Наступний рубіж операцій, керованих штучним інтелектом

У середині всього ажіотажу навколо DeepSeek та більш широкого сплеску інновацій штучного інтелекту відбувається новий зсув, який тихо захоплює та змінює, як організації будуть автоматизувати свої робочі процеси. З уже існуючою моделлю Operator від OpenAI, команда Qwen від Alibaba最近 випустила свою власну версію операторської рамки – інновацію, яка може фундаментально змінити, як штучний інтелект взаємодіє з повсякденними інструментами. У своєму останньому оновленні, Qwen демонструє силу штучного інтелекту для автономного контролю ПК та смартфонів, відкриваючи неймовірні можливості для автоматизованих завдань. Цей розвиток, хоча й не такий привабливий, як певні генеративні моделі штучного інтелекту, може мати більш глибокий вплив на продуктивність у реальному світі.

Трансформація операцій GTM

Одним з найбільших наслідків цих “операторських” моделей є стратегії виходу на ринок (GTM). Робочі процеси маркетингу та продажів стоять на порозі великого зсуву автоматизації. Інструменти SDR, засновані на штучному інтелекті, вже входять на ринок за різними ціновими категоріями – від простих рішень для збагачення та послідовної електронної пошти за близько $200/місяць до повноцінних послуг SDR штучного інтелекту, що коштують $3,500/місяць або більше.

Вплив вже очевидний у організаціях. Як зазначає Джεφ Шепард, GM у Wrike, “З O1 та Operator, я зміг створити дуже складний двигун для оцінки лідів за день, що зазвичай займало б тижні у моєї команди”.

Фактично, мені вдалося створити свій власний SDR штучного інтелекту з Operator менш ніж за 30 хвилин – доказ того, що автоматизація не тільки потужна, але й дедалі більш доступна. З оперативної точки зору, компанії витрачають величезні ресурси на збагачення даних та оцінку лідів, щоб забезпечити цільову роботу з正确ними організаціями. Оркеструючи інтеграції між LinkedIn, CRM та рішеннями на основі Operator, ми можемо створити персоналізований двигун для оцінки лідів, який збагачує дані в реальному часі. Замість того, щоб покладатися на дорогі підписки третіх сторін або ручну обробку даних, команди можуть зосередитися на стратегії та побудові відносин, дозволяючи штучному інтелекту займатися монотонними, повторюваними завданнями.

Бізнес-світ швидко визнає цей потенціал. Віталій Кузьмін, засновник NBSE Consulting, поділяє, що “За 24 години після випуску, двоє моїх клієнтів з операцій звернулися зі запитом: ‘Що ми можемо зробити з цим, щоб зменшити обсяг роботи людей?'” Організації, які швидко рухаються та приймають ці технології, випередять своїх конкурентів, реалізуючи значні економії та підвищуючи продуктивність працівників. Гонка за автоматизацію GTM штучного інтелекту вже розпочалася – питання в тому, як швидко компанії адаптуються?

Голосовий штучний інтелект та майбутнє продажів

Голосовий штучний інтелект – ще одна швидко розвивається галузь, яка змінить продажі. Уявіть собі SDR штучного інтелекту, який безшовно вплітає у вашу компанію рамки кваліфікації – як BANT чи MEDDIC – та автономно проводить початкові дзвінки до потенційних клієнтів. Використовуючи потужну документацію та внутрішні критерії тренування, ці розмовні агенти можуть обробляти звичайні дзвінки, звільняючи людські продажеві команди для концентрації на розвитку високоцінних можливостей. Коли ці голосові моделі набувають складності, вони стануть частиною вашого продажевого стека, обробляючи все – від ввічливих повторних дзвінків до глибшого питання про кваліфікацію.

Зшите разом кодуванням агента

Всі ці можливості залежать від взаємодії – здатності зшити голосові інструменти, операторські рамки та дані про збагачення у єдиний робочий процес. Саме тут кодувальний агент стає ігровим змінником. Замість ручного балансування інтеграцій або очікування на перевантажені команди розробників, Zencoder може оркеструвати ці з’єднання автоматично. Ми бачимо себе як диригента зростаючого оркестру штучного інтелекту, забезпечуючи, щоб кожна частина – Operator, Qwen, голосові додатки, набори даних про збагачення – працювала в гармонії.

Основний висновок? Справжня трансформація штучного інтелекту не полягає лише у сенсаційних проривах; вона полягає у застосуванні цих нових можливостей для розв’язання повсякденних болів у більш безшовному, масштабному вигляді. Я переконаний, що використання цих операторських моделей переозначить, як операції GTM будуть проводитися, роблячи маркетинг та продажі більш точними та менш повторюваними. Компанії, які зараз змінюють свій напрям – адаптуючи свої продажеві стеки, використовуючи голосову автоматизацію та приймаючи кодувальні агенти – будуть тими, хто виділяється у цьому дедалі більш конкурентному бізнес-ландшафті, керованому штучним інтелектом.

Реальні реалізації вже демонструють перспективні результати. Нік Роко, засновник та CEO у StellarStream AI, повідомляє: “Інтеграція інструментів SDR штучного інтелекту у наш рух GTM трансформувала, як ми підходимо до входу та виходу. Кваліфікація лідів раніше була нашою найбільшою перешкодою, але тепер наш агент штучного інтелекту досліджує кожен лід, оцінює його на основі фірмографічних даних та якості взаємодії та миттєво повідомляє нашій команді. Кожен лід у нашому CRM залучений якимось чином, забезпечуючи, що жодна можливість не пропаде дарма.”

Справжня сила цих інструментів полягає у тому, як добре вони працюють разом – поєднуючи голосову технологію, операторські рамки та дані про збагачення у безшовні робочі процеси. Замість того, щоб склеювати різні інструменти або перевантажувати команди розробників, організації можуть використовувати кодувальні агенти для автоматичного оброблення цих з’єднань.

Фактично, справжня трансформація штучного інтелекту не полягає у сенсаційних заголовках – вона полягає у розв’язанні повсякденних проблем у більш розумних, ефективних способах. Коли ці інструменти дозрівають, вони змінюють, як компанії xửляють маркетинг та продажі, роблячи ці операції більш точними та менш ручними. Організації, які швидко адаптуються, приймаючи автоматизацію та інструменти, керовані штучним інтелектом, отримають значну перевагу у сучасному конкурентному бізнес-ландшафті.