Команды по работе с доходами уже много лет испытывают трудности во всех отраслях и при любой величине организаций, зачастую чувствуя, что они постоянно латают протекающую воронку без долговременного успеха. Искусственный интеллект пока не оправдал своих обещаний, в основном потому, что рабочие процессы не менялись достаточно — хотя ситуация скоро кардинально изменится. К 2030 году ожидается, что агентный ИИ возьмёт на себя значительную часть цифровых взаимодействий: Cisco прогнозирует автоматизацию 68% рабочих процессов в сфере обслуживания уже к 2028 году, а за ними пойдут продажи и маркетинг. Capgemini оценивает, что автономные агенты могут открыть примерно $450 миллиардов глобальной стоимости. Ранние пользователи ИИ отмечают впечатляющие результаты — Gong обнаружил, что команды, использующие ИИ, зарабатывают на 77% больше дохода на каждого представителя — и внедрение ИИ растёт стремительными темпами, увеличившись более чем на 282% по сравнению с прошлым годом. Однако агентный ИИ не достигнет успеха без ясной стратегии и видения. **Переход к агентным командам по доходам (2025–2030)** В настоящее время многие руководители считают ИИ полезным, но ограниченным инструментом (например, для составления письма, оценки лидов), упуская более масштабную эволюцию — управление всей системой доходов агентами ИИ от начала до конца. Внедрение ускоряется — исследование CIO от Salesforce отмечает скачок с 11% до 42% в полном использовании ИИ за год — однако большинство организаций всё ещё воспринимают ИИ как «помощника». Уже сейчас ранние adopters в различных отраслях видят повышение эффективности продаж на 25–30%, внедряя прогнозирующие и генеративные технологии. К 2030 году команды по доходам станут более компактными и быстрыми, так как агенты ИИ возьмут на себя большинство операционных задач. **Структура системы доходов к 2030 году** - **Команды продаж:** Человеческие менеджеры по работе с клиентами (AEs) в паре с ИИ-сотрудниками отдела развития продаж (SDRs), которые занимаются исследованиями, исходящими контактами, квалификацией и задачами CRM. Прогнозирование на основе ИИ держит данные актуальными. - **Команды маркетинга:** Руководит креативный лидер, с поддержкой ИИ-контентных и путевых агентов, проводящих постоянные эксперименты и гиперперсонализацию кампаний. - **Центр RevOps:** Контролирует агентов, отвечающих за маршрутизацию, оценку, территориальную логику, моделирование компенсаций и гигиену данных. Два ключевых элемента — единая память для всех функций и истинная оптимизация 24/7, что превращает агентные команды в “машины постоянной оптимизации”, при этом люди сосредотачиваются на стратегии, а ИИ занимается тонкой настройкой. **RevOps и разделение задач** Агентный ИИ не заменит людей, но возьмёт на себя многие рутинные задачи, освобождая сотрудников для принятия решений, проявления эмпатии и сложных решений. К 2030 году агенты будут заниматься: - Поиском потенциальных клиентов и анализом их намерений по цифровым сигналам - Мультиканальной рассылкой (почта, голос, SMS, соцсети) в роли полных ИИ-сотрудников SDR - Обновлением CRM и обогащением данных - Реальным прогнозированием, моделированием сценариев и оценкой риска сделок - Утверждением цен и логикой скидок - Мониторингом состояния клиента и проактивным запуском программ удержания Люди сосредоточатся на сложных переговорах, создании нарратива, восприятии нюансов за пределами данных и наставничестве для ИИ-агентов. Рабочий процесс будет проходить в ритме: ИИ предлагает, человек корректирует, ИИ выполняет, человек наблюдает, — формируя сбалансированное партнёрство. **Продажи с помощью ИИ в 2030 году** Продажи претерпят наиболее кардинальные преобразования благодаря ИИ, перейдя от классического цикла «отделка → квалификация → презентация → переговоры» к более гибкому процессу без подготовительных работ. Сейчас, такие платформы как Outreach и SuperAGI уже автоматизируют исследования, подготовку, исходящие контакты и последующие действия. В 2030 году ИИ-сотрудники SDR будут: - Формировать и обновлять списки потенциальных клиентов - Отправлять своевременные многоканальные обращения - Точно квалифицировать лиды - Назначать встречи и безошибочно справляться с административными задачами Это позволит менеджерам по работе с клиентами сосредоточиться на содержательных разговорах, стратегии сделок и управлении отношениями. **Продажа машиностроительным клиентам** К 2030 году команды по доходам всё чаще будут взаимодействовать с «машинными клиентами» — например, ботов по закупкам и агентами со стороны покупателей, которые оценивают поставщиков ещё до вовлечения человека. Эти боты требуют чистой документации, структурированных данных о продуктах, прозрачных цен и чётких соглашений уровня сервиса (SLA).

Команды должны: - Выявлять и обрабатывать неполные или нечеловеческие лиды по-другому - Поддерживать содержимое, читабельное для ИИ - Обеспечивать консистентность данных о продуктах и ценах Агентный ИИ поможет управлять этими запросами. **Маркетинг на базе ИИ и автономный рост** На текущий момент маркетинг сталкивается с фрагментацией и слабым внедрением ИИ: всего 7% маркетологов отмечают повышение эффективности за счёт ИИ (отчет Capgemini). Разрозненные инструменты не делятся данными и памятью, что снижает уровень интеллекта систем. В будущем RevOps объединит данные, логику и рабочие процессы, создавая платформу, на базе которой агентский ИИ сможет эффективно действовать. Это даст возможность: - Контентным агентам создавать и тестировать вариации постоянно - Путевым агентам оптимизировать сообщения и тайминги по данным об откликах - Бюджетным агентам динамично перераспределять расходы - Сегментационным агентам часто перестраивать аудитории ИИ также обеспечит структурированные и гео-оптимизированные материалы для машиностроительных клиентов. В сфере удержания AI-агенты будут следить за настроением и активностью клиентов, что позволит маркетингу и службе поддержки реагировать проактивно. **RevOps — мозг системы доходов** К 2030 году RevOps станет центральным органом, управляющим множеством ИИ-агентов в продажах и маркетинге. Его задачи включают управление маршрутизацией лидов, соблюдение SLA, моделирование территорий, прогнозирование, оценку риска сделок и очистку данных. Это означает переход от “владения инструментами” к “регулированию поведения”. Компании, внедряющие агентные системы, уже замечают улучшения: более быстрые прогнозы и чище pipeline благодаря автоматизации рутинных процессов. **Ценность данных — важнейшая задача** Gartner предупреждает, что более 40% проектов агентного ИИ могут потерпеть неудачу к 2027 году из-за плохого качества данных, отсутствия ответственности и оград. Несогласованные определения данных, временные метки и неполная история запутывают агентов ИИ и подрывают доверие людей. RevOps выступает в роли стража, устанавливая правила, следя за логами, настраивая параметры и предотвращая дорогостоящие ошибки, такие как чрезмерные скидки. **Модель работы агентных команд по доходам** Преодоление внедрения связано не только с технологией, а с управлением, кадрами и ясностью целей. Системы агентного типа требуют чёткого операционного окружения: - **Первый шаг: управление** Определить роль ИИ-агентов — их задачи, инструменты, процессы эскалирования и точки вмешательства человека. Создать системы мониторинга и возможности ручного отключения, а также закрепить этично-правовые принципы и процедуры эскалации для безопасного запуска. - **Второй шаг: переквалификация команд** Развивать навыки: - цифровой грамотности и управления агентами - рассказывания историй и интерпретации результатов ИИ - проектирования экспериментов для тестирования решений - кросс-функционального взаимодействия по опыту клиента - сотрудничества CMO и CIO, так как границы ответственности между маркетинговой технологией и ИТ размываются. - **Третий шаг: долгосрочный план** Создать пошаговые стратегии: - *Подготовка:* очистка данных, унификация профилей, пилоты с ИИ-агентами (например, для обнаружения оттока) - *Масштабирование:* формировать RevOps как проактивного контролёра, управлять рабочими потоками, внедрять барьеры и мониторинг — и управлять смешанными командами - *Оптимизация:* обеспечить работу нескольких связанных агентов с памятью, переосмыслить продажу и маркетинг для покупателей-людей и машин, а также перераспределить роли людей в сторону стратегии, креативности и построения отношений Этот процесс займет годы и потребует постоянного управления и контроля. **Создание успешных команд по доходам в 2030 году** Руководители по доходам хотят уйти от хаотичных воронок и нестабильных процессов. Переход к автономии даёт реальную возможность перестроить механизмы, функционирующие эффективно. К 2030 году агентный ИИ возьмёт на себя большинство рутинных задач — не потому, что люди не могут их выполнять, а потому что их навыки лучше применить в других областях: ведении переговоров, построении доверия, инновациях и управлении сложностями. Истинным конкурентным преимуществом станет не раздел между организациями по уровню использования ИИ — этот разрыв сокращается — а между теми, кто создаст сильные, устойчивые операционные модели, интегрирующие ИИ в процессы доходов.