Коротко. Двенадцать шагов о том, где языковые модели реально экономят время продавца, а где создают риск. Программа для тех, кто хочет не «внедрить ИИ», а закрыть конкретные задачи: подготовка, разбор встреч, работа с базой знаний, автоматизация рутины — и сделать это, не отправив наружу лишнего.
Что вы сможете после программы
- Отличать задачи, где модель помогает, от задач, где она выдумывает
- Обезличивать данные так, чтобы не нарушить обязательства перед заказчиком
- Сокращать время на подготовку к встрече и разбор после неё
- Договориться о правилах внутри команды письменно, а не на словах
Что здесь важно понять с самого начала
Языковая модель хорошо делает то, где есть исходный текст и нужен другой его вид: сжать, переписать, разложить, собрать список вопросов. Она плохо делает то, где нужны факты о конкретной компании и рынке, — там она уверенно выдумывает. Из этого следует практическое правило, вокруг которого построена вся программа: всё, что модель утверждает о внешнем мире, проверяется; всё, что она делает с вашим текстом, можно использовать почти сразу.
Понять, где проходит граница применимости
Задачи с исходным текстом — да. Факты о заказчиках, ценах и конкурентах — нет.
- ИИ в подготовке к встречематериал
- Оценка качества ответов моделифреймворк
Решить, что нельзя отправлять наружу
Персональные данные, условия договоров, сведения об инфраструктуре заказчика. Обезличивание перед отправкой снимает большую часть риска.
- Персональные данные в продажахматериал
- Соглашение о конфиденциальностиматериал
- Место хранения данныхфреймворк
Научиться формулировать запрос
Контекст, роль, формат ответа и требование отделить факты от предположений. Это половина качества результата.
- Десять запросов для B2B-продавцаматериал
- Три слоя работы с ИИматериал
Готовиться к встрече быстрее
Разложить заметки прошлых разговоров, собрать список вопросов, отделить известное от неизвестного.
- ИИ в подготовке к встречематериал
- Discovery: вопросыфреймворк
Прогонять возражения заранее
Попросить модель сыграть скептичного технического специалиста и задать десять неудобных вопросов.
- Неочевидные техникиматериал
- SPICEDфреймворк
Разбирать встречу после, а не только до
Обязательства, открытые вопросы и черновик письма-резюме за десять минут. Именно это письмо чаще всего не пишется.
- Первая встреча с заказчикомматериал
- Revenue Intelligence и разбор разговоровматериал
Навести порядок в материалах
Устаревшее помечено, дубликаты убраны, у каждого раздела есть владелец. Это восемьдесят процентов работы.
- ИИ и база знаний компанииматериал
- Данные как активмаршрут
Собрать поиск по своим документам
Один узкий участок, ссылки на источник в каждом ответе, разграничение доступа с самого начала.
- ИИ и база знаний компанииматериал
- LLMOpsфреймворк
- Минимальные правафреймворк
Проверять качество ответов
Пятьдесят реальных вопросов и ручная проверка. Без этого система деградирует незаметно.
- Оценка качества ответов моделифреймворк
- Ограничители для решений на моделяхфреймворк
Договориться о правилах внутри команды
Что можно, что нельзя, кто отвечает за проверку. Письменно, иначе каждый решает сам.
- Управление ИИ: жизненный циклфреймворк
- Три слоя работы с ИИматериал
Читать договор с поставщиком решения
Где хранятся данные, используются ли они для обучения, что происходит при отключении сервиса.
- Договор с поставщиком ИИ-решенияфреймворк
- Регулирование данных в продажахматериал
- Разбор инструмента для тендеровматериал
Не потерять собственный навык
Чем больше подготовки берут инструменты, тем реже тренируется суждение. Часть работы стоит оставлять себе.
- Синдром второго пилотаматериал
- Вход в профессию меняетсяматериал
- Главный навык продавцаматериал
Три проверки перед тем, как считать инструмент полезным
- Изменилось ли время на подготовку к встрече и на разбор после неё — в часах, а не в ощущениях.
- Можете ли вы показать источник для любого факта, который выдала модель.
- Знает ли команда письменно, что туда отправлять нельзя.
Практика вместо теста
Возьмите одну прошедшую встречу и прогоните её через модель дважды: сначала попросите сжать в решения и обязательства, потом — сыграть скептичного технического специалиста и задать десять неудобных вопросов. Сравните, что из этого вы упустили на самой встрече.
Частые вопросы
Отдавайте модели работу с вашим текстом и не отдавайте ей знание о внешнем мире. Начинайте с двух задач, обезличивайте данные, проверяйте факты и запишите правила для команды.