სასტრ AI ლონდონში, ემილიამ და მე გადავინაცვლეთ ჩვენს AI SDR (სატყობინებლო განვითარებადი წარმომადგენელი) გზაზე, გავაზიარეთ ჩვენი ყველა ელფოსტა, მონაცემები და შესრულების მაჩვენებლები. რეაქცია იყო საოცარი, თუმცა მთავარი საჩივარი იყო, „ეს ჩემთვის არ მუშობს — ვერ მაქვს თქვენი მასშტაბი, მონაცემები და 10 წლიანი ისტორია. “ ეს არის ცრუ ინფორმაცია. თუ გაქვთ მომხმარებლები, შემოსავალი და რომელიმე ზომის მონაცემთა ბაზა, AI აგენტები შეგიძლიათ იმუშავოთ თქვენთვის. არ გჭირდებათ უზარმაზარი მონაცემები ან ისტორია, მთავარია მტკიცე მეთოდოლოგია. 60, 000-ზე მეტი ჰიპერ-პერსონალიზებული ელფოს telegramიხილიც და 130-ზე მეტი შეხვედრის ავტომატულად დაჯავშნაც, და პროდუქციის 15% ჩვენი ლონდონის ღონისძიების შემოსავალი AI აგენტების წყალობით (შესაძლებელი 50% სების სასტრ AI ყოველწლიურ 2026-ში), აქ არის ჩვენი ხუთი ყველაზე მნიშვნელოვანი გაკვეთილი: 1. **AI აგენტები აკეთებენ იმას, რასაც ადამიანები ვერ ახერხებენ:** ადამიანურმა SDRებმა არ გააგრძელეს დაბრუნების მისვლის მონაწილეებთან ან „გაშლილ“ ლიდებთან, რომლებიც ცდილობდნენ პატარა გარიგებებს; მათ ყურადღება ფოკუსირდებოდა მაღალი ღირებულების სპონსორებზე. ინცენტივების და მონიტორინგის მიუხედავად, მათ ვერ მიაღწიეს შედეგს. AI აგენტები გამოასწორებდნენ ამ neglected ლიდებს, გამოიმუშავებდნენ 15% ლონდონის ბილეთების შემოსავლისა და მიაღწევდნენ 70%-იან გასაღების სჯერ on ghosted leads. AI SDR-ები წარმატებულები არიან tedious, დაბალი პრიორიტეტის სამუშაოებით, რასაც ადამიანები(skip). 2. **ჰიპერ-პერსონალიზაცია მასშტაბით მუშაობს — “ძალიან კარგი” საკმარისია:** ადამიანები აგზავნიდნენ 75-300 პერსონალიზებულ ელფოს საქართველოს თვის განმავლობაში; AI-მა გამოგვეყო თითქმის 60, 000 მოუცლელ თვეებზე — 32-ჯერ მეტი, ვიდრე ადამიანი. AI ელფოსტები არის modestly personalized (მნიშვნელობა 3-დან 6-ამდეout of 10), ახსენებს კომპანიის სახელებს ან ახალი აქტივობა, მაგრამ არ ქმნის elaborate შეტერლიფტებს. სტაბილური, კარგი პერსონალიზაცია მასშტაბით უპირატესობია შპსიანი მიხედვით გამორჩეული მიწოდებას. 3. **ასწავლეთ აგენტები როგორც ახალი თანამშრომლები:** AI SDR-ის პროდუქტები არ ქმნის ავტომატურად შემოსავალს. ჯერ უნდა მოამზადოთ და დახვეწოთ თქვენი გაყიდვების მიდგომა ადამიანებთან: ელფოსტები, სკრიპტები, საჩივრის მსმენელი, დოკუმენტაცია. შემდეგ ცადეთ AI აგენტის სწავლება დაახლოებით ერთი თვეში სანამ მასშტაბზე გადავიდით. მოელის, რომ იგივე სუსტადობა და დისციპლინა იქნება როგორც საუკეთესო SDR-ის დასაქმების დროს, უბრალოდ AI-ის დახმარებით. 4. **უსაზღვრო სეგმენტირება:** არასოდეს გამოიყენოთ AI მთელი მონაცემების ბაზაზე ერთდროულად. ჩააწყვეთ ჯგუფებად 800-1, 000 კონტაქტი, შექმენით პატარა აგენტები სხვადასხვა პერსონაჟებისთვის (CRO, CMO, ვებგვერდის სტუმრები, გაუქმებული მომხმარებლები), და დანიშნეთ კონკრეტული მიზნები (შეხვედრების დაჯავშნა, ბილეთების გაყიდვა, გაუქმებული ლიდების გადაგზავნა). დაიწყე დაბალი რისკის სეგმენტებით — მაგალითად, გამორჩეული ლიდებით ან inbound მოთხოვნებით, რომლებიც ვერ მოხერხდა. თავიდან გამორიცხეთ კრიტიკულ ლიდებს, რათა მართოთ მოლოდინები და აგენტების სწრაფი მოსამზადებლად. 5. **წარმატებისთვის საჭირო აქვთ ზუსტად ორი ადამიანი:** პირველია, ექსპერტი ინჟინერი — სოლუციის არქიტექტორი ან ფორმალური მასპინძელი ინჟინერი, რომელიც დაგეხმარებათ სწავლასა და განლაგებაში. ამ გარეშე, საუკეთესო პროდუქტიც ვერ მიიღებს შედეგს. მეორეა, შიდა GTM ინჟინერი (“AI ნერდი”) ვინც მართავს ორლაინის სისტემას, განსაზღვრავს CTA-ებს, სეგმენტაციას, გრძელვადიან კავშირებს.

ეს ადამიანი ჩვეულებრივ ვერ არის ტრადიციული გაყიდვების სფეროდან, მაგრამ маркетინგიდან, RevOps ან ტექნიკიდან. თვითმომსახურების AI SDR-ები ჯერ ადვანსი არაა. ადამიანის მონაწილეობა აუცილებელია სწავლის და მასშტაბირებისთვის. **ტექნოლოგიური სტეკი რომელიც მუშაობს:** ჩვენ ვიყენებთ 20-ზე მეტი AI აგენტს — მეტს ვიდრე ადამიანური თანამშრომლები (მოხალისეები 6%), Qualified (~6% inbound response და 130-ზე მეტი შეხვედრა აგვისტოს შემდეგ) და Agentforce (70% რეაგირება რეკავშირებაზე). განლაგება და მორგება გაგრძლება დაახლოებით ორ კვირას, საჭირო აქვს რეგულარული მიმოხილვა და დაკავშირებულია ერთმა წყაროსთან, სადაც ინახება კონტაქტები. კომუნიკაციისთვის უპირატესობა მიენიჭება ჩათს (85% პერსპექტივის უპირატესობა), შემდეგ ხმა და ვიდეო (რაც უფრო კომპლექსურია). **რჩევები, რომელთა თავიდან აცილება კარგია:** 1. ადამიანებს ჩააგდეთ task-ებში, რომლებსაც არ უყვართ — მაგალითად, ბილეთების მოსაპოვებელი სამუშაოები; AI ამის გაკეთება უკეთესია და გამოიღებს შემოსავალს. 2. არ გაუკვირდეთ ყოველი შეტყობინების მონიტორინგს AI-ისთვის ადრეც (მაგ. პირველი გამოყენებიდან) — რისკია შეცდომები და სწავლის შესაძლებლობის გართობა. 3. არ გამოავლინოთ AI-ის რებრენდინგის დროც ადრევე, რადგან სწორი დასათავეს დასჭირდება მინიმუმ ორი კვირა. 4. არ ააგოთ AI სტრატეგია იმ გუნდზე, სადაც მიტოვება მოსალოდნელია, რადგან ეს გამოიწვევს დისბართ. 5. სცადოთ ბევრი AI პროვაიდერი ერთდროულად, რაც ღარიბებს სწავლის პროცესს და სამართლიან შეფასებას. უკეთესია აირჩიოთ ერთი ან სამი მოწმენი, და გაამძაფროთ გამოყენება. **მოკლედ:** 2026 წლისთვის აღარ არსებობს არგუმენტი თანმდევი სელფ-პირდაპირობისთვის. AI პროდუქტები — ჩატში, ხმაში და ვიდეოზე — ეფექტურია, მაგრამ საჭირო არის სტრატეგიული მიდგომა: გამეორეთ ადამიანის საუკეთესო პრაქტიკები, შეამდეგეთ აღწერილობა და საბუთები, დახვეწეთ სწავლება, სეგმენტაციის კარებლობა და დანიშნეთ ორი ინდივიდი — ვენდორიდან და შიდა გუნდიდან — ტარებისთვის. ვერცერთს არ შეუძლია უბრალოდ გამოიყენოს AI და წარმატების ჰქონდეს, ამიტომ ადამიანური მონაწილეობა აუცილებელია სწავლისა და მასშტაბირებისთვის. **მუშაობითი ტექნოლოგია:** ჩვენ ვმართავთ 20+ AI აგენტს — მეტს ვიდრე ადამიანური გუნდი, Artisan (~6% გარე რეაპონს), Qualified (~6% შინაგანი რეაგირებას და 130-ზე მეტი შეხვედრა აგვისტოს შემდეგ), და Agentforce (70% გახსნის მაჩვენებელი გადადისკონდირებაში). განლაგება და მორგება იღებს დაახლოებით ორ კვირას, ხოლო რეგულარული თვალი ამოწურვა და დაკავშირება ხდება ერთ წყაროზე კონტაქტებისა და გეგმის დაგეგმვის. კომუნიკაციისთვის უპირატესობა მიენიჭება ჩატს, რაც უმჯობესია 85%-ზე მეტისათვის, და მათემატიკურ ან ვიდეო მედია უფრო კომფლექსუალურია. **უმაღლესი 5 შეცდომა, რომელიც უნდა აირიდოთ:** 1. ადამიანებს მიეცით task-ებში, რა Tasks-შიც მათ უყვართ — მაგალითად, ბილეთების მოწესრიგება; AI უკეთესად და უფრო სწრაფად აკეთებს ამის. 2. არ დააკვირდით ყოველი შეტყობინების გაგზავნას AI-ებისაგან პირველი პერიოდით, რადგან შესაძლებელია შეცდომები და სწავლის შესაძლებლობის დაკარგვა. 3. არ გამოავლინეთ AI-ის სრული ძრავა პირველ ეტაპზე, რადგან საჭიროა მინიმუმ ორი კვირა კიდევ რომ იდეალურად დაიწყოს მუშაობა. 4. შექმენით AI სტრატეგია იმ გუნდზე, სადაც მიტოვება და მიტოვებული ლიდებია, იმიტომ რომ ეს მიგრძვნებს დისკომფორტს. 5. გაამართლებდით ბევრ AI გამყიდველთან ერთდროულად, რაც აფერხებს სწავლის პროცესს და სამართლიან შეფასებას; უკეთესი ვარიანტია შეურთოთ ერთი ან სამი პროვაიდერი და გაამძაფროთ მუშაობა.