Šios serijos pirmajame skyriuje nagrinėjome, kaip agentinis dirbtinis intelektas revoliucionizuoja aukščiausią B2B pardavimų funkcijos dalį – nuo išmanios potencialių klientų generavimo iki personalizuoto autonominio kontaktavimo. Antrajame skyriuje analizuojama, kaip ši transformacija esminiai pertvarko pardavimų komandų struktūras, didina efektyvumą ir skatina skalabilią sėkmę protingo autonomiškumo ir disciplinuotos MLOps pagalba. **Sutrumpintas piltuvas: pardavimų vaidmenų ir darbo srautų pertvarka** Agentinis dirbtinis intelektas suspaudžia ir perprogramuoja pardavimų piltuvo struktūrą, iš naujo apibrėždamas tradicinius skirtingus veiklos sektorius tarp rinkodaros ir pardavimų. Anksčiau rinkodara kurdavo potencialių klientų (MQL), pardavimų plėtros atstovai (SDR) juos kvalifikavo (SQL), o tik tada įsijungdavo pardavimų vadovai. Dabar AI agentai momentiškai kvalifikuoja ir seka potencialius klientus, be jokių pertraukų paverčiant juos į galimą pardavimo galimybę. Vietoje to, kad rinkodara perduotų tūkstančius MQL SDR'ams, AI SDR agentai ugdo kiekvieną potencialų klientą nuo pat pradžios, pakeliau tik iš tikrųjų pardavimui pasiruošusius klientus žmonėms. Tai daro senus metodus, kaip MQL skaičių, mažiau svarbius – svarbesni tampa kvalifikuotas potencialių klientų srautas ir pajamos, kurie tiesiogiai priklauso nuo AI veiklos. Automatizuojant pasikartojančius, mažos vertės užduotis, keičiasi ir žmogaus vaidmuo rinkodaros ir pardavimų komandoje. Prisilietimo pradinių pareigų, ypač SDR, įprastai atliekamų skambučiai ir duomenų įvedimas, dabar keičiasi. Nauji pardavėjai praleidžia mažiau laiko bereikalingose kontaktų užmezgimo veiklose ir daugiau laiko valdo AI agentus arba užsiima svarbiomis kliento santykių plėtojimo sritimis. Šis pokytis kelia naujus įgūdžių ir strategijos reikalavimus įvadinio lygio darbuotojams, perkeliant SDR funkciją iš rankinio darbo į AI koordinavimą. Tuo pačiu, pardavimų vadovai ir pardavimo komandos vadovai įgyja daugiau laisvės nuo administracinių naštų, tokių kaip susitarimų suderinimas, duomenų įvedimas, galimų klientų stebėsena ir pasiūlymų rengimas, kurias vis labiau atlieka AI. Tai leidžia sutelkti dėmesį į sudėtingas sandorių strategijas ir santykių kūrimą. McKinsey prognozuoja, kad generatyvusis AI (GenAI) gali valdyti beveik visą pardavimų kelią – nuo potencialių klientų paieškos iki derybų – su minimaliu žmogaus įsikišimu, paliekant žmonėms tik sudėtingų, sprendimų pagrindu veikiančių sandorių užbaigimą. Galutinis rezultatas yra lankstesnė, greitesnė ir stipresnė pajamų generavimo organizacija, kurioje komandos nariai dirba su aukščiausiais įgūdžiais. Kaip pataria Harvard Business Review, AI turėtų pagerinti užmezgimo kokybę, o ne tik kiekį, skatindamas prasmingus žmogaus kontaktus, paremtais nuolatiniais AI remiamais susisiekimais, kurie palaiko potencialių klientų informuotumą ir įsipareigojimą. Be to, AI sumaniai išplečia tradicines ryšių ribas tarp pardavimų ir rinkodaros, skatinant glaudesnį bendradarbiavimą diegiant AI agentus ir analizuojant jų gausius duomenų išteklius. Šis pokytis reikalauja naujų valdymo metodų, sutelkiančių dėmesį į žmogaus įgūdžių stiprinimą – pasitikėjimo kūrimą, subtilų klientų pažinimą ir inovacijas, o ne jų pakeitimą. Perduodant pasikartojančias ir analitines užduotis, AI padeda pajamų specialistams labiau veikti kaip konsultantai ir strategai, padidindami efektyvumą sprendžiant realias klientų problemas. Taip agentinis AI teigiamai keičia B2B pardavimus. **Skalavimas: giliosios žinios, ketinimų atpažinimas ir MLOps** Po pradinių pasiekimų organizacijos gilina AI galimybes naudodamos pažangius algoritmus, pritaikytus specifiniams GTM poreikiams, tobulina ketinimų atpažinimą ir diegia tvirtas MLOps praktikas, siekdamos palaikyti ir didinti sėkmę.

Žengus toliau nuo bendrų GenAI įrankių link tikslios, tikslingos sprendimų priėmimo technikos, AI dabar integruoja vidinius ir išorinius klientų duomenis, siekdama pateikti realaus laiko patarimus – nuo pardavimų pasiūlymų didinimo iki prieštaravimų prognozavimo remiantis pirkimo istorija ir derybų strategijų. Kaip dažniau naudojamas ketinimų atpažinimas leidžia agentams greitai reaguoti į sudėtingus pirkimo signalus – pavyzdžiui, spartėjančią svetainės veiklą ar finansavimo paskelbimus – ir nedelsiant imtis veiksmų didelės tikimybės turinčiose galimybėse. AI valdomos sistemos sumažina žmogaus spekuliaciją jas jungdamos duomenų taškus ir nuolat tobulindamos ketinimų modelius, kas yra kritiška konkurenciniam pranašumui. Esant tokiai išmaniai sistemai, būtina tvirta MLOps infrastruktūra: kurti duomenų srautus, teikiančius naujausius ir kokybiškus duomenis; stebėti AI veiklą, kad būtų galima identifikuoti nuokrypius; ir perkrauti modelius, kai to reikia. Pavyzdžiui, jei AI el. pašto atsako dažnis sumažėja, MLOps komandos analizuoja priežastis ir pataiso modelius arba sprendžia išorinius pokyčius. Žmogaus priežiūra užtikrina, kad AI atitiktų verslo tikslus ir prekės ženklo standartus. Svarbu, kad AI būtų kontekstiškai jautrus; jis turėtų vengti klaidų, tokių kaip netinkamas esamų klientų pasiūlymas. Veiksminga MLOps skaldo duomenų atskiras salas, užtikrindamos, kad AI naudoja atnaujintus CRM įrašus ir turinio bibliotekas. Ekspertai pabrėžia, kad kokybiški duomenys – tai pagrindas patikimam AI veikimui. Be jų, AI agentai sukuria tik triukšmą. Geriausios praktikos apima valdymą, duomenų kokybės priežiūrą ir tvirtus duomenų sandėliavimo sprendimus, kurie stiprina vartotojų pasitikėjimą. Norint sėkmingai plėsti AI, jis turi sklandžiai įsilieti į kasdienius darbinius procesus. Tik AI įrankių diegimas nepakanka, jei komandos jų nepradės naudoti. Svarbu integruoti AI rezultatus į įprastas platformas – „Salesforce“ įžvalgas, „Slack“ pranešimus, AI generuojamus el. laiškų projektus pardavimų įrankiuose – tai pagreitina naudojimąsi ir mažina naujų įrankių perėjimo iššūkius. AI turėtų būti nematomas pagalbininkas, įtrauktas į kasdienes veiklas – siunčiantis kalendoriaus pakvietimus, automatiškai užfiksuojantis pokalbių santraukas – ir jaustis natūraliu komandos pratęsimu. Ateityje tikimasi, kad AI agentai užbaigs ratą – vykdys sandorius paprastais produktais bei tvarkys atnaujinimus ar papildomas pardavimų galimybes, remiantis naudojimo duomenimis ir klientų sveikatos tendencijomis. Būsimasis AI B2B pardavimuose – tai personalizuotos rekomendacijos ir prognoziniai veiksmai, kurie pašalina spekuliaciją ir paverčia AI nepakeičiamais komandos nariais, valdančiais didelę pajamų dalį pagal strateginius žmogaus nurodymus. Aš, kaip CRO, priimu šią ateitį – apdairiai valdant – nes ji žada duomenimis pagrįstą, proaktyvią įmonę, kuri klientus džiugina laiku ir personalizuotomis prognozėmis, dirbdama su AI „kartu“ kiekviename žingsnyje.