Пять путей запуска AI-агентов для бизнеса

Добро пожаловать в GTM Newsletter от GTMnow, который читают более 50,000 человек, стремящихся развивать свои компании и карьеры. GTMnow делится инсайтами о стратегиях выхода на рынок, которые способствуют взрывному росту компаний. Мы подчеркиваем стратегии и истории от лучших 1% руководителей GTM, венчурных капиталистов и основателей, стоящих за этими стратегиями и компаниями.

Сегодня все говорят об AI-агентах. Некоторые команды тихо работают над их созданием, другие все еще не знают, с чего начать, а некоторые уже используют агентов для управления значительными частями своих организаций.

Как же запустить агента, который действительно будет работать?

Пять путей для запуска AI-агента

В этом выпуске мы рассмотрим пять различных путей для запуска AI-агента. Каждый путь включает в себя:

  • Для кого он подходит.
  • Что он автоматизирует.
  • Реальные примеры.

Также мы опишем, как каждый путь соотносится с более широкой кривой принятия AI, вдохновленной моделью зрелости Google.

Путь 1. Начало без кода

Если вы только начинаете работать с AI-агентами, это самый простой и быстрый путь к реальному результату. Инженеры не требуются.

Этот путь лучше всего подходит для автоматизации рутинной работы: исходящие звонки, последующие действия, исследование лидов, обновления CRM. Это те задачи, которые часто выполняют SDR или виртуальные ассистенты на начальных этапах.

Используйте этот путь, когда вы:

  • Выполняете множество ролей.
  • Хотите получить результаты за часы, а не недели.
  • Не имеете инженерного ресурса в команде.
  • Тестируете исходящие звонки или реактивацию как канал.

Распространенные ошибки, о которых стоит помнить:

  • Качество запросов и таргетинг. Качество может быстро ухудшиться, если вы не настроите запросы или не уточните фильтры ICP.
  • Без отслеживания в CRM вы не сможете понять, что работает.

Пример использования:

Это может принимать любую форму, которую вы можете себе представить. Вот один пример:

Путь 2. Обернуть агента вокруг существующего рабочего процесса

Если ваша команда уже имеет некоторую структуру (регулярные обзоры, процессы онбординга, подготовка прогнозов и т.д.), агенты могут помочь вам выполнять ту же работу с меньшими затратами времени.

Этот путь работает, оборачивая легкий AI-слой вокруг того, что вы уже делаете регулярно. Вам не нужно изобретать новую систему, просто автоматизируйте те части, которые отнимают время или блокируют скорость.

Используйте этот путь, когда вы:

  • Погружены в повторяющуюся внутреннюю работу.
  • Руководите командой, которая следует процессу, но нуждается в рычаге.
  • Управляете операциями без выделенного RevOps или CS ops.

Распространенные ошибки:

  • Предположение, что агент может выполнять весь рабочий процесс с самого начала. Начинайте с узких задач (резюмировать → опубликовать → предложить), а не с комплексного принятия решений.
  • Контроль качества с участием человека все еще важен на этом этапе.

Пример использования:

Вот один пример:

  • Извлечение транскриптов звонков Gong → резюмирование ключевых выводов.
  • Передача этих данных в Notion или Slack с рекомендованными последующими действиями.
  • Использование LangChain или CrewAI для добавления логики (например, если обнаружен риск оттока → пометить CSM + подготовить электронное письмо).

Путь 3. Создание индивидуального GPT-ко-пилота

Если вы управляете такими задачами, как найм, обзоры воронки, создание обновлений для инвесторов или совета, и все это живет в вашей голове (или в GSheets, Notion и т.д.), индивидуальный GPT-ко-пилот может стать вашим надежным помощником.

Этот путь лучше всего подходит для повторяющихся коммуникационных задач, где формат известен, содержание полуструктурировано, и вы хотите оставаться в рамках существующих инструментов.

Используйте этот путь, если вы:

  • Являетесь единственным основателем или небольшой командой GTM, которая делится множеством обновлений.
  • Устали от переписывания похожих документов каждую неделю (обновления, посты, мемо).
  • Уже работаете в Notion, Slack или Airtable.

Распространенные ошибки:

  • GPT хорошо работает со структурой, но не с нюансами. Если ваш тон важен (для инвесторов, рекрутов или клиентов), добавьте несколько образцов в запрос или системное сообщение.
  • Всегда добавляйте контроль качества с участием человека перед публикацией.

Пример использования:

Вот один пример:

Путь 4. Встраивание агентов в вашу GTM-стратегию

Когда ваши клиенты задают одни и те же 20 вопросов каждый день или ваша команда погружена в заметки по звонкам и последующие действия, встроенные агенты могут взять на себя первую часть работы.

Эти агенты работают внутри инструментов, которые вы уже используете, таких как Intercom, Gong, HelpScout, Zendesk. Они отвечают на вопросы поддержки, резюмируют звонки или даже подготавливают обновления CRM — все это без участия человека.

Используйте этот путь, если вы:

  • Управляете небольшой командой поддержки и нуждаетесь в покрытии.
  • Столкнулись с задержками в последующих действиях после звонков или демонстраций.
  • Ищете рычаги внутри инструментов, в которых ваша команда уже работает.

Распространенные ошибки:

  • Тон и резервные пути. Эти агенты представляют ваш бренд в важные моменты. Убедитесь, что тон звучит человечно, а резервные пути (например, эскалация к представителю) ясны и быстры.
  • Плохой опыт поддержки повлияет на ваш бренд.

Пример использования:

Вот один пример:

Путь 5. Создание с нуля

Это самый мощный (и самый сложный) способ запуска AI-агента. Вам понадобятся технические ресурсы, но выгода огромна: полный контроль, глубокая автоматизация и возможность создать нечто, что не может предложить ни один готовый инструмент.

Эти индивидуальные агенты могут управлять многоступенчатыми процессами онбординга, реальным коучингом по продажам, маршрутизацией задач между агентами — действительно, все, что позволяет ваша система и ваше воображение.

Используйте этот путь, если вы:

  • Технически подкованы (или имеете доступ к инженерам или AI-талантам).
  • Решаете высокоценную, высококомплексную задачу.
  • Готовы инвестировать в инфраструктуру для долгосрочного преимущества.
  • Хотите создать собственное преимущество GTM с AI в центре.

Распространенные ошибки:

  • Хрупкость агента и долг по обслуживанию. Эти системы мощные, но они ломаются, если стек меняется или запросы не обновляются регулярно. Создавайте с учетом версионности, резервных путей и эскалации с участием человека.

Пример использования:

Вот один пример:

Джордан Кроуфорд создал рабочий процесс AI-агента, который запрашивает базу данных Snowflake с 172 миллионами разрешений, чтобы найти три наиболее релевантных для каждого потенциального клиента — данные, которые независимо ценны для них.

Это стоит всего ~$0.30 за запрос, и это как иметь персонализированную команду аналитиков данных для каждого лида. Процесс работает следующим образом:

  • Понимание бизнеса потенциального клиента.
  • Интерпретация структуры базы данных.
  • Запуск нескольких запросов к базе данных, пока не будет найдено нужное.
  • Вывод трех наиболее релевантных разрешений или подрядчиков на основе этого контекста.

Заключение

Эти пять путей могут служить в качестве справочника по выбору, но, что более важно, они представляют собой этапы в более широкой дорожной карте зрелости AI. Google отображает принятие AI на трех (и более) уровнях:

  • Ползти — Начните с малого с низкоэффективной автоматизацией.
  • Идти — Создайте последовательность вокруг структурированных рабочих процессов.
  • Бежать — Интегрируйте AI в основные системы GTM.
  • Мастер — Используйте AI для полной автоматизации и оркестрации сложных операций.

Эта же прогрессия применима к командам GTM, принимающим AI-агентов. Начните с того, где вы находитесь. Просто автоматизируйте одну вещь, а затем продолжайте добавлять новые элементы. Эффект будет накапливаться.

«Худшее, что могут сделать команды — это слишком долго обдумывать. Не тратьте 6 недель на таблицу. Просто начните. Выберите случай использования. Постройте агента. Протестируйте его.»

– Рэй Смит (VP AI Agents, Microsoft)

Для получения дополнительных полезных ресурсов по AI-агентам:

  • GTM 139: AI-агенты меняют все — Вице-президент AI-агентов Microsoft Рэй Смит глубоко погружается в новую эру работы и программного обеспечения.
  • Внутри маркетинговой организации без маркетологов, только 40 AI-агентов — обзор различных агентов, созданных в области маркетинга.

Подписывайтесь на нас в социальных сетях и мессенджерах:

Готовы увеличить заполняемость клиники?

Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу