多年来，各行各业和不同规模的组织的收入团队一直在努力，常常觉得自己只是在不断修补一个漏水的漏斗，但难以取得持久的成功。人工智能（AI）尚未完全兑现其承诺，主要原因是工作场所的变革还不够充分——但这一状况即将发生巨大转变。到2030年，具有主动性的AI预计将承担大量数字交互的任务：思科预测，到2028年，68%的服务工作流程将实现自动化，销售和市场部门也将紧随其后。凯捷估算，自治代理可以释放出全球约4500亿美元的价值。早期AI采用者已报告出色的成果——Gong发现使用AI的团队每个销售代表的收入比未使用的高出77%——而AI的应用也在快速增长，年增长率超过282%。然而，主动性AI的成功离不开明确的战略和愿景。 **向主动性收入团队的转变（2025–2030年）** 目前，许多领导者仍把AI视为一种有用但有限的工具（如：起草电子邮件、评分潜在客户），忽视了向AI代理端到端管理整个收入流程的更大演变。采纳速度在加快——Salesforce的首席信息官（CIO）研究指出，全面AI应用在一年内从11%跃升至42%——但大多数组织仍将AI视为“助手”。跨行业的早期采用者已经通过采用预测和生成技术，看到销售绩效提升25%至30%。到2030年，随着AI代理承担大量操作任务，收入团队将变得更加精简和高效。 **2030年的收入引擎结构** - **销售小组**：由人类客户经理（AE）与AI销售发展代表（SDR）配对，负责研究、外联、资格评估和客户关系管理（CRM）任务。AI驱动的预测保持数据的实时更新。 - **市场小组**：由创意负责人领导，配备AI内容和旅程代理，持续进行试验并实现超个性化营销。 - **RevOps（收入运营）中心**：负责管理调度、评分、区域逻辑、补偿模型和数据清洗的代理。 两个关键支撑要素是跨职能的共享记忆和真正的全天候优化，这将把主动性团队转变为“持续优化机”——人类专注于战略，AI则负责微调。 **AI收入运营：工作分工** 主动性AI不会取代人类，但将接管许多例行任务，解放人员专注于判断、同理心和细微抉择。到2030年，代理将承担： - 利用多种数字信号进行潜在客户挖掘和意向识别 - 作为全功能AI SDR的多渠道外联（电子邮件、语音、短信、社交） - CRM更新与数据丰富 - 实时预测、场景建模及交易风险评分 - 定价审批与折扣逻辑 - 监控客户健康状况，主动触发留存策略 人类则侧重于复杂谈判、打造故事情节、感知数据背后的细微差别，以及指导和激励AI代理。工作流程将以“AI提出建议——人类调整——AI执行——人类监控”的节奏进行，形成一种平衡合作。 **2030年的AI销售** 销售将经历最大规模的AI变革，从传统的“潜在客户→资格审查→推介→谈判”流程，转向更流畅、无需大量准备的过程。诸如Outreach和SuperAGI等新兴的AI SDR平台已能自动完成调研、写作、外联和跟进。到2030年，AI SDR将能够： - 构建和更新潜在客户名单 - 及时进行多渠道外联 - 准确筛选潜在客户 - 无缝安排会议和处理行政事务 这样一来，销售代表便能专注于重要的交流、交易策略和关系维护。 **面向“机器客户”的销售** 到2030年，收入团队将越来越多地与“机器客户”打交道，比如采购机器人和买方代理，这些机器人在人类介入前会评估供应商。这些机器人重视清晰的文档、结构化的产品数据、透明的价格和明确的服务水平协议（SLA）。收入团队需要： - 区分并优先对待非人类潜在客户 - 维护AI可识别的内容 - 确保产品和价格数据的一致性 主动性AI将协助管理这些需求。 **AI市场营销与自主增长** 目前，市场营销面临碎片化，AI的应用效果也不尽如人意，只有7%的营销人员表示AI提升了效果（Capgemini研究）。多种分散的工具无法共享数据或记忆，限制了AI的智能水平。AI收入运营将整合数据、逻辑和工作流程，使得主动性系统能够利用这些资源。这将实现： - 内容代理持续创造和测试变体 - 旅程代理根据互动数据优化信息和时机 - 预算代理动态重新配置支出 - 分段代理频繁重建受众 AI还将通过结构化和地理优化内容，支持机器客户。留存方面，AI代理将监测用户情感与使用情况，使市场营销和客户服务能够主动介入。 **收入引擎的核心——RevOps** 到2030年，RevOps将成为调度所有AI代理的控制塔，管理潜在客户调度、SLA执行、区域建模、预测、交易风险评分和数据整洁。这意味着从“工具所有权”向“行为治理”的转变。采用主动性系统的公司已在通过自动化常规任务实现更快的预测和更清洁的流程方面取得进展。 **数据完整性：关键挑战** Gartner警告，到2027年，超过40%的主动性AI项目可能会失败，主要原因是数据质量差、责任不清和缺乏规章制度。数据定义不一致、时间戳不准确、历史记录不完整，会混淆AI代理，也会削弱人类的信任。RevOps将作为保障，制定规则、监控日志、调整参数，预防高成本的错误，比如过度折扣。 **主动性收入团队的运营模型** 落实现行的关键在于治理、人员和清晰度，而不仅仅是技术。主动性系统需要明确的运营环境： - **第一步：治理** 定义AI代理的岗位说明，明确其职责范围、使用工具、升级与报告流程及人类干预点。建立可观察性和覆盖控制，留存伦理和升级政策的文档，确保安全部署。 - **第二步：团队再培训** 重点培养： - AI素养和代理调度能力 - 解释AI结果的数据讲故事能力 - 设计实验验证创新的能力 - 跨部门的客户体验协调 - 强化首席市场官（CMO）与首席信息官（CIO）之间的合作关系，因为AI模糊了传统市场技术的所有权 - **第三步：长期规划** 制定阶段性计划： - *准备阶段*：整理清洁数据、统一资料、试点AI代理（如客户流失检测） - *扩展阶段*：建立AI收入运营作为主动调度的控制塔，协调工作流程，设立规章制度和监控措施，推行混合工作模式 - *优化阶段*：实现多个合作代理共享记忆，重塑销售和市场的组织结构，适应人机双重采购，逐步将人类角色转移到战略、创新和关系建设上 这一转型过程将持续数年，伴随不断的治理和监控。 **设计面向2030年的成功收入团队** 收入领导者迫切希望摆脱混乱的漏斗和脆弱的流程。向自主化的转变提供了重建高效收入引擎的真正机遇。到2030年，主动性AI将处理大部分日常工作流程——这并非因为人类不能，而是他们的技能能更好地用于谈判、建立信任、创新和应对复杂情况。真正的竞争优势不在于用户与非用户AI的划分（这一差距正在缩小），而在于那些建立了强大、稳定、融合AI的收入运营模式的组织。