Меня зовут Роман, я основатель SalesAI — это платформа, которая анализирует звонки продавцов с помощью ИИ и автоматически заполняет CRM. Занимаюсь B2B-продажами 25 лет.
Пишу не чтобы прорекламировать продукт (хотя кому интересно — ссылки будут в конце). Пишу, потому что устал от одной и той же истории, которую слышу каждую неделю.
История такая:
Звонит директор/собственник. Говорит:
«Мы подключили ИИ-аналитику, а она показывает ерунду. ИИ не работает.»
Я спрашиваю: «Что у вас в CRM?»
«Ну, менеджеры стараются заполнять. Процентов тридцать есть.»
Я спрашиваю: «Звонки записываете?»
«Ну, самые важные. Иногда.»
Я спрашиваю: «Единый процесс продаж есть?»
«Ну, каждый менеджер по-своему работает, но все опытные.»
И вот тут я понимаю: человек купил навигатор для машины без колёс. ИИ не работает не потому, что он плохой. А потому, что ему не на чем работать.
Что говорят исследования
Это не мои фантазии. MIT в 2025 году изучил 300+ проектов с ИИ (исследование «The GenAI Divide», 150 интервью, 350 опрошенных).
Результат: только 5% пилотов с ИИ дали реальный рост выручки.
Пять. Процентов. Из двадцати проектов — один. Остальные девятнадцать — деньги в трубу.
Ещё цифры, которые мало кто озвучивает:
- 80% ИИ-проектов проваливаются — RAND Corporation. Это вдвое чаще, чем обычные IT-проекты.
- 42% компаний свернули свои ИИ-инициативы в 2025 — S&P Global. Годом ранее было 17%.
- $252 млрд вложили в ИИ за 2024 год (BCG + Stanford). При этом 74% компаний не видят отдачи. Три четверти.
- $108 млрд/год теряет бизнес по всему миру из-за незрелых данных — Hitachi Vantara.
- 31% сотрудников активно саботируют ИИ-проекты — Writer + Workplace Intelligence, 2025. Не из лени — из страха.
Почему так: коротко и по делу
ИИ — это усилитель. Он берёт то, что у вас есть, и делает из этого больше.
Есть данные → найдёт паттерны. Есть процесс → оптимизирует его. Есть записи звонков → вытащит инсайты, которые человек не заметит.
Нет данных → нечего анализировать. Нет процесса → нет паттернов. Нет записей → ИИ слепой.
Это как нанять гениального аналитика и не дать ему доступ ни к одному документу. Он будет сидеть и смотреть в стену. Умно смотреть, но бесполезно.
Пять вещей, без которых ИИ не заработает
Мы проанализировали 50+ моделей зрелости (CSO Insights — 3 000 компаний, 15 лет; Accenture — 1 600 руководителей; People.ai; MIT) и выделили пять областей:
1. Данные (вес: 25%)
CRM заполнена минимум на 70%. Все звонки записываются — не «важные», а все. Причины проигранных сделок фиксируются.
По CSO Insights: компании с нормальными данными выигрывают 52% сделок vs 42% у тех, где CRM заполняется «как придётся».
Из нашей практики: одна компания записывала только «важные» звонки. Подключили запись всех — и обнаружили, что 60% потерь происходит на рядовых звонках квалификации, которые никто не слушал. Менеджеры просто не задавали вопрос про бюджет. Годами.
2. Процессы (вес: 25%)
Частая иллюзия: «Мы внедрим ИИ — он скажет, как продавать.» Нет. ИИ ищет паттерны. Нет стандартного процесса — нет паттернов.
Процесс — это не скрипт «читай по бумажке». Это понятная структура: квалификация, выявление потребности, презентация, возражения, закрытие. Все проходят одни шаги. Не одинаково — но по одной логике.
Если каждый менеджер продаёт «как бог на душу положит» — ИИ покажет вам ровно это. Хаос. Красиво визуализированный хаос с графиками.
3. Инструменты (вес: 25%)
Ключевой вопрос: связана ли телефония с CRM? Попадают ли записи звонков в карточку клиента?
Если нет — это решаемо (1–3 дня на настройку). Но пока не решено — подключать ИИ бессмысленно.
Если продажи вообще идут без голоса (только переписка) — ИИ-аналитика разговоров вам не подходит. Другой инструмент нужен.
4. Люди (вес: 15%)
31% саботирует. Помните? И в России этот процент, по моему опыту, ещё выше.
Почему: менеджеры помнят, как их заставили «заполнять CRM», а толку не было. Любой новый инструмент — триггер. «Опять за нами следить будут.»
Что работает: начать с 2–3 добровольцев. Показать результат на их звонках. Когда скептик видит, что коллега тратит на CRM на час меньше — он сам просит доступ.
5. Стратегия (вес: 10%)
Руководство поддерживает? Не «в целом за прогресс», а конкретно: есть бюджет, есть ответственный, есть цели?
Без поддержки сверху ИИ-проект живёт до первого квартального отчёта. Потом его тихо хоронят.
Российская специфика (для тех, кто в теме)
Всё вышесказанное — мировая статистика. У нас своя боль:
CRM-культура. В России CRM для многих = «система слежки руководства». Средняя заполненность — 35–40%. Нужно 70%. Разрыв — космический.
Разрозненная инфраструктура. Телефония — Мегафон. CRM — Битрикс. Видео — какой-нибудь МТС Линк. Переписка — Telegram. Ничего ни с чем не связано. Данные как вода сквозь пальцы.
ИИ-туризм. Директор попробовал ChatGPT, впечатлился — и решил, что «ИИ для продаж» будет сам продавать. Нет. ИИ для продаж — это специализированный инструмент. Он работает на ваших конкретных звонках, вашей конкретной воронке, ваших конкретных менеджерах. Не путать с чат-ботом.
Agent washing. Gartner придумал термин: когда вендор приклеивает наклейку «ИИ» на обычный софт. Из тысяч продуктов на рынке реальный ИИ — примерно у 130. Остальное — маркетинг. На российском рынке — пропорция та же. Может, хуже.
Быстрая самодиагностика
Прежде чем тратить деньги на ИИ, ответьте себе на 5 вопросов:
- CRM заполнена на 70%+?
- Все звонки записываются и привязаны к сделкам?
- Есть единый процесс продаж?
- Телефония интегрирована с CRM?
- Руководство реально готово (бюджет + ответственный)?
4–5 «да»: Вы готовы. Внедряйте, результат будет за недели.
2–3 «да»: Есть база, но 1–3 месяца подготовки — не факультативно, а обязательно.
0–1 «да»: Стоп. Фундамент первым. Иначе пополните статистику MIT.
Для точной оценки мы сделали бесплатный тест из 12 вопросов — он покажет балл по каждой из пяти областей и что конкретно исправить: salesai.ru/tools/audit-gotovnosti-k-ii
Что я из этого вынес за 3 года работы
Первое. Компании, которые тратят 60% усилий на подготовку и 40% на сам ИИ — получают результат втрое чаще. Это данные MIT, не моё мнение.
Второе. Самый быстрый рост показывают не «Лидеры» (у которых и так всё хорошо), а «Середнячки» — те, у кого есть минимальный фундамент и большой потенциал улучшения. Они делают скачок на 30–50% по ключевым метрикам. «Лидеры» — на 10–15%.
Третье. Пластырем оторванную руку не вылечишь. Если процессов нет, данных нет, инструменты не связаны — сначала исправьте это. ИИ подождёт. А вот деньги, потраченные на неработающий ИИ — не вернутся.
Подробный разбор каждой области с таблицами, исследованиями и пошаговым планом подготовки — в полной статье на нашем блоге: Готовность к ИИ в продажах: 5 областей, без которых внедрение провалится
Если хотите попробовать ИИ-аналитику на своих звонках — 40 минут в день бесплатно на app.salesai.ru. Без карты, регистрация 30 секунд. Работаем с amoCRM, Битрикс24, Elma или API.
Но сначала проверьте фундамент. Серьёзно.
Вопросы, которые обычно задают (отвечу сразу)
«А если у нас 3–5 продавцов — ИИ вообще имеет смысл?» Да, и в маленькой команде даже проще: быстрее навести порядок в CRM и процессах. ИИ-аналитика даёт результат уже при 50 звонках в месяц. Для маленькой команды это обычный объём. Плюс: руководитель физически не может прослушать все звонки — ИИ закрывает эту задачу.
«Сколько времени на подготовку, если мы совсем зелёные?» 2–3 месяца. Первый: наладить CRM и включить запись звонков. Второй: зафиксировать процесс (не писать талмуд — просто описать 5–6 этапов). Третий: обучить команду и запустить пилот.
«Чем ИИ-аналитика отличается от обычной речевой аналитики?» Старая речевая аналитика ищет ключевые слова. Сказал «цена» — галочка. ИИ-аналитика понимает смысл: не «слово цена прозвучало», а «клиент возразил по стоимости, менеджер ответил через ценность продукта». Разница — как между словарём и живым переводчиком.
«Это работает только для IT и SaaS?» Нет. Работает везде, где продают через звонки: недвижимость, финансы, страхование, оборудование, логистика, медицина. Главное условие — голосовые коммуникации с клиентами.
«А это не реклама?» Частично — да, я основатель SalesAI и мне есть что продать. Но цифры — настоящие, исследования — публичные (MIT, RAND, Gartner, CSO Insights), и проблема — реальная. Я вижу её каждый день. Мне выгоднее, чтобы вы подготовились и получили результат, чем подключились сырыми и через месяц ушли разочарованными.
Вопрос к сообществу
Кто уже пробовал внедрять ИИ в продажах (или в других бизнес-процессах)? Какой был результат — и что оказалось неожиданным? Интересно послушать реальные истории, не из пресс-релизов.
И ещё: если у кого-то есть опыт с российскими продуктами ИИ-аналитики (не обязательно нашим) — расскажите, что сработало, а что нет. Обещаю не обижаться, если скажете, что конкурент лучше 😄
