في الجزء الأول من هذه السلسلة، درسنا كيف يغير الذكاء الاصطناعي الوكوي (الذي يمتلك قدرات مستقلة وفاعلة) شكل قمة قمع المبيعات بين الشركات (B2B) — من توليد العملاء المتوقعين الذكي إلى الوصول الشخصي المستقل. يستكشف الجزء الثاني كيف يُعِيد هذا التحول تشكيل هياكل فرق المبيعات بشكل جوهري، ويزيد من الكفاءة، ويقود إلى نجاح قابل للتوسع من خلال الاستقلالية الذكية وانضباط عمليات التعلم الآلي (MLOps). **تكثيف القمع: إعادة هيكلة أدوار وعمليات المبيعات** يضغط الذكاء الاصطناعي الوكوي ويعيد تعريف قمع المبيعات، ويكسره بين جدران التسويق والمبيعات التقليديين. سابقًا، كانت التسويق تنتج العملاء المحتملين (MQLs)، ويقوم مندوبي تطوير المبيعات (SDRs) بتأهيلهم (SQLs)، ثم يتدخل موظفو المبيعات بعد ذلك. الآن، تؤهل وكلاء الذكاء الاصطناعي وتتابع العملاء المحتملين فوريًا، وتحولهم بسلاسة إلى فرص في خط الأنابيب. بدلًا من أن تتولى التسويق تمرير الآلاف من MQLs إلى SDs، يعتني وكلاء SDs الذكاء الاصطناعي بكل عميل منذ البداية، ويصعد فقط العملاء الجاهزين فعليًا للبيع للبشر. هذا يجعل المقاييس القديمة مثل MQLs أقل أهمية — فخط الأنابيب المؤهل والإيرادات أصبحا المعيارين الحقيقيين، ويتأثران مباشرة بالذكاء الاصطناعي. كما يعيد أتمتة المهام الروتينية منخفضة القيمة تشكيل الأدوار البشرية ضمن فرق الذهاب إلى السوق (GTM). الأدوار المبتدئة، خاصة SDs، التي كانت تتولى مكالمات باردة وإدخال البيانات، تتطور الآن. يقضي المتخصصون الجدد في المبيعات وقتًا أقل في أعمال التوعية الروتينية، ووقتًا أكثر في إدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي أو التفاعل مع العملاء عالية القيمة. ترفع هذه التحول من مستوى المهارات والمتطلبات الاستراتيجية في المستويات المبتدئة، وتحول وظيفة SD من عمل يدوي إلى تنظيم وتوجيه الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، يحظى مندوبي الحسابات ومديرو المبيعات بحرية من الأعباء الإدارية مثل الجدولة، وإدخال البيانات، وتحديث خط الأنابيب، وصياغة المقترحات، التي تتولىها بشكل متزايد أنظمة الذكاء الاصطناعي. هذا يمكنهم من التركيز على استراتيجيات الصفقات المعقدة وبناء العلاقات. تتوقع شركة ماكينزي أن يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) إدارة تقريبًا لرحلة المبيعات بأكملها—from استكشاف العملاء المحتملين إلى التفاوض—باستخدام تدخل بشري محدود، بحيث يختص الإنسان بالمُعَامل المعقدة وحلولها. النتيجة الإجمالية هي تنظيم أقل وزنًا، وأسرع، وأكثر تمكينًا لتحقيق الإيرادات، حيث يعمل أعضاء الفريق بأقصى مهارة لديهم. كما تنصح هارفارد بزنس ريفيو، يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين جودة التفاعل وليس كثافته فقط، وذلك لتعزيز نقاط الاتصال البشرية المهمة المدعومة بتفاعلات مستمرة يقودها الذكاء الاصطناعي، والتي تبقي العملاء المحتملين على اطلاع وارتباط دائم. علاوة على ذلك، يلون الذكاء الاصطناعي الحدود التقليدية بين المبيعات والتسويق، ويعزز التعاون الوثيق حول تكوين وكلاء الذكاء الاصطناعي وتحليل بياناتهم الغنية. يتطلب هذا التحول منهجيات إدارة جديدة تركز على تعزيز مهارات الإنسان—بناء الثقة، فهم العملاء بشكل أدق، والابتكار—بدلاً من استبداله. من خلال تفويض المهام الروتينية والتحليلية، يُمكن للمهنيين في الإيرادات أن يتصرفوا كختّامين استشاريين واستراتيجيين، مما يزيد من الفعالية في معالجة مشكلات العملاء الحقيقية. هذا يُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي الوكوي أن يُحسن بشكل إيجابي من مبيعات الشركات بين الشركات (B2B). **توسيع النطاق: ذكاء أعمق، تعرف على نية العميل، وعمليات MLOps** بعد تحقيق المكاسب الأولية، تقوم المؤسسات بتعميق قدرات الذكاء الاصطناعي باستخدام خوارزميات متقدمة مصممة خصيصًا لاحتياجات GTM، مع تحسين التعرف على النية، وتطبيق ممارسات قوية في عمليات MLOps للحفاظ على النجاح وتوسيعه. متجهةً من أدوات GenAI العامة نحو حلول مخصصة، يدمج الذكاء الاصطناعي الآن البيانات الداخلية والخارجية للعملاء لتقديم توجيه فوري—مثل التوصية بالترقيات، وتوقع الاعتراضات بناءً على سجل المشتريات، وتقديم استراتيجيات تفاوض. تعزز قدرات تحديد النية agents على التعرف على إشارات شراء معقدة—مثل ارتفاع في نشاط الموقع الإلكتروني مع إعلانات التمويل—للتصرف فورًا بشأن الفرص ذات الاحتمالية العالية. تقلل أنظمة الذكاء الاصطناعي المدعمة بالبيانات من التخمين البشري من خلال ربط النقاط البيانات وتحسين نماذج النية باستمرار، وهو أمر حاسم للمنافسة. يعتمد هذا التطور على عمليات MLOps قوية: إنشاء أنابيب بيانات توفر بيانات محدثة ونظيفة؛ مراقبة أداء الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الانحرافات؛ وإعادة تدريب النماذج عند الحاجة. على سبيل المثال، إذا انخفضت معدلات استجابة البريد الإلكتروني لوكيل المبيعات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، تقوم فرق MLOps بتشخيص الأسباب، وتعديل النماذج، أو معالجة التغيرات الخارجية. يضمن الرقابة البشرية أن يظل الذكاء الاصطناعي متوافقًا مع أهداف العمل ومعايير العلامة التجارية. الوعي بالسياق ضروري؛ ويجب أن يتجنب الذكاء الاصطناعي أخطاءً مثل المطابقة غير المناسبة للعملاء الحاليين. يوحد نظام إدارة MLOps جيد البيانات من جدران التخزين المختلفة، ويضمن أن الذكاء الاصطناعي يستفيد من سجلات إدارة علاقات العملاء (CRM) المحدثة والخزانات المحتوى. كما يؤكد الخبراء، فإن البيانات عالية الجودة هي أساس الذكاء الاصطناعي الموثوق—بدونها، ينتج الذكاء الاصطناعي مجرد ضجيج. تشمل أفضل الممارسات الحوكمة، وصيانة جودة البيانات، وتخزين البيانات القوي لبناء ثقة المستخدمين. لنجاح عملية التوسع، يجب أن يندمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في العمليات اليومية. ليس كفاءً كفاية مجرد نشر أدوات الذكاء الاصطناعي إذا لم تعتمد الفرق عليها. إن دمج مخرجات الذكاء الاصطناعي في المنصات المألوفة—مثل رؤى Salesforce، وتنبيهات Slack، ومسودات البريد الإلكتروني المولدة آليًا ضمن أدوات المبيعات—يعزز الاعتماد ويقلل من الحاجة لتغيير الأدوات.

يجب أن يعمل الذكاء الاصطناعي كمساعد خفي، مدمج في الأنشطة اليومية—يرسل دعوات التقويم، ويقوم تلقائيًا بتسجيل ملخصات المكالمات—ويجعله يبدو كامتداد طبيعي للفريق. أما المستقبل، فمن المتوقع أن تقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي "بإغلاق الحلقة" من خلال تنفيذ المعاملات للمنتجات الأبسط، وإدارة عمليات التجديد والترقيات استنادًا إلى أنماط الاستخدام وصحة العملاء. سيكون مستقبل الذكاء الاصطناعي في مبيعات الشركات بين الشركات مبنيًا على توصيات شخصية وإجراءات تنبئية تزيل التخمين، مع تطور الذكاء الاصطناعي من مساعدات داعمة إلى أعضاء فريق لا غنى عنها تدير أجزاء مهمة من محرك الإيرادات تحت إرشاد استراتيجي بشري. كمدير إيرادات (CRO)، أتبنى هذا المستقبل—بإدارة مدروسة—لأنه يعد بأعمال تعتمد على البيانات، واستباقية، تسعد العملاء من خلال وصول مخصص ومناسب في الوقت المناسب وعلى نطاق واسع. --- **عن الكاتب:** Bill Tennant هو المدير التنفيذي للإيرادات في شركة BlueCloud، ويقود النمو الاستراتيجي، والشراكات، واعتماد التكنولوجيا المؤسسية. بخبرة تقارب العشرين عامًا في التمويل، والمبيعات، ونجاح العملاء، يُعرف بقيادته لنتائج قابلة للقياس من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي والتحليلات المتقدمة. تُؤكد رؤيته على القيمة المشتركة، والحكم المسؤول، والحلول القابلة للتوسع المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. --- **المصادر:** - Sinha, P. , Shastri, A. , & Lorimer, S. (2023). كيف سيغير الذكاء الاصطناعي التوليدي المبيعات. هارفارد بيزنس ريفيو. - Gross, I. & McLeod, L. (2025). كيف يمكن لفرق المبيعات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لاكتشاف احتياجات العملاء. هارفارد بيزنس ريفيو. - Chung, D. J. , وآخرون (2025). 5 خرافات حول الذكاء الاصطناعي التوليدي تعيق فرق المبيعات والتسويق. هارفارد بيزنس ريفيو. - Qualified (2023). وكلاء الذكاء الاصطناعي وصعود التسويق الوكوي في الشركات بين الشركات. - Qualified (2025). قمع التسويق الوكوي. - McKinsey & Co. (2024). مستقبل غير محدود: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يعيد تشكيل مبيعات الشركات بين الشركات. - McKinsey & Co. (2023). الإمكانيات الاقتصادية للذكاء الاصطناعي التوليدي: أفق الإنتاجية القادم. - DemandScience (2023). استغلال قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي في مبيعات الشركات بين الشركات. - Deloitte Insights (2024). شركات التقنية تتصدر على مستوى الذكاء الاصطناعي التوليدي. - SonarSource (2023). توليد رمز الذكاء الاصطناعي: الفوائد والمخاطر.