Бірінші бөлімінде біз агенттік AI қалай B2B сатудың жоғарғы деңгейін революциялағанын зерттедік — ақылды лид генерациясынан персоналды автономды байланысуға дейін. Екінші бөлімде бұл трансформацияның сатылым команда құрылымдарын түбегейлі өзгертіп, тиімділікті арттырып, интеллектуалды автономия мен тәртіпті MLOps арқылы масштабты табысқа жетелейтіні қарастырылады. **Шұғылдылықты қысқарту: Сату ролдерін және жұмыс ағымдарын қайта құру** Агенттік AI сату шеңберін қысқартып, қайта анықтайды, маркетинг пен сатудың дәстүрлі оқшаулануларының арнасын бұзады. Бұрын маркетинг лидтерді (MQL) құрастыруға жауапты болса, сатылым дарындары (SDR) оларды іріктеп, SQL-ға айналдырып, тек содан кейін сатылым өкілдері қатысатын. Қазір, AI агенттері бірден лида бағалап, оларға ұдайы жұмыс жүргізіп, оларды сату мүмкіндігіне айналдырады. Маркетинг мыңдаған MQL-дерді SDR-ларға беру орнына, AI SDR агенттері әр лидамен бастапқыда жұмыс істейді, нақты сатылымға дайын перспективалар ғана адамға жоғарылайды. Бұл ескірген көрсеткіштер — MQL — маңызын жоғалтады, ал нақты құйма және кіріс AI-тің тікелей әсерінен өседі. Қайталап жүргізілетін, төмен құнды тапсырмалардың автоматтандырылуы адам рөлдерін қайта құруға әкеледі. Әдетте, SDR-лар салқындау звоноктар мен деректер енгізуде жұмыс істейтін болса, қазір олар AI агенттерімен жұмыс істеуге немесе жоғары құнды клиентпен қарым-қатынас жасауға көбірек уақыт бөледі. Бұл өзгеріс бастапқы деңгейдегі біліктілік пен стратегия талаптарын арттырады, SDR қызметін қол еңбегі орнына AI үйлестіруіне айналдырады. Сонымен қатар, есепшотты басқарушы және сатылым менеджерлері уақытша әкімшілік жүктемелерден, мысалы, кестелеу, деректер енгізу, құбырды жаңарту және ұсыныс жасау сияқты жұмыстардан босатылады, оларды AI көбінесе атқарады. Бұл оларға күрделі мәмілеге стратегия құру және қатынастарды дамытуға мүмкіндік береді. McKinsey болжамы бойынша, генеративті AI (GenAI) барлық сатылым жолын — әлеуетті іздеуден келіссөздерге дейін — адам араласуын минимумдеп басқаруы мүмкін, ал адам ең күрделі, шешім негізінде мәмілелерге бағытталуы керек. Жалпы алғанда, нәтиже — іргелі әрі жылдам, әрі күшейтілген кіріс ұйымы, мұнда команда мүшелері ең жоғары біліктілікпен жұмыс істейді. Harvard Business Review нақтылап айтқандай, AI-дің мақсаты — қатысу сапасын арттыру, санын арттыру емес, мағыналы адам-жағдай байланыстарын қалыптастыру. Бұл 지속ті AI арқылы берілетін интерактивтілік арқылы перспективаларды ақпараттандырып, қатынасты ұдайы қолдайды. Сонымен қатар, AI маркетинг пен сатудың дәстүрлі шекараларын жояды, олардың бірігуін, AI агенттерін құрастырды және олардың бай деректерін талдауды ынталандырады. Бұл өзгеріс адам біліктілігін арттыруға бағытталған жаңа басқару тәсілдерін қажет етеді — сенім қалыптастыру, нәзік клиенттік түсіну, инновация — алмастыру емес.

Қайталап жүргізілетін және аналитикалық тапсырмаларды AI жүктеп, кіріс мамандары кеңесші және стратегияшы рөлдерін атқара алады, мұның өзі клиенттің нақты мәселелерін шешуде тиімділігін арттырады. Бұл агенттік AI-дің B2B сатуға оң ықпалын көрсетеді. **Кеңейту: Терең интеллект, ниет тану және MLOps** Бастапқы жетістіктерден кейін, ұйымдар AI қабілеттерін жетілдіріп, нақты GTM қажеттіліктеріне бағытталған күрделі алгоритмдерді қолданады, ниет тануды жақсартып, табысты қолдау үшін берік MLOps тәжірибесін енгізеді. Жалпы генертивті GenAI құралдарынан тыс, мақсатқа бағытталған шешімдер әзірлеу арқылы, AI ішкі және сыртқы клиент деректерін интеграциялап, нақты уақыттық кеңес береді — мысалы, көтерме сатуды ұсыну, сатып алу тарихынан қарсылықты болжау, келіссөз стратегияларын ұсыну. Қиын тұтынушыларды анықтау үшін ниет тануы дамиды: мысалы, сайттағы белсенділіктің өсуі мен қаржыландыру хабарламалары тоқтаусыз әрі бірігіп әрекет етеді, жоғары ықтималдықтағы мүмкіндіктерді бірден байқап, әрекет етеді. AI жүйелері деректерді байланыстырып, ниет модельдерін үнемі жетілдіріп, бәсекелестік артықшылықты қамтамасыз етеді. Бұл деңгейдегі күрделілікті қолдау үшін MLOps күшті болуы керек: деректер құбырларын жаңартылған, таза, уақтылы деректермен қамтамасыз ету; AI жұмысының сапасын бақылау, ауытқуларды анықтау; және қажет болғанда модельдерді қайта оқыту. Мысалы, AI сатушы агентінің пошта жауап беру деңгейі төмендесе, MLOps командасы оны анықтап, модельді түзетеді немесе сыртқы факторларға бейімделеді. Адам қадағалауы AI бизнес мақсаттарымен және бренд стандарттарымен сәйкестендірілгенін қамтамасыз етеді. Контекстті сезіну өте маңызды; AI ұқсас клиенттерге тиімсіз ұсыныс жасамауы керек. Тиісті MLOps деректерді silo-лармен бірлестіріп, CRM жазбалары мен мазмұн базасын жаңартып отыруға көмектеседі. Сарапшылар атап өткендей, сапалы деректер — сенімді AI негізі, оған негізделмеген AI агенттері тек шу шығарады. Жақсы тәжірибелерге басқару, деректер сапасын сақтау және қуатты деректер қоймаларын құру жатады, бұл пайдаланушы сенімін арттырады. Өсу үшін AI-ді күнделікті жұмыс процесіне толық интеграциялау керек. Тек AI құралдарын орнату жеткіліксіз, егер оларды қолданбаса. AI нәтижелерін таныс платформаларға — Salesforce Insights, Slack хабарламалары, сатылым құралдарында жасалған AI-әзірленген хаттар — енгізу қабылдауды арттырады, өйткені құралдар арасында ауысу азаяды. AI күнделікті іс-әрекетке енген, байқалмайтын көмектесуші рөлін атқаруы керек: күнтізбе шақыруларын жіберу, қоңырау дабылдарын автоматты енгізу — оның рөлі командаға табиғи жалғастық сияқты сезілуі керек. Болашақта, AI агенттері «айналымды жабады»: қарапайым өнімдер бойынша транзакцияларды жүзеге асырады, жаңарту немесе ұлғайту жұмыстарын қолдану мен тұтынушы денсаулығы мен пайдалану мәліметтеріне сүйене отырып басқарады. B2B сатуда AI келешегі — жеке ұсыныстар және болжаулық іс-әрекеттер арқылы, болжаусыз пікірлерді толық ысырып, AI маңызды әріптес ретінде, адам стратегиялық басшылығы астында кіріс қозғалтқышының негізгі бөліктерін басқаруға көшеді. CRO ретінде мен бұл болашақты қабылдаймын — ойластырып басқару арқылы жүзеге асқан кезде — себебі бұл деректерге негізделген, алдын-ала әрекет ететін бизнес құрады, клиенттерге уақытында әрі персоналды түрде кең көлемде қуаныш сыйлайды.