin perder el próximo paso.

5. Preparar respuestas a objeciones

18. Vendemos [producto] a [tipo de cliente]. Listá las 8 objeciones más probables en la etapa de [etapa]. Para cada una, dame una pregunta para entender qué hay detrás antes de responder.

19. El cliente dijo: «[objeción textual]». Dame 3 formas de responder: una que explore, una que reencuadre y una que acepte la objeción y proponga un paso chico. Máximo 3 frases cada una.

20. Nos comparan con [competidor]. Con lo que su sitio dice públicamente, armá una tabla honesta de dónde ellos son mejores, dónde somos mejores nosotros y qué preguntas haría para que el cliente descubra la diferencia que le importa.

21. Me dijeron «hablemos más adelante». Dame 4 preguntas para entender si es timing real, falta de prioridad o un no cortés, y qué haría en cada caso.

6. Armar el business case

El costo de no hacer nada conviene calcularlo junto con el comprador: una cifra que él no validó no la va a defender adentro. Pedile al modelo que te marque cada supuesto, así sabés qué tenés que confirmar con el cliente.

22. Con estos datos del cliente [cantidad de vendedores, ticket promedio, tasa de conversión, el problema], armá un cálculo simple del costo anual de no resolver [problema]. Mostrá cada supuesto por separado y marcá cuáles tengo que validar con el cliente.

23. Convertí este cálculo [pegalo] en un resumen de una página para que mi champion se lo presente a su [CFO/gerente general], en el lenguaje de ese rol y sin jerga de producto.

24. Revisá este business case [pegalo] como si fueras el CFO del cliente. ¿Qué tres preguntas harías y qué número te parece menos creíble?

7. Practicar con roleplay

El roleplay con IA funciona si el personaje tiene reglas claras y si al final le pedís feedback contra criterios concretos. Escribí tus respuestas como si hablaras; algunos asistentes permiten hacerlo por voz.

25. Hacé de [cargo] en [tipo de empresa]. Tenés este problema [describilo] pero no lo vas a decir hasta que te pregunte bien por el impacto. Sos ocupado y un poco escéptico. Respondé solo como el personaje, de a una intervención por vez. Cuando escriba «fin», evaluame del 1 al 5 en: preguntas abiertas, profundidad en el impacto y cierre con próximo paso.

26. Hacé de comprador en etapa de negociación que dice que el precio es 30% más alto que el de la competencia. Presioná dos veces antes de ceder. Al final, decime en qué momento concedí demasiado rápido.

27. Simulá una llamada en frío de 2 minutos. Sos [cargo] y me cortás si en los primeros 20 segundos no entendés por qué te llamo. Después dame la versión mejorada de mi apertura.

8. Revisar un mensaje de prospección

Para la primera reunión de outbound, Primera Reunión tiene un episodio entero sobre por qué funciona mejor iluminar un problema que salir a cavar dolor. Usá esa idea para revisar tus mensajes.

28. Revisá este mensaje de prospección [pegalo] para [cargo] en [empresa]. Puntuá de 1 a 5: relevancia para sus objetivos de negocio, razón concreta para responder, largo y claridad del pedido. Reescribilo en menos de 80 palabras.

29. Este mensaje [pegalo] habla mucho de nosotros. Reescribilo para que la primera frase sea sobre una situación que el prospecto probablemente esté viviendo, y que el pedido final sea chico y fácil de aceptar.

30. Dame 5 líneas de asunto para este mail [pegalo]. Que tengan menos de 6 palabras, que no parezcan marketing y que ninguna use signos de exclamación.

Errores comunes

• Pegar datos sensibles de clientes en una cuenta personal. Transcripciones, montos, nombres y datos de contacto no deberían ir a una herramienta que tu empresa no aprobó. Los planes empresariales tienen otras condiciones: OpenAI indica que no entrena con datos de ChatGPT Business, Enterprise y Edu por defecto, y Anthropic dice lo mismo de sus productos comerciales. Si no tenés un acuerdo así, anonimizá: reemplazá nombres de empresa y personas antes de pegar.
• Creerle los datos sin verificar. Cifras de facturación, cantidad de empleados y nombres de ejecutivos se inventan con frecuencia. Pedí la fuente y abrila.
• Mandar el texto tal cual sale. El modelo escribe correcto y plano. Leelo en voz alta y cambiá todo lo que no dirías vos.
• Un prompt por conversación. La primera respuesta suele ser mediocre. Las buenas salen en la segunda o tercera vuelta: «más corto», «sacá los adjetivos», «¿qué le falta?».
• Analizar de a una reunión. Los prompts de la sección 3 te mejoran una reunión. Los patrones del equipo (qué objeción aparece en negociación, por qué se caen los deals después de la propuesta) solo aparecen mirando muchas juntas. Lo vimos en la nota sobre qué es un asistente de IA para ventas.

Preguntas frecuentes

¿Cómo usar ChatGPT para preparar una reunión de ventas?

Pedile que investigue la cuenta con búsqueda web activada, citando la fuente de cada dato y marcando lo que no pudo confirmar. Después pedile hipótesis de por qué el cliente podría tener el problema que resolvés, con la pregunta para confirmar cada una, y una apertura de tres frases con objetivo, agenda y qué deciden al final. Verificá cifras y nombres antes de usarlos.

¿Es seguro pegar transcripciones de clientes en ChatGPT o Claude?

En una cuenta personal, no conviene: transcripciones, montos, nombres y datos de contacto no deberían ir a una herramienta que tu empresa no aprobó. OpenAI indica que no entrena con datos de ChatGPT Business, Enterprise y Edu por defecto, y Anthropic dice lo mismo de sus productos comerciales. Sin un acuerdo así, reemplazá nombres de empresas y personas antes de pegar.

¿Cómo hacer que ChatGPT escriba un mail de seguimiento que no suene a IA?

Dale límites concretos: menos de 120 palabras, lo que entendiste del problema en una frase, el próximo paso con fecha y una sola pregunta, sin «espero que estés bien». Después leelo en voz alta y cambiá todo lo que no dirías vos. Las mejores versiones suelen salir en la segunda o tercera vuelta.

¿Se puede practicar un roleplay de ventas con ChatGPT?

Sí, si el personaje tiene reglas claras: qué cargo tiene, qué problema oculta, qué tan escéptico es y que responda de a una intervención. Al terminar, pedile feedback contra criterios concretos, como preguntas abiertas, profundidad en el impacto y cierre con próximo paso.

¿Qué hacer si ChatGPT inventa datos sobre una empresa?

Pedí la fuente de cada dato y abrila. Cifras de facturación, cantidad de empleados y nombres de ejecutivos se inventan con frecuencia, y los modelos pueden mezclar empresas con nombres parecidos. Incluí en el prompt la instrucción «si no tenés el dato, decilo; no lo inventes», y al analizar transcripciones pedí la cita en la que se apoya cada conclusión.

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Cuando querés preguntarle a todas tus conversaciones

Copiar y pegar transcripciones sirve para una reunión. Para preguntar «¿cuáles son las cinco objeciones más frecuentes del trimestre y en qué etapa aparecen?» necesitás que el asistente consulte todas las conversaciones del equipo, con su deal y sin que nadie suba archivos a una cuenta personal. En Samu lo resolvimos con un conector MCP para Claude y ChatGPT: cada persona conecta su asistente y ve solo lo que ya puede ver en Samu, y un administrador controla qué conexiones están activas.