La evolución del Customer Relationship Management (CRM) está experimentando un cambio significativo en 2026, alejándose de su tradicional papel de repositorio de contactos y oportunidades para convertirse en una herramienta integral que asiste, sugiere, automatiza y, en ciertos casos, incluso ejecuta acciones comerciales. Este cambio es impulsado por la incorporación creciente de la Inteligencia Artificial (IA), que redefine las funciones y capacidades de los CRM, sobre todo en el ámbito del software de código abierto.
Mientras las empresas continúan respaldándose en plataformas SaaS consolidadas como Salesforce, el interés por las alternativas autoalojadas dentro del ecosistema open source está en aumento, ofreciendo control total sobre los datos, flexibilidad y costos más previsibles. Así, los proyectos alojados en GitHub que integran IA, ya sea nativa o a través de integraciones, están ganando popularidad y atracción entre los usuarios.
Dos enfoques principales han emergido en el uso de IA dentro de los CRM. Algunos proyectos han optado por incluir la IA de manera nativa, integrándola directamente dentro de su diseño y fonctionnalités, permitiendo una implementación más rápida y una experiencia de usuario homogénea. A la cabeza de este grupo están plataformas como NocoBase y Krayin CRM que incorporan agentes embebidos para tareas de asistencia y generación de contenido, respectivamente.
Por otro lado, está el enfoque que prefiere aprovechar la IA mediante extensiones o APIs externas. Este método requiere más ingeniería y habilidad técnica, pero proporciona mayor control sobre la gobernanza de datos y flexibiliza la modularidad del sistema. Proyectos como ERPNext y SuiteCRM están entre los que prefieren mantener la IA como una capa externa, ampliando sus capacidades mediante integraciones con plugins y servicios de terceros.
A mediados de enero de 2026, los repositorios más destacados en términos de comunidad y actividad incluyen a proyectos como Twenty, ERPNext y Monica, cada uno con su enfoque particular en la implementación de IA. Estos proyectos no solo buscan mejorar la funcionalidad del CRM como herramienta de gestión de relaciones sino también como plataformas capaces de alojar y gestionar una amplia variedad de aplicaciones comerciales.
La transformación no solo plantea la pregunta de cuánta IA debe vivir dentro del sistema, sino también cómo puede manejarse de manera efectiva sin comprometer la privacidad o incrementar incontrolablemente los costos. Aspectos como la gobernanza y la privacidad, la capacidad técnica disponible, el tiempo para generar valor y el modelo operativo son cruciales al considerar qué CRM adoptar en un entorno empresarial.
En última instancia, el mercado está dirigiéndose hacia un modelo donde el CRM no solo organiza el caos comercial, sino que también colabora activamente en su construcción mediante la IA. Sin embargo, la integración de esta tecnología debe realizarse de manera que no se comprometa el control de los datos, los costos ni la confianza de los usuarios. La discusión ha evolucionado desde la pregunta de si se debería usar IA en los CRM a cómo implementarla eficazmente para maximizar sus beneficios mientras se mitigan sus riesgos.
