Stručnjaci za prodaju često se suočavaju s teškom dilemom tokom poziva prodaje naivštinskim klijentima: da li da nastave s angažmanom potencijalnog klijenta ili da prekinu razgovor kako bi se fokusirali na drugu potencijalnu priliku. Odluka o odabiru je ključna, posebno u situacijama kada prodavači imaju mnogo potencijalnih klijenata, ali su ograničeni vremenom i suočavaju se s čestim odbijanjima. Uprkos njenom značaju, istraživanja o načinu donošenja ovih odluka, njihovoj optimalnosti i načinima za poboljšanje procesa, dosad su bila oskudna. Nedavno istraživanje popunjava tu prazninu analizom donošenja odluka u prodaji visokog volumena, koja karakteriše obilje potencijalnih klijenata, uski vremenski okviri i visoki risk od neuspjeha poziva. Istraživanje primjenjuje okvir za optimalno zaustavljanje – matematičku strategiju koja identifikuje najbolji trenutak za prestanak aktivnosti radi maksimizacije nagrade. Istraživači su kreirali sekvencijalni agent za donošenje odluka zasnovan na modelima jezika, nazvan "agent za zaustavljanje", koji je osposobljen da uči kada je potrebno prekinuti prodajne pozive, oponašajući optimalnu strategiju zaustavljanja izvedenu iz prethodnih podataka o prodaji. Ovaj AI alat analizira složene tekstualne podatke s poziva, koristeći prirodni jezik za određivanje trenutka prekida. Podržava integraciju i s otvorenim i s vlasničkim velikim modelima jezika, što ističe njegovu fleksibilnost. Testiran na pozivima u okviru velikog evropskog telekomunikacionog preduzeća, agent za zaustavljanje smanjio je vrijeme provedeno na neuspješnim pozivima za 54%, što predstavlja značajno unapređenje efikasnosti, pri čemu je zadržao gotovo sve uspješne prodaje, uprkos kraćim pozivima.

Ušteđeno vrijeme moglo bi se prerasporediti na nove pozive, što bi povećalo očekivani volumen prodaje za do 37%. Dalja analiza otkrila je da su prodavci često previše fokusirani na nekoliko očiglednih lingvističkih signala nezainteresovanosti, zanemarujući suptilnije naznake, što je dovodilo do lošeg predviđanja rizika od neuspjeha poziva i ukazuje na kognitivne pristrasnosti koje ograničavaju optimalno donošenje odluka u realnom vremenu. Ovi nalazi ističu vrijednost AI-driven alata kao što je agent za zaustavljanje u prevazilaženju ljudskih kognitivnih ograničenja, čime se poboljšava upravljanje vremenom i efikasnost prodaje. U današnjem konkurentnom tržištu, optimizacija kontakata s kupcima i vremena agenata ključni su za uspjeh, a AI sistemi pružaju obećavajuće rješenje. Osim u prodaji, ovo istraživanje ističe širu potencijalnu ulogu AI u poboljšanju brzog donošenja odluka u složenim, dinamičnim situacijama. Buduća istraživanja mogla bi prilagoditi ovaj pristup drugim kontekstima zasnovanim na razgovoru, poput korisničke podrške, telemarketinga i pregovora, čime bi se povećala operativna efikasnost u raznim industrijama. Ukupno gledano, ovo istraživanje predstavlja značajan napredak u primjeni AI za optimizaciju ljudskog donošenja odluka u prodaji, omogućavajući poslovnim subjektima da smanje gubljenje vremena i znatno podignu učinkovitost, pametno odlučujući kada prekinuti neproduktivne interakcije. Kombinacija ljudskog iskustva i AI podrške u donošenju odluka obećava transformativne utjecaje na upravljanje prodajnim timovima i strategije.