या सिरीज़च्या भाग 1 मध्ये, आम्ही पाहिले की एजेंटिक AI कसे B2B विक्री टनेलच्या top भागात क्रांती घडवत आहे – बुद्धिमान लीड जनरेशनपासून वैयक्तिकृत स्वयंचलित संपर्कापर्यंत. भाग 2 मध्ये, ही रूपांतर कशी मूलभूतपणे विक्री संघटनांचे संघटन रचनेचे पुनर्निर्माण करत आहे, कार्यक्षमता वाढवत आहे, आणि बुद्धिमत्ता, स्वायत्तता, व सुसूत्र MLOps च्या मदतीने स्केलेबल यश कशी प्राप्त करत आहे ते शोधले जाते. **टनेलचे संकुचितकरण: विक्री भूमिका व कार्यप्रणाल्यांचे पुनर्रचना** एजентिक AI विक्री टनेलला संकुचित व पुन्हा परिभाषित करते, पारंपरिक विपणन आणि विक्री यामधील विभाग तोडते. पूर्वी, विपणन लीड्स (MQLs) तयार करत असे, विक्री विकास प्रतिनिधी (SDRs) त्यांची पात्रता तपासत आणि मग विक्री अधिकारी त्या सहभागी होत. आता, AI एजंट्स त्वरित लीड्सची पात्रता तपासत आहेत व त्यांचा पाठलाग करत आहेत, सहजपणे पाइपलाइन संधींमध्ये रूपांतर करत आहेत. विपणन हजारो MQLs SDRsकडे हस्तांतर करण्याऐवजी, AI SDR एजंट्स प्रत्येक लीडच्या सुरुवातीपासूनच त्यांची निगरानी करतात, फक्त खरी विक्रीसाठी तयार असलेल्या प्रॉस्पेक्ट्सना मानवांपर्यंत वाढवतात. यामुळे पारंपरिक मेट्रिक्स जसे की MQLs अधिक महत्वाचे राहत नाहीत — पात्र पाइपलाइन व महसूल हे खरी भूमिका बजावतात, जे थेट AI च्या प्रभावाखाली असतात. मुद्रण करणार्या, कमी मूल्याच्या कार्यांची स्वयंचलित प्रक्रिया मानवी भूमिका पुनः आखते. प्रवेश-Level भूमिका, विशेषतः SDRs, जे थंड कॉल व डेटा एन्ट्रींसाठी पारंपरिकपणे असत, आता विकसित होत आहेत. नवीन विक्री व्यावसायिक कमी वेळ काढू लागतात आउटरीच वर्कवर आणि अधिक वेळ AI एजंट्सची देखरेख किंवा उच्च-मूल्य ग्राहक संवादात घालवतात. या बदलामुळे कौशल्य व धोरणात्मक गरजा वाढतात, आणि SDR फंक्शन मॅन्युअल श्रमापासून AI ऑर्केस्ट्रेशनकडे जात आहे. तसंच, खात्याच्या कार्यकारी व विक्री व्यवस्थापकांना वेळापत्रक, डेटा एन्ट्री, पाइपलाइन अपडेट्स, व प्रस्ताव तयार करण्यासाठीच्या प्रशासकीय कामांपासून मुक्तता मिळते, जी AI ने अधिक प्रमाणात हाताळली जाते. हे त्यांना गुंतवणूक क्लोजिंग व संबंध स्थापनेवर लक्ष केंद्रित करण्यासाठी सक्षम करते. McKinsey पूर्वसूचना देते की, जेनरेटीव्ह AI (GenAI) जवळजवळ संपूर्ण विक्री प्रवास हाताळू शकते — प्रॉस्पेक्शनपासून वाटाघाटींपर्यंत —गैरमान्य मानवी हस्तक्षेपाशिवाय, मानवी प्रयत्नांना अव्यवहार्य व परिसंवाद-आधारित करणे. एकूणच, याचे परिणाम दिसतात: अधिक कुशल, वेगवान व सक्षमीकरण झालेली महसूल संघटना, जिथे सदस्य त्यांच्या सर्वोत्तम कौशल्यावर काम करतात. Harvard Business Review च्या सल्ल्यानुसार, AI ने केवळ थोडके साठी नाही, तर गुणवत्तेसाठी सुधारणा करायला हवी, ज्यामुळे मानवी संबंध अधिक अर्थपूर्ण होतात, व सतत AI च्या संवादातून प्रॉस्पेक्ट्सना माहिती व गुंतवणूक राखली जाते. याव्यतिरिक्त, AI विक्री व विपणन यांच्यातल्या पारंपरिक सीमा ओलांडते, मजबूत सहकार्य वाढवते, जसे की AI एजंट्स कॉन्फिगर करणे व त्यांच्या डेटाचे विश्लेषण करणे. या संक्रमणासाठी नवीन व्यवस्थापन दृष्टिकोन आवश्यक आहेत, ज्यात मानवी कौशल्ये—विश्वास निर्माण, ग्राहकांच्या अगदी सूक्ष्म गरजांची जाणीव व नवकल्पना—यावर लक्ष केंद्रित केले जाते, न कि त्यांची जागा घेणे. पुन्हा टास्क्स सुरक्षित करण्यासाठी, AI सल्लागार व धोरणरचनेत अधिक कार्यभार घेते, ज्यामुळे परिणामकारकतेत वाढ होते व खरी ग्राहक समस्या सोडवण्यात मदत होते. हे दाखवते की एजेंटिक AI कसे B2B विक्रीमध्ये सकारात्मक परिवर्तन घडवते. **स्केलिंग: खोल अधिक बुद्धिमत्ता, हेतू ओळख व MLOps** प्रारंभिक प्रगतीनंतर, संस्था अधिक प्रगत अल्गोरिदम, अधिक लक्ष्यित मोहर व मजबूत MLOps प्रथांसह AI क्षमतांना खोल देते. सामान्य GenAI टूल्सपलीकडे जाऊन, उद्दिष्टानुसार तयार केलेली सोल्यूशन्स वापरता येतात, जी आंतरिक व बाह्य ग्राहक डेटा समाकलित करतात, व तत्काळ मार्गदर्शन देतात — जसे की अपसेल्स करण्यात सुचवणे, खरेदी इतिहासातून आक्षेपांचा अनुमान लावणे व वाटाघाटीची धोरणे देणे. होकल्याने हेतू ओळख प्रगत करण्यासाठी एजंट्सना उच्चसंभाव्य संधी ओळखता येतात—उदा. वेबसाइटवरील क्रियाकलाप व निधी घोषणांसह जोड़णी करणे—आणि लगेचच कार्यवाही केली जाते. AI प्रणाली डेटा पॉइंट्स जोडते व सतत हेतू मॉडेल्स सुधारते, ही स्पर्धात्मक फायदा तयार करण्यासाठी अत्यावश्यक आहे. यासाठी मजबूत MLOps ची गरज आहे: डेटा पाइपलाइन तयार करणे, जे नवीन व स्वच्छ डेटा प्रदान करते; AI कार्यक्षमतेवर नजर ठेवणे, व टोल्स व मॉडेल्स रिट्रेन करणे आवश्यक असल्यास आवश्यक ते सुधारणा करणे. उदाहरणार्थ, जर AI विक्री एजंटच्या ईमेल प्रतिसाद दरात घसरण झाली, तर MLOps संघ कंट्रोल शोधतात, मॉडेल्स सुधारतात किंवा बाह्य बदलांशी जुळवून घेतात. मानवी देखरेखीमुळे AI व्यवसाय उद्दिष्टे व ब्रँड मानके यांसह जुळतो राहतो. संदर्भदिहान लक्षात घेता, AI ला ओळी ओळखणे व अचूक निष्कर्ष काढण्यासाठी संदर्भ जाणून घेणे महत्वाचे आहे; जसे तांत्रिक अडचणीत भिंतांना तोंड देणे, वा अनावश्यक चुका टाळणे. प्रभावी MLOps डेटा साइल्स एकत्र करतात व सुनिश्चित करतात की AI सदैव अद्ययावत CRM नोंदवलेली व सामग्री लायब्ररींवर आधारित काम करते. तज्ञांचे म्हणणे आहे, दर्जेदार डेटा विश्वासार्ह AI ची पाया असतो—त्याचा अभाव असणारे AI फक्त आवाज निर्माण करते. उत्तम पद्धतींमध्ये शासन, डेटा गुणवत्ता राखणे व मजबूत डाटाच्या गोदामांची रचना करणे यांचा समावेश आहे, ज्यामुळे वापरकर्त्यांचा विश्वास वाढतो. यशस्वी विस्तारासाठी, AI सहजपणे दररोजच्या कार्यप्रवाहात समाकलित होणे आवश्यक आहे. फक्त AI टूल्स लावणे पुरेसे नाही; जर संघ हे अवलंब न करत असेल, तर त्याचा उपयोग कमी होतो. AI चे आउटपुट परिचित प्लॅटफॉर्म्समध्ये समाविष्ट करणे—Salesforce इनसाइट्स, Slack अलर्ट्स, AI-निर्मित ईमेल ड्राफ्ट्स विक्री टूल्समधील—गृहीतधारणे वाढवते व टूल बदलण्याचा टाळतो.

AI एक अनोखा मदतनीस म्हणून काम करायला हवा, जो रोजच्या कामांमध्ये अंतर्भुत असतो—कॅलेंडर इनवाइट्स पाठवणे, कॉल सारांश आपोआप लॉग करणे—जेणेकरून ते टीमचा नैसर्गिक भाग वाटू लागते. आपल्या भविष्यात, AI एजंट्स “लूप बंद” करतील, अधिक सोप्या उत्पादनांसाठी व्यवहार अंमलात आणण्यास व वापर व ग्राहक आरोग्य ट्रेंड्स यांवर आधारित नूतनीकरण व अपसेल्स व्यवस्थापन करarlas. B2B विक्रीत AI चे भविष्य व्यक्तिशः शिफारसी व भाकित क्रिया असतील, जे अंदाजांवर आधारित काम कमी करतील, व AI सहायकांपासून अविभाज्य भाग बनतील, जे मानवी धोरणाधारित मार्गदर्शनाखाली मोठ्या भागांवर नियंत्रण ठेवतील. एक CRO म्हणून, मी या भविष्यास स्वीकारतो—सध्या काळजीपूर्वक व्यवस्थापनासह—कारण ही प्रणाली डेटा-आधारित, सक्रिय व्यवसायाची promises, जी योग्य वेळी, वैयक्तिकृत संपर्कांमुळे ग्राहकांना आनंदित करते, व प्रत्येक स्तरावर यशस्वी होते. --- **लेखक विषयी:** बिल टेनंट, ब्ल्यूक्लाउडचे मुख्य महसूल अधिकारी, धोरणात्मक वाढ, भागीदारी व मोठ्या तंत्रज्ञानाची राबवणूक यांवर नेतृत्त्व करतात. जवळपास 20 वर्षांचा अनुभव वित्त, विक्री, व ग्राहक यश यामध्ये असून, त्यांची ओळख जेनरेटीव्ह AI व प्रगत विश्लेषणाद्वारे मोजमापयोग्य परिणाम घडवण्यात आहे. त्यांचे दृष्टीकोण सहनिर्मित मूल्य, जबाबदार शासन व स्केलेबल AI-शक्तिशाली उपायांवर भर देतो. --- **संदर्भ:** - Sinha, P. , Shastri, A. , & Lorimer, S. (2023). How Generative AI Will Change Sales. Harvard Business Review. - Gross, I. & McLeod, L. (2025). How Sales Teams Can Use Gen AI to Discover What Clients Need. Harvard Business Review. - Chung, D. J. , et al. (2025). 5 Gen AI Myths Holding Sales and Marketing Teams Back. Harvard Business Review. - Qualified (2023). AI Agents and the Rise of Agentic Marketing in B2B. - Qualified (2025). The Agentic Marketing Funnel. - McKinsey & Co. (2024). An Unconstrained Future: How Generative AI Could Reshape B2B Sales. - McKinsey & Co. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. - DemandScience (2023). Harnessing the Power of Generative AI in B2B Sales. - Deloitte Insights (2024). Tech Companies Lead the Way on Generative AI. - SonarSource (2023). AI Code Generation: Benefits and Risks.