Практическое руководство: как структурировать сложный процесс продаж с помощью ИИ

Технологический рынок переживает серьезное противоречие. В то время как искусственный интеллект (ИИ) преподносится как главный двигатель процветания и производительности в нашу эпоху, руководители корпораций сталкиваются с неприятной статистикой: 95% проектов в области ИИ терпят профессиональный провал. И если мы рассмотрим конкретно инструменты ИИ, направленные на повышение эффективности бизнеса, то сценарий спада повторяется.

IA 25 мая 2026 г. 6 мин чтения Автор: Skyone

Технологический рынок переживает серьезное противоречие. В то время как искусственный интеллект (ИИ) преподносится как главный двигатель процветания и производительности в нашу эпоху, руководители корпораций сталкиваются с неприятной статистикой: 95% проектов в области ИИ терпят неудачу в профессиональном плане. И если мы рассмотрим конкретно инструменты ИИ, направленные на повышение эффективности бизнеса, то сценарий спада повторяется.

Если эта технология настолько революционна, почему же процент неудач в этих проектах так высок?

В 12-м эпизоде подкаста Builders by Skycast( Робсон Дель Фиол директор по образованию в Skyone), Гильерме Гулар(директор по партнерским продажам) и Бруно Кустодио (специалист по корпоративным продажам) рассказали, что причина кроется не в недостаточной функциональности алгоритмов, а в хроническом пробеле в их реализации.

Ниже мы рассмотрим основные стратегии, обсуждаемые экспертами, которые помогут вам оптимизировать вашу воронку продаж, структурировать данные и объединить ИИ и сторителлинг для увеличения продаж и повышения рентабельности.

1. Сложная шахматная доска продаж: поверхностный контекст, поверхностная реакция

В сфере корпоративных продаж B2B процесс продаж превратился в крайне нестабильную экосистему. В отличие от небольших сделок, современный корпоративный ландшафт характеризуется постоянными слияниями и поглощениями (M&A), высокой текучестью кадров среди руководителей, принимающих решения, и все более многочисленными и аналитически настроенными комитетами по закупкам.

В этом сценарии попытка использовать инструменты генеративного ИИ без надлежащей доработки — это верный путь к провалу. Как метко заметил Гуларт:

Поверхностный контекст приводит к поверхностным и шаблонным ответам.
Гильерме Гулар

Если вы предоставите своему ИИ поверхностные данные, он выдаст общие выводы, которые не окажут существенного влияния на сложные переговоры. Чтобы получить действительно креативные, инновационные и нестандартные ответы, профессионалу необходимо максимально конкретизировать модель: от полной истории отношений с клиентом до макроэкономических проблем сектора, в котором работает клиент.

2. Сотрудничество с ИИ: специализация по этапам воронки продаж

Одна из самых больших операционных ошибок, которые допускают компании, — это восприятие ИИ как единого, волшебного существа, способного решить все проблемы продаж разом. «Хак», предлагаемый Бруно Кустодио, прямо противоположен: создание специализированных агентов ИИ для конкретных этапов воронки продаж.

Вместо универсального помощника, операционная эффективность достигается за счет совместной работы нескольких искусственных интеллектов:

Подготовка к встрече	➔	Он отображает рыночную ситуацию, данные компании и профиль собеседника.
↓
После встречи	➔	Перепишите и структурируйте заметки, а также оформите основные положения решения.
↓
Разработка предложения	➔	Проверьте достоверность изложенной истории и адаптируйте предложение к тону общения клиента.

Хранилище данных и архитектура RAC

Для того чтобы этот механизм функционировал без возникновения печально известных «галлюцинаций» (когда ИИ создает фиктивные данные на основе некорректных систем стимулирования), интеграция системы становится обязательной.

Бессмысленно хранить данные, разбросанные по CRM, WhatsApp и записанным звонкам, если они не взаимодействуют друг с другом. Необходимо объединить хранилище данных и применить современные системы управления и архитектуры, позволяющие ИИ обрабатывать конфиденциальную, проверенную и структурированную информацию.

3. Феномен «неряшливости» и важность критического подхода

Демократизация искусственного интеллекта породила опасный побочный эффект в бизнес-процессах: мусор», представляющий собой «отбросы» или низкокачественный контент, массово создаваемый ИИ в рабочей среде.

Чрезмерная зависимость от инструментов без участия человека создает серьезные риски для работников:

Пастеризация команды: продавцы рассылают одинаковые, холодные электронные письма, не имеющие конкурентных преимуществ.
Атрофия критического мышления: специалисты перестают применять свой рыночный опыт и академические знания, слепо принимая вместо этого первый результат языковой модели.
Разрыв связей: в конечном итоге корпоративные клиенты покупают у людей. Они ценят отношения, тон голоса и чашку кофе, выпитую вместе. Искусственный интеллект должен выступать исключительно катализатором эффективности, а не конечной точкой контакта.

4. Возрождение специалиста по продажам: продавец-архитектор

Традиционная модель оперативного продавца, чья основная функция заключается в ручном вводе данных в многочисленные системы, составлении бюрократических отчетов и обработке повторяющихся заказов, устарела. С появлением интеллектуальной автоматизации, берущей на себя эти оперативные задачи, мы наблюдаем рождение новой профессиональной категории: стратегический продавец или архитектор взаимоотношений.

Атрибут	Специалист по оперативным продажам (в упадке)	Стратегический продавец (будущее)
Направление деятельности	Процедурный процесс, ориентированный на заполнение форм CRM.	Реляционный подход, ориентированный на разработку индивидуальных решений.
Использование времени	Тратить часы на копирование и вставку данных между системами.	Гиперперсонализация взаимодействий и анализ поведения.
Обзор трубопровода	Реактивный подход, выявление узких мест в конце месяца.	Прогнозирование, предвидение корректировок в первую неделю цикла.
Ценность для клиента	Ориентирован на сделки и строго сосредоточен на цене.	Консультативная роль, направленная на внедрение ценности в экосистему клиента.

Как отметил Гуларт, в современных процессах отбора специалисты, демонстрирующие навыки работы с ИИ и свободное владение данными, имеют огромное преимущество. Они проявляют активную приверженность непрерывному обучению и способны ускорить вывод коммерческих предложений на рынок.

Практические советы по повышению продуктивности от экспертов

В завершение дискуссии руководители поделились двумя тактиками, которые прочно вошли в их повседневную практику для получения максимальной отдачи от инвестиций в технологии:

Секрет повествования от Бруно Кустодио

Используйте ИИ, чтобы превратить хаос протоколов и стенограмм совещаний в структурированное бизнес-предложение в формате предложения для руководства. Предложение должно быть разработано с учетом собранных данных и описаний таким образом, чтобы ваш внутренний контакт мог взять его, напрямую представитьсовету директорови представить проект так, как если бы он был создан им самим. Это создает глубокое чувство соавторства и причастности.

Взлом еженедельного прогноза Гильерме Гулара

Вместо того чтобы ждать конца месяца или квартала для корректировки действий, используйте инструменты анализа агрегированных данных для мониторинга состояния воронки продаж и прогнозов еженедельно. Благодаря прогнозным индикаторам, срабатывающим в течение первых семи дней месяца, руководство получает возможность оперативно перенаправлять усилия, корректировать операционные отклонения в работе с партнерами и обеспечивать предсказуемость доходов.

Послушайте полный выпуск на Spotify

Хотите подробно разобраться в том, как структурировать работу этих ИИ-агентов, управлять высокоэффективными командами на рынке канального маркетинга и получить более практические знания для трансформации бизнеса?

Не пропустите полную беседу с Робсоном Дель Фиолем, Гильерме Немо и Бруно Кустодио. Перейдите по ссылке ниже, чтобы прослушать весь подкаст:

👉 Слушайте 12-й эпизод подкаста Builders by Skycast на Spotify!