Ten artykuł, będący częścią Raportu Technologicznego Bain 2025, omawia ewolucję roli sztucznej inteligencji w sprzedaży, podkreślając zarówno wyzwania, jak i znaczny potencjał agentucznej AI. W ciągu ostatnich dwóch lat generatywna AI była promowana jako narzędzie zwiększające produktywność w różnych obszarach, takich jak rozwój oprogramowania czy marketing. Jednakże większość firm jeszcze nie odniosła powszechnych korzyści ani znaczących ulepszeń w zakresie efektywności kosztów i wzrostu przychodów. Agentuczna AI wprowadza autonomiczne agenty zdolne do zarządzania złożonymi przepływami pracy bez interwencji człowieka — ustalają cele, planują, wykonują zadania i się uczą. Obiecuje to inteligentniejsze systemy, szybsze rezultaty i więcej czasu dla pracowników na kluczowe zadania. Jednakże znaczący sukces jest nadal rzadkością; zaledwie kilka firm zgłasza dwucyfrowe wzrosty produktywności, głównie w rozwoju oprogramowania. Sprzedaż, w szczególności, stanowi trudniejsze wyzwanie dla AI ze względu na rozdrobnione codzienne zadania, brak całościowego mapowania procesów, niejasne cele oraz rozproszone dane rozproszone w wielu niezarządzanych systemach. Dodatkowo, procesy sprzedażowe znacznie się różnią w zależności od zespołu i regionu, a sprzedawcy na pierwszej linii często opierają się na zmianach zachowań, uważając realizację kwot za wystarczającą. Wdrażanie AI bez przebudowy procesów sprzedażowych zazwyczaj daje jedynie marginalne zwiększenie produktywności, ponieważ wąskie gardła nadal występują. Pomimo tych przeszkód, potencjał jest niezwykle obiecujący. Sprzedawcy obecnie poświęcają około 25% swojego czasu na bezpośrednią sprzedaż; AI mogłaby znacznie zwiększyć ten czas, automatyzując zadania o niskiej wartości dodanej wokół sprzedaży, co poprawiłoby zaangażowanie klientów.

AI może także zwiększyć wskaźniki konwersji na każdym etapie lejka sprzedażowego, potencjalnie podnosząc wskaźnik zwycięstw o ponad 30%. Badania Bain identyfikują 25 przypadków użycia AI na różnych etapach cyklu sprzedażowego — od generowania leadów po finalizację transakcji — które firmy powinny rozważyć dla maksymalnego efektu. Te zastosowania ewoluowały od tradycyjnej automatyzacji do generatywnej i agentucznej AI. Wczesne wdrożenia, korzystające z rozwiązań bez kodu, już przynoszą konkretne rezultaty. Jednak kluczowe wyzwania obejmują oczyszczanie danych, standaryzację procesów, decyzje dotyczące nadzoru oraz zmianę kulturową — co wymaga eliminacji przestarzałych narzędzi i nawyków. Firmy często mają trudności z określeniem, od czego zacząć. Podstawowe prace, takie jak ulepszanie architektury danych i dopasowanie do celów biznesowych, są niezbędne, ponieważ wiele przypadków użycia AI w sprzedaży jest ze sobą powiązanych. Na przykład generowanie leadów opiera się na czystych, zintegrowanych danych, które dostarczają użytecznych i wiarygodnych wglądów. Udane pilotażowe projekty zazwyczaj skupiają się na początkowych obszarach cyklu sprzedażowego, gdzie sprzedawcy najbardziej potrzebują wsparcia. Aby w pełni wykorzystać potencjał AI w sprzedaży, Bain zaleca kilka kluczowych podejść: - Przyjęcie całościowego spojrzenia na proces, łącząc agentyczną i generatywną AI z automatyzacją, przebudową procesów, oczyszczaniem danych oraz silnym przywództwem. - Przebudowę i re-kształtowanie procesów sprzedażowych zamiast ich automatyzacji w nieskutecznych fragmentach. - Skupienie się początkowo na segmentach o największym wpływie i opracowanie jasnej mapy drogowej. - Priorytetowe traktowanie gotowości danych, koncentrując się na szybkim wprowadzaniu ulepszeń zamiast na idealnych danych, w tym usunięciu nieaktualnych lub niepoprawnych informacji. - Wykorzystanie szybkiego testowania i iteracyjnego uczenia się, aby budować zaufanie i identyfikować wartość. - Zapewnienie wsparcia na poziomie strategicznym oraz wyznaczenie zespołów odpowiedzialnych za realizację z jasno określonymi celami. Chociaż większość firm jeszcze nie osiągnęła znaczących wyników opartych na AI w sprzedaży, to przy jasno wyznaczonych priorytetach, przebudowanych procesach i oczyszczonych danych, wspieranych przez zaangażowanie najwyższego szczebla, mogą one znacznie poprawić produktywność sprzedawców i zyskać przewagę konkurencyjną. Takie przemiany pozwalają sprzedawcom na skupienie się na działaniach dodających wartość i pozycjonują firmy wyżej od konkurentów, którzy nadal wahają się z wdrożeniem. W artykule przywołane są również dodatkowe spostrzeżenia na temat szerszego wpływu AI w różnych branżach, zawarte w Raporcie Technologicznym 2025, obejmującym rozwój oprogramowania, zakłócenia w SaaS, komputery kwantowe oraz robotologię humanoidalną.