Prihodi timova godinama se bore u svim industrijama i veličinama organizacija, često osjećajući da neprestano popunjavaju propuštenu cijev bez trajnog uspjeha. AI još uvijek nije u potpunosti ispunila svoja obećanja, uglavnom zato što radna mjesta nisu dovoljno promijenjena—ali to će se drastično promijeniti. Do 2030. godine, očekuje se da će agentna AI preuzeti značajan dio digitalnih interakcija: Cisco predviđa da će do 2028. godine 68% radnih tokova u usluzi biti automatizirano, a prodaja i marketing vrlo blizu toga. Capgemini procjenjuje da bi autonomni agenti mogli ostvariti približno 450 milijardi dolara globalne vrijednosti. Rani korisnici AI-a prijavljuju impresivne rezultate—Gong je otkrio da timovi koji koriste AI generiraju 77% više prihoda po predstavniku—a implementacija AI rapidno raste, povećavši se za preko 282% godinu na godinu. Međutim, agentna AI neće uspjeti bez jasne strategije i vizije. **Prelaz na agentne prihodne timove (2025–2030)** Trenutno, mnogi lideri smatraju AI korisnim, ali ograničenim alatom (npr. sastavljanje emailova, ocjenjivanje potencijalnih kupaca), propuštajući širu evoluciju prema AI agentima koji upravljaju čitavim radnim tokovima prihoda od početka do kraja. Prihvaćanje se ubrzava—studija CIO-a Salesforcea bilježi skok s 11% na 42% u potpunoj implementaciji AI u godinu dana—ali većina organizacija i dalje tretira AI kao „pomoćnika“. Rani korisnici u svim industrijama već vide poboljšanja od 25–30% u prodajnim rezultatima ulaskom u prediktivne i generativne tehnologije. Do 2030. godine, prihodni timovi će postati efikasniji i brži jer će AI agenti preuzeti većinu operativnog opterećenja. **Struktura prihodnog motora do 2030. ** - **Prodajni pod-timovi:** Ljudski Prodajni predstavnici (AEs) u paru s AI Prodajnim razvojnim predstavnicima (SDRs) koji upravljaju istraživanjem, kontaktiranjem, kvalifikacijom i zadacima u CRM-u. AI-vođeno predviđanje održava podatke ažurnim. - **Marketinški pod-timovi:** Vode ih kreativni lideri, podržani AI agentima za sadržaj i putovanja koja provode stalne eksperimente i hiper-personaliziraju kampanje. - **Centar RevOps:** Nadgleda agente koji upravljaju usmjeravanjem, ocjenjivanjem, teritorijalnom logikom, modeliranjem naknada i higijenom podataka. Dva ključna faktora su zajednička memorija između funkcija i prava 24/7 optimizacija, što pretvara agentne timove u „stale kontinuirane optimizacijske mašine“, s ljudima koji se fokusiraju na strategiju, a AI vrši finu prilagodbu. **RevOps AI: Podjela poslova** Agentna AI neće zamijeniti ljude, već će preuzeti mnoge rutinske zadatke, oslobađajući ljude za procjenu, empatiju i složenije odluke. Do 2030. , agenti će se baviti: - Istraživanjem i unosom namjera koristeći brojne digitalne signale - Multikanalnim kontaktiranjem (email, glas, SMS, društvene mreže) kao potpuno AI SDR-ovi - Ažuriranjem CRM-a i obogaćivanjem podataka - Real-time predviđanjem, modeliranjem scenarija i ocjenjivanjem rizika transakcija - Odobravanjem cijena i logikom popusta - Praćenjem zdravlja kupaca i proaktivnim pokretanjem strategija za zadržavanje Ljudi će se fokusirati na složene pregovore, kreiranje narativa, osjećanje suptilnosti izvan podataka i mentorstvo AI agentima. Radni tok će imati ritam: AI predlaže, ljudi prilagođavaju, AI izvršava, a ljudi nadziru, stvarajući uravnoteženu saradnju. **Prodaja zasnovana na AI u 2030. ** Prodaja će doživjeti najveću transformaciju od AI, prelazeći s tradicionalnog ciklusa „potencijalni kupac → kvalifikacija → prezentacija → pregovori“ u fleksibilniji proces bez pripremnih radnji. Platforme kao Outreach i SuperAGI već automatiziraju istraživanje, pisanje, kontaktiranje i follow-upove.

Do 2030. , AI SDR-ovi će: - Kreirati i osvježavati listu potencijalnih kupaca - Slati pravovremene multikanalne kontakte - Precizno kvalificirati potencijalne kupce - Besprijekorno zakazivati sastanke i obavljati administrativne zadatke Ovim će se prodavači moći fokusirati na važne razgovore, strategiju poslova i odnose. **Prodaja mašinskim kupcima** Do 2030. , prihodni timovi će sve više komunicirati s „mašinskim kupcima“, poput botova za nabavu i agenata sa strane kupca, koji procjenjuju prodavce prije nego što se uključe ljudi. Ti botovi zahtijevaju čistu dokumentaciju, strukturirane podatke o proizvodima, transparentne cijene i jasne SLA-e. Prihodi timovi moraju: - Identificirati i različito tretirati ne-ljudske potencijalne kupce - Održavati sadržaj koji AI može čitati - Osigurati dosljedne podatke o proizvodima i cijenama Agentna AI će pomagati u upravljanju tim zahtjevima. **AI marketing i autonomi rast** Marketing trenutno pati od fragmentacije i nedostatka efikasne implementacije AI – tek 7% marketinških stručnjaka smatra da je AI poboljšao efikasnost (Capgemini). Više razbijenih alata koji ne dijele podatke i memorije ograničava AI-jev intelekt. RevOps AI će objediniti podatke, logiku i radne tokove u oblik koji agentni sistemi mogu koristiti. To će omogućiti: - Agentima za sadržaj da stalno stvaraju i testiraju varijacije, - Putnim agentima da optimiziraju poruke i vrijeme na temelju podataka o angažmanu, - Agentima za budžete da dinamički preusmjeravaju potrošnju, - Segmentacionim agentima da često rekonstruiraju publiku. AI će također podržavati mašinske kupce osiguravajući da je sadržaj strukturiran i geo-optimiziran. Što se tiče zadržavanja, AI agenti će pratiti sentiment i korištenje, omogućavajući marketingu i službi za korisnike da proaktivno intervenišu. **RevOps: Mozak prihodnog motora** Do 2030. , RevOps će biti kontrolni toranj koji koordinira ”štof” AI agenata širom prodaje i marketinga. Odgovornosti uključuju upravljanje usmjeravanjem potencijalnih kupaca, provedbom SLA, modeliranjem teritorija, predviđanjem, ocjenjivanjem rizika od transakcija i higijenom podataka. To predstavlja prelaz sa „vlasništva nad alatima“ na „upravljanje ponašanjem“. Organizacije koje usvajaju agentne sisteme već vide poboljšanja kao brže predviđanje i čišći pipelinevi zahvaljujući automatizaciji rutinskih zadataka. **Integriteta podataka: ključno izazov** Gartner upozorava da će više od 40% projekata agentne AI do 2027. godine propasti, uglavnom zbog lošeg kvaliteta podataka, nejasnog vlasništva i nedostatka zaštitnih mjera. Dosljedne definicije podataka, vremenske oznake i nepopunjene historije zbunjuju AI agente i narušavaju ljudsko povjerenje. RevOps djeluje kao zaštitnik, postavljajući pravila, nadzirući logove, podešavajući parametre i sprječavajući skupe greške poput prevelikog popusta. **Operativni model za agentne prihodne timove** Implementacija je izazovna zbog upravljanja, ljudskih resursa i jasnoće, a ne samo tehnologije. Agentni sistemi zahtijevaju jasno definirane radne okoline: - **Korak 1: Upravljanje** Definisati opise posla za AI agente s rokovima, alatima, procesima eskalacije i točkama ljudske intervencije. Izgraditi mogućnosti nadzora i opcije za preusmjeravanje, s trajnom dokumentacijom etike i politika eskalacije radi sigurne primjene. - **Korak 2: Obuka timova** Fokusirati se na razvoj: - Pismenosti o AI i vještina za orkestraciju agenata - Pričanja priča na temelju podataka za objašnjenje rezultata AI - Dizajn eksperimenata za testiranje inovacija - Izgradnju IA podrške za cross-funkcionalno iskustvo kupaca - Čvrstog suradničkog odnosa CMO–CIO s obzirom na AI koja briše granice u vlasništvu martech-a - **Korak 3: Dugi rok i planovi** Razviti fazne planove: - *Priprema:* Čišćenje podataka, ujedinjavanje profila, pilotiranje AI agenata poput detektora churna - *Razvoj:* Izgradnja AI RevOps-a kao proaktivnog kontrolnog tornja, orkestracija radnih tokova, uspostavljanje zaštitnih mjera i nadzora, upravljanje kombiniranim radnim snagama - *Optimizacija:* Omogućiti višestruke koordinirane agente s dijeljjenjem memorije, remodelirati prodaju i marketing za ljude i mašine kupce, te preusmjeriti ljudske uloge prema strategiji, kreativnosti i izgradnji odnosa Ovaj proces trajat će godine i zahtijevat će stalno upravljanje i nadzor. **Dizajniranje uspješnih prihodnih timova do 2030. ** Lideri prihoda žele prijeći s haotičnih funnelova i osjetljivih procesa na stabilne, autonomne sustave. Ovaj prelaz pruža stvarnu priliku za obnovu prihodne funkcije koja može učinkovitije raditi. Do 2030. , agentna AI će preuzeti većinu rutinskih radnih tokova—ne zato što ljudi ne mogu, nego zato što su njihove vještine bolje usmjerene na pregovaranje, građenje povjerenja, inovacije i navigaciju složenostima. Prava konkurentska prednost neće ležati između korisnika i onih koji ne koriste AI—ovo se jaz zatvara—već između organizacija koje uspostave snažne i stabilne operativne modele s integracijom AI u prihodne procese.