peļņas komandas gadu gaitā visās industrijās un organizāciju lielumos ir saskārušās ar izaicinājumiem, bieži jūtoties kā bezgalīgi tiek labotas noplūdēs esošas tvertnes, taču ilgtermiņā panākumu nav bijis. Mākslīgais intelekts vēl nav pilnīgi īstenojis savu solījumu, galvenokārt tādēļ, ka darba vietas vēl nav pietiekami daudz mainījušās — taču tas tuvākajā laikā mainīsies drastiski. Līdz 2030. gadam gaidāms, ka mākslīgais intelekts ar aģentu palīdzību pārņems ievērojamu daļu digitālo mijiedarbību: Cisco prognozē, ka līdz 2028. gadam 68% no servisa darba plūsmām tiks automatizētas, ar priekšgalu pārdošanas un mārketinga jomā. Capgemini aprēķina, ka autonomie aģenti varētu atbloķēt aptuveni 450 miljardus dolāru globālās vērtības. Agrīnie mākslīgā intelekta lietotāji ziņo par ievērojamiem rezultātiem — Gong konstatēja, ka komandas, kas izmanto AI, gūst par 77% vairāk ieņēmumu uz pārstāvi — un AI ieviešana strauji attīstās, gada griezumā pieaugot par vairāk nekā 282%. Tomēr, bez skaidras stratēģijas un vīzijas, aģentu AI nevarēs gūt panākumus. **Pārmaiņas uz aģentu ieņēmumu komandām (2025–2030)** Pašlaik daudzi līderi AI uzskata par noderīgu, bet ierobežotu rīku (piemēram, e-pastu sastādīšanu, iespēju novērtēt potenciālos klientus), neredzot pilnvērtīgu evolūciju uz AI aģentiem, kas pārņemētu visu ieņēmumu darba plūsmu pa posmiem. Adopcijas temps strauji pieaug — Salesforce CIO pētījums norāda, ka pilnas AI ieviešanas līmenis gada laikā ir palielinājies no 11% līdz 42% — taču lielākā daļa organizāciju vēl joprojām AI uztver kā “sargkāju”. Agrīnie lietotāji dažādās nozarēs jau redz 25–30% pārdošanas veiktspējas uzlabojumus, izmantojot paredzēšanas un ģeneratīvās tehnoloģijas. Līdz 2030. gadam ieņēmumu komandas kļūs plānākas un elastīgākas, jo AI aģenti uzņems lielāko daļu operatīvā darba slodzes. **2030. gada ieņēmumu dzinēja struktūra** - **Pārdošanas podi:** Cilvēki Kontu izpilddirektori (AEs) darba duo ar AI pārdošanas attīstības pārstāvjiem (SDRs), kas nodarbojas ar pētījumu, sasniegšanu, kvalifikāciju un CRM uzdevumiem. AI balstīta prognozēšana uztur datus aktuālus. - **Mārketinga podi:** Vadīts ar radošo vadītāju, atbalstīts ar AI satura un ceļa aģentiem, kas pastāvīgi veic eksperimentus un hiper-personalizē kampaņas. - **RevOps centrs:** Uzrauga aģentus, kas nodarbojas ar maršrutēšanu, novērtēšanu, teritorijas loģiku, atlīdzības modeļiem un datu tīrību. Divi galvenie veicinātāji — kopīga atmiņa starp funkcijām un patiesa 24/7 optimizācija — padarīs aģentu komandas “nepsūžamām optimizācijas mašīnām”, kur cilvēki fokusēsies uz stratēģiju, bet AI – uz smalku korekciju. **AI RevOps: Darba dalījums** Aģentu AI neizstās cilvēkus, bet pārņems daudzus rutīnas darbus, atbrīvojot cilvēkus no ikdienas pienākumiem, ļaujot koncentrēties uz spriešanu, empātiju un niansēm. Līdz 2030. gadam aģenti rūpēsies par: - Potenciālo klientu meklēšanu un nodomu noskaidrošanu, izmantojot dažādus digitālos signālus - Multikanāla sasniegšanu (e-pasts, balss, SMS, sociālie tīkli) kā pilntiesīgi AI SDR - CRM atjaunināšanu un datu bagātināšanu - Reāllaika prognozēšanu, scenāriju modellēšanu un darījumu riska novērtēšanu - Cenu apstiprinājumiem un atlaides loģiku - Klientu veselības uzraudzību un sagatavošanu lojalitātes stratēģijām Cilvēki fokusēsies uz sarežģītām pārrunām, stāstu veidošanu, nelielām niansēm, ko neparedz dati, un AI aģentu apmācību. Darbplūsma ietvers sadarbošanos: AI ierosina, cilvēki pielāgo, AI izpilda, bet cilvēki uzrauga — veidojot līdzsvarotu partnerību. **AI pārdošana 2030. gadā** Pārdošanas pieredze piedzīvos visnozīmīgāko AI pārveidi, pārejot no tradicionālā “potenciālais klients → kvalifikācija → pitches → saruna” cikla uz elastīgāku procesu, kas izslēdz sagatavošanās darbu. Tiekos platformas kā Outreach un SuperAGI jau šobrīd automatizē pētījumus, rakstību, sasniegšanu un turpinājumus. Līdz 2030. gadam AI SDRs būs spējīgi: - Veidot un atjaunināt potenciālo klientu sarakstus - Nosūtīt savlaicīgas multikanāla sasniegšanas - Precīzi kvalificēt potenciālos klientus - Plānot tikšanās un bez kļūdām pārvaldīt administratīvos darbus Tas ļaus AEs koncentrēties uz nozīmīgām sarunām, darījumu stratēģijām un attiecību veidošanu. **Pārdošana mašīnu klientiem** Līdz 2030.

gadam ieņēmumu komandas arvien vairāk sadarbos ar “mašīnu klientiem” — pirkšanas botiem un pircēju aģentiem, kas vērtē piegādātājus pirms cilvēku iesaistīšanās. Šie botu uzdevumi ir uzsvērt skaidru dokumentāciju, strukturētus produktu datus, caurspīdīgus cenrāžus un skaidrus SLA. Ieņēmumu komandas būs jāidentificē un jāapstrādā šādi: - Atšķirt un izvēlēties, vai potenciālais vadītājs ir cilvēks vai mašīna - Uzturēt AI lasāmus saturus - Nodrošināt konsekventu produktu un cenu datu pārvaldību Aģentu AI palīdzēs pārvaldīt šīs prasības. **AI mārketings un autonomais izaugsmes process** Mārketings šobrīd saskaras ar fragmentāciju un neefektīvu AI ieviešanu — tikai 7% mārketinga speciālistu uzskata, ka AI ir uzlabojis efektivitāti (Capgemini pētījums). Daudzas atsevišķas rīku kopas nespēj dalīties ar datiem vai atmiņu, ierobežojot AI intelektu. AI RevOps apvienos datus, loģiku un darba plūsmas, ko varēs izmantot aģentu sistēmas. Tas ļaus: - Satura aģentiem nepārtraukti radīt un testēt dažāvas variācijas - Ceļa aģentiem optimizēt vēstījumus un noskaņojumu, balstoties uz iesaistes datiem - Budžeta aģentiem dinamiskāk pārdalīt izdevumus - Segmentācijas aģentiem regulāri pārveidot auditorijas AI arī palīdzēs strukturēt un ģeogrāfiski optimizēt saturu mašīnu klientiem. Atturēšanas jomā AI aģenti uzraudzīs sentimentu un lietojumu, ļaujot mārketingam un klientu apkalpošanai veikt proaktīvas iejaukšanās. **RevOps kā ieņēmumu dzinēja gals** Līdz 2030. gadam RevOps kļūs par vadības centru, kas koordinēs mākslīgā intelekta aģentu darbu pārdošanā un mārketingā. Tas pārvaldīs potenciālo klientu maršrutēšanu, SLA ievērošanu, teritoriju modeli, prognozes, darījumu riska vērtēšanu un datu tīrību. Tas nozīmē pāreju no “instrumentu pārvaldības” uz “uzvedības pārvaldi”. Uzņēmumi, kas jau ievieš aģentu sistēmas, redz uzlabojumus — piemēram, ātrāku prognozēšanu un tīrākas pārdošanas ceļus, automatizējot rutīnas procesus. **Datu integritātes būtiskums** Gartner brīdina, ka līdz 2027. gadam vairāk nekā 40% aģentu AI projektu varētu nepanākt panākumus, galvenokārt datu kvalitātes, atbildības un drošības trūkuma dēļ. Neskaidras datu definīcijas, laika zīmogi un nepilnīgi vēstures ieraksti rada grūtības AI aģentiem un samazina cilvēku uzticību. RevOps kalpos kā aizsargs — nosakot noteikumus, uzraugot žurnālus, noregulējot parametrus un novēršot dārgas kļūdas, piemēram, pārmērīgu atlaides piešķiršanu. **Darba modelis aģentu ieņēmumu komandām** Ieviešanas grūtības galvenokārt ir saistītas ar pārvaldību, cilvēkiem un skaidrību, ne tikai ar tehnoloģijām. Aģentu sistēmas prasa skaidri definētu darba vidi: - **1. solis: Pārvaldība** Definēt AI aģentu darba aprakstus, norādot to optimālo darbības jomu, rīkus, eskalācijas procesus un cilvēka iejaukšanos. Izveidot novērošanas un aizvietošanas kontroles, kā arī pastāvīgi dokumentētēt ētikas un eskalācijas politikas, lai nodrošinātu drošu ieviešanu. - **2. solis: Komandu pārkvalifikācija** Fokusēties uz: - AI kompetences un aģentu pārvaldības prasmēm - Datu sižetu stāstu veidošanu, lai paskaidrotu AI rezultātus - Eksperimentu plānošanu, inovāciju testēšanu - Starpfunkcionālas klienta pieredzes saskaņošanu - Spēcīgu CMO–CIO sadarbību, jo AI mazina tradicionālās martech atbildības robežas - **3. solis: Ilgtermiņa ceļvedis** Izstrādāt posmu plānus: - *Sagatavošanās:* tīri dati, vienotas profila konsolidācijas, pilotprojekti (piemēram, klientu zaudējumu noteikšana) - *Izplatīšana:* izveidot AI RevOps par proaktīvu vadības centru, koordinēt darba plūsmas, ieviešot aizsardzības un uzraudzības mehānismus, kā arī adaptējot darba spēku; - *Optimizācija:* ļaut vairākiem koordinētiem aģentiem ar kopīgu atmiņu sadarboties, pārveidot pārdošanas un mārketinga struktūras, pilnībā pārkārtojot cilvēku lomas uz stratēģiju, radošumu un attiecību veidošanu. Šī pārveidošana prasīs vairākus gadus, ar nepārtrauktu vadību un uzraudzību. **Izveidot veiksmīgas ieņēmumu komandas 2030. gadā** Ieņēmumu vadītāji tiecas pārvarēt haotiskas tvertnes un neaizsargātus procesus. Pāreja uz autonomiju sniedz lielu iespēju pārtaisīt ieņēmumu dzinējus, kas darbojas efektīvi. Līdz 2030. gadam aģentu AI pārņems lielāko daļu ikdienas darba — ne tādēļ, ka cilvēki nevar, bet tādēļ, ka viņu prasmes labāk plašāk izmantot citur: sarunās, uzticības veidošanā, inovācijās un sarežģītības pārvaldīšanā. Galvenā konkurences priekšrocība neatradīsies starp AI lietotājiem un nelietotājiem — šī plaisa tuvosies aizkavēties —, bet starp organizācijām, kas izveidos stipras, stabilas operatīvās struktūras, kas integrē AI ieņēmumu pārvaldībā.