Els equips de ingressos han estat lluitant durant anys a totes les indústries i talles d’organització, sovint tenint la sensació que només estan fent petites reparacions a un embut querona sense èxit durador. L’IA encara no ha complert del tot la seva promesa, principalment perquè els llocs de treball no han canviat prou — tot i que això està a punt de començar a canviar dràsticament. Quan arribem a 2030, s’espera que l’IA agentica gestioni una part significativa de les interaccions digitals: Cisco prediu que el 68% dels processos de servei seran automatitzats el 2028, amb vendes i màrqueting gairebé iguals al darrere. Capgemini estima que els agents autònoms podrien desbloquejar uns 450. 000 milions de dòlars en valor global. Els primers a adoptar l’IA ja informen de resultats impressionants — Gong va trobar que els equips que utilitzen IA generen un 77% més de revenue per representant — i la implementació d’IA creix a un ritme ràpid, amb un augment superior al 282% any rere any. No obstant això, l’IA agentica no tindrà èxit sense una estratègia i una visió clares. **El canvi cap als equips de ingressos agentics (2025–2030)** Actualment, molts líders veuen l’IA com una eina útil però limitada (per exemple, redactar correus electrònics, avaluar leads), però perden l’oportunitat d’entendre la gran evolució cap als agents d’IA que gestionen tot el flux de treball de ingressos de principi a fi. L’adopció s’accelera — l’estudi CIO de Salesforce destaca que el desplegament complet d’IA va passar del 11% al 42% en un any — però la majoria d’organitzacions encara la consideren com un “ajudant”. Els primers a adoptar-la, ja sigui en diverses indústries, ja veuen millores en el rendiment de vendes del 25–30% mitjançant tecnologies predictives i generatives. Fins al 2030, els equips de ingressos es tornaran més àgils i més ràpids, ja que els agents d’IA absorbeixen gran part de la càrrega operativa. **L’estructura del motor d’ingressos del 2030** - **Pods de vendes:** Agents humans de comptes (AEs) combinats amb SDRs d’IA que gestionen investigacions, contactes, qualificacions i tasques de CRM. La previsió impulsada per IA mantenir els dades actualitzats. - **Pods de màrqueting:** Dirigits per un cap creatiu, recolzats per agents d’IA de contingut i de viatge que experimenten i personalitzen hiper les campanyes de manera constant. - **Centre de RevOps:** Supervisa agents que gestionen la encaminament, avaluació, lògica territorial, modelatge de retribucions i neteja de dades. Els dos factors claus són la memòria compartida entre funcions i l’optimització real 24/7, transformant els equips agentics en “màquines d’optimització contínua” amb humans centrats en estratègia i IA encarregada de finetuning. **RevOps amb IA: Divisió del treball** L’IA agentica no substituirà els humans, sinó que s’encarregarà de moltes tasques rutinàries, alliberant les persones per al judici, l’empatia i decisions subtils. Fins al 2030, els agents gestionaran: - Prospecció i recerca d’intents mitjançant múltiples senyals digitals - Contacte multicanal (email, veu, SMS, xarxes socials) com a SDRs totalment automàtics - Actualitzacions de CRM i enriquiment de dades - Previsions en temps real, modelatge de escenaris i puntuacions de risc de negoci - Aprovat de preus i lògica de descomptes - Monitorització de la salut del client i accions proactives de fidelització Els humans se centraran en negociacions complexes, creació de narratives, percepció de subtileses més enllà de les dades i coaching a agents d’IA. El flux de treball seguirà un ritme de proposta per part de l’IA, ajust per part dels humans, execució per part de l’IA i supervisió humana, creant una associació equilibrada. **Vendes impulsades per IA el 2030** La venda experimentarà la transformació més significativa, passant del cicle tradicional “prospecte → avaluar → presentar → negociar” a un procés més fluid que elimina el treball previ. Plataformes emergents com Outreach i SuperAGI ja automatitzen la recerca, la redacció, l’enviament i el seguiment. Quan arribem al 2030, els SDRs d’IA podran: - Construir i actualitzar llistes de prospectes - Enviar contactes multicanal oportuns - Qualificar lead amb precisió - Programar reunions i gestionar l’administració sense errors Això permetrà als AEs centrar-se en converses significatives, estratègia de negoci i dinàmica de relacions. **Vendre a clients automàtics** Fins al 2030, els equips de ingressos interactuaran cada vegada més amb “clients automàtics”, com bots de compra i agents de la part del comprador que avaluen proveïdors abans que els humans hi intervenen.

Aquests bots prioritzen una documentació neta, dades estructurades de producte, preus transparents i SLA clars. Els equips de ingressos han de: - Identificar i tractar de manera diferent els leads no humans - Mantenir contingut compatible amb IA - Garantir dades de producte i preus consistents L’IA agentica ajudarà en la gestió d’aquestes demandes. **Màrqueting amb IA i creixement autònom** Màrqueting actualment pateix fragmentació i una adopció poc efectiva d’IA, amb només un 7% de professionals del sector que asseguren que l’IA ha millorat l’eficàcia (estudi de Capgemini). Moltes eines disconnectades no comparteixen dades ni memòria, limitant la intel·ligència de l’IA. L’IA en RevOps unificarà dades, lògiques i fluxos de treball perquè els sistemes agentics puguin fer-ne ús. Això permetrà: - Que els agents de contingut generin i testejin variants de manera contínua - Que els agents de viatge optimitzin missatges i moments basats en dades d’interacció - Reassignar pressupostos de manera dinàmica - Reconstruir audiències amb freqüència mitjançant agents de segmentació L’IA també donarà suport als clients automàtics, assegurant que el contingut estigui estructurat i optimitzat geogràficament. Pel que fa a la fidelització, els agents d’IA monitoritzaran sentiments i ús, permetent intervenir de manera proactiva en màrqueting i servei al client. **RevOps: El cervell del motor d’ingressos** Fins al 2030, RevOps serà la torre de control que orquestri tot l’abanic d’agents d’IA en venda i màrqueting. Les seves responsabilitats inclouen gestionar encaminament de lead, aplicació de SLA, modelatge territorial, previsió, puntuació de risc de negoci i neteja de dades. Aquesta fase representa un canvi de “gestió d’eines” a “gubernament de comportament”. Les companyies que ja implementen sistemes agentics experimenten millores com previsió més ràpida i canals de venda més nets, via automatització de tasques rutinàries. **Integritat de les dades: el repte crític** Gartner adverteix que més del 40% dels projectes d’IA agentica podrien fracassar el 2027, principalment per la mala qualitat de les dades, la manca de propietat clara i absència de guàrdies. Dades mal definides, amb marques de temps inconsistents o històrics incomplets confonen els agents d’IA i erosionen la confiança humana. El RevOps actua com a mesura de seguretat, establint regles, supervisant els logs, ajustant paràmetres i evitant errors car no sempre econòmics, com descomptes excessius. **Model operatiu per als equips de ingressos agentics** Els obstacles d’implantació són sobretot de governança, persones i claredat, no només de tecnologia. Els sistemes agentics requereixen entorns operatius clars: - **Pas 1: Governança** Definir descripcions de treball per als agents d’IA que detallen abast, eines, processos d’escalat i punts de intervenció humana. Implementar controls d’observabilitat i override, amb documentació permanent d’ètica i polítiques d’escalat per garantir una posada en marxa segura. - **Pas 2: Readaptació de l’equip** Fomentar: - Lletres d’IA i habilitats d’orquestració d’agents - Narratives explicatives dels resultats de l’IA - Capacitats per dissenyar experiments i proves - Alineació de l’experiència de client entre equips cross-funcionals - Col·laboració estreta CMO–CIO ja que la IA difumina la gestió tradicional del martech - **Pas 3: Pla a llarg termini** Elaborar plans per fases: - *Preparació:* Neteja de dades, unificació de perfils, pilotatge d’agents (com detectores de descàrrec) - *Escalabilitat:* Crear un centre de control proactiu RevOps d’IA, orquestrar fluxos de treball, posar en marxa guàrdies i monitoratge, gestionar força de treball híbrida - *Optimització:* Fer que múltiples agents compartin memòria, remodelar vendes i màrqueting per a compradors humans i automàtics, i fer que els humanistes se centrin en estratègia, creativitat i relacions Transformar aquesta estructura prendrà anys i requerirà governança i supervisió constants. **Projectant equips de ingressos guanyadors el 2030** Els líders de ingressos volen avançar més enllà de processos caòtics i de la fragilitat actual. La transició cap a l’autonomia ofereix una autèntica oportunitat de reconstruir motors d’ingressos funcionals. Fins al 2030, l’IA agentica assumirà la major part dels processos rutiners — no perquè els humans no puguin, sinó perquè la seva millor aplicació serà en negociar, construir confiança, innovar i navegar la complexitat. La veritable avantatge competitiu no serà en el front entre usuaris i no-usuaris d’IA — aquest fracàs s’està a prop de tancar-se — sinó entre organitzacions que estableixin models d’operació sòlids, estables i integrats amb IA dins de les operacions d’ingressos.