Главное про AI - Вадим Жартун

AI берёт на себя четыре направления работы менеджера по продажам, на которые раньше уходили часы рутины.

Квалификация входящих лидов

Модель оценивает лид по 5–10 критериям (размер компании, должность, отрасль, поведение на сайте) и присваивает оценку от 0 до 100. При оценке выше порога лид идёт в воронку, ниже — отбрасывается или уходит в прогревающую кампанию. Gong и специализированные AI-скоринговые платформы делают это в реальном времени на звонках.

Подготовка к встрече

Модель собирает информацию о клиенте из CRM, последних переписок и публичных источников и формирует одностраничный бриф — что важно знать перед встречей.

Логирование звонка

AI расшифровывает звонок, выделяет ключевые мысли и следующие шаги, обновляет CRM. Экономия: 15 минут после каждого звонка.

Кастомизация презентации

Модель берёт стандартную короткую презентацию для привлечения клиентов (питч-дек, pitch deck) и адаптирует её под конкретного клиента (отрасль, задача, уровень). Gong фиксирует, что персонализированные письма увеличивают процент ответов на 30%.

Gong в феврале 2024 опубликовал исследование «How AI really affects your sales deals» по миллиону сделок с 1200 клиентов. Продавцы, которые используют AI для управления сделками, увеличивают процент закрытых сделок на 35%. Это не «AI закрывает сделки за продавца». Это «AI подсказывает, какие сделки держать в фокусе, где затык, какие следующие шаги назначить». Менеджер, который тратил 4 часа в неделю на подготовку, стал тратить 40 минут. Эффект — в освобождённом времени, не в замене продавца машиной.

HubSpot в AI Trends for Sales 2024 зафиксировал уровень принятия инструмента: 43% продавцов уже используют AI в работе, год назад было 24%. Рост почти в два раза. Задачи: оценка входящих лидов по перспективности, персонализированный первый контакт с потенциальными клиентами, прогнозирование сделок. Из тех, кто внедрил автоматическую оценку лидов с AI, 50% отмечают рост числа квалифицированных лидов. Это не «AI нашёл новых клиентов». Это «AI помог сфокусироваться на правильных клиентах».

Где AI в продажах замедляет, а не ускоряет. HBR в феврале 2026 опубликовал исследование Винсента Ранганатана (Ranganathan) и Сяо Е (Ye): восьмимесячное наблюдение за 200 техническими специалистами, добровольно внедрившими AI-инструменты. Результат — 12-часовые рабочие дни, когнитивная усталость, расширение круга задач. 83% опрошенных заявили, что AI расширил то, что от них ожидают, а переход с двух AI-инструментов на три начал снижать продуктивность. Прямое приложение к продажам: если менеджер получил AI для генерации писем, AI для скоринга, AI для резюме звонков и AI для прогноза, он тратит больше времени на проверку и координацию, чем раньше.

Когда компания автоматизирует AI-агентом первый шаг воронки продаж — квалификацию входящих лидов — и убирает человека-верификатора, первые два-три месяца выглядят как успех. Скорость обработки вырастает в разы, в CRM приходит в пять раз больше лидов, отчётность по объёму блестящая. Через несколько месяцев выясняется, что AI-модель классифицирует не тех лидов как горячие. Она выучила паттерны «компания выглядит как наш клиент» (размер, отрасль, должность), но не отличает реальный спрос от любопытства. Продавцы тратят время на разговоры с «квалифицированными» лидами, которые никогда не купят. Реальные покупатели проходят мимо, потому что модель их отсеяла. Воронка квалифицированных сделок проседает на 30–40%, при этом общая цифра по «обработанным лидам» выглядит как рост. Механика та же, что в поддержке: попытка полностью убрать живого человека из цепочки обходится дороже, чем кажется. В B2B-продажах (business-to-business, продажи компаниям) клиенту нужен человек, которому он доверяет, а не бот, который отвечает за 3 секунды, поэтому автономный AI-агент вместо продавца здесь почти никогда не работает. В B2C (business-to-consumer, розничных продажах) он срабатывает, но только в сегментах с минимальным личным контактом и с простым продуктом.

Типичные ошибки в продажах с AI. Семь типовых ловушек повторяются от компании к компании.

1: AI-агент, который сам закрывает сделки — для B2B это миф, для B2C работает только в сегментах с минимальным личным контактом.

2: Генерация 1000 писем в день — клиенты распознают массовую рассылку и удаляют её без прочтения.

3: Замена SDR (менеджера по развитию продаж) на AI — SDR делает первую квалификацию, без которой воронка пухнет.

4: Скоринг лидов, который менеджер не понимает — чёрный ящик вызывает недоверие, инструмент отключают.

5: Прогноз воронки, который не совпадает с реальностью — менеджеры перестают верить и процессу, и инструменту.

6: AI-агент в чате на сайте, который обещает скидку — конфликт с коммерческой политикой и реальный отток клиентов.

7: Запись звонков без согласия — юридический риск по 152-ФЗ и потеря доверия клиента.

Что внедрять первым в отделе продаж. Резюмирование звонков в CRM через Gong или Chorus — низкий риск, высокий эффект, понятная метрика. Скоринг лидов через Einstein или HubSpot AI — быстро ставится, эффект виден на конверсии. Черновики повторных продающих писем клиентам через Outreach AI — освобождает 1–2 часа в день менеджера. Обогащение контактов через Clay или Apollo — фундамент для любой работы по первому контакту с клиентами. Подсказки на звонке через Gong или Salesloft — для опытных менеджеров, не для новичков. Не внедрять первым полный автономный AI-агент вместо менеджера по развитию продаж (SDR, Sales Development Representative), генерацию голосовых звонков, кастомную модель прогноза воронки и замену CRM на платформу, нативно работающую с AI. Каждый из этих инструментов требует зрелого процесса, которого на старте ещё нет.

Продажи построчно описаны: где модель усиливает, где замедляет, что ставить первым. Следующая функция по близости к клиенту — маркетинг. Контур тот же (где работает, где нет, какие ловушки, что внедрять первым), специфика другая: там AI трогает бренд-голос, а не конверсию в воронке.

AI В МАРКЕТИНГЕ: ПРАВО НА ЧЕРНОВИК, НО НЕ НА ПОДПИСЬ

Маркетинг — вторая функция по приросту от AI после продаж. McKinsey в State of AI 2025 приводит: 71% организаций регулярно используют генеративный AI в маркетинге и продажах, и это самая частая функция применения. Внутри маркетинга разброс огромный: рутинный контент ускоряется в разы, а стратегический креатив почти не трогается. Тезис: AI усиливает маркетолога и редактора, а бренд-голос остаётся за человеком. AI закрывает черновой слой, человек закрывает голос бренда и финальное решение.

МАРКЕТИНГ: РУТИНА, КОТОРУЮ ЗАКРЫВАЕТ AI

Шесть направлений, где AI снимает рутину и не выходит за пределы безопасной зоны.

1: Генерация контента по шаблону — описания товаров, посты в соцсетях, email-рассылки, лендинги. Модель берёт шаблон и информацию о товаре, генерирует 10–20 вариантов за минуту. Качество: 70% от того, что напишет копирайтер, за 5% времени.

2: SEO-контент — статьи для блога,