Podcast NSM – Nowoczesna sprzedaż i marketing. Wyzwanie WiseCEO, odcinek 19.
Cześć, tu Szymon Negacz.
Od lat pomagam firmom B2B wyjść z chaosu i zacząć rosnąć mądrze. Z tej pasji narodziło się WiseGroup.pl – ekosystem firm, które pomagają to zrobić, integrując strategię, sprzedaż, marketing, HR, technologie, finanse i prawo. W podcaście Nowoczesna sprzedaż i marketing – z wiedzą i systemowym podejściem, bazuję na realnych przykładach.
Jeżeli rozwijasz sprzedaż i marketing B2B oraz szukasz konkretnych rozwiązań, a nie tylko teorii, ten podcast nie pozwoli Ci się nudzić. Tytuł odcinka to AI w firmie B2B. Co CEO powinien wiedzieć, zanim wyda pierwszy budżet?
Cześć, witajcie. Witam Was gorąco i serdecznie w 19. odcinku WiseCEO. Tym razem nagrywam dla Was z Francji, z Lazurowego Wybrzeża.
Dzięki, że śledzili moją podróż na Instagramie. Wiedzą, że to, że tutaj dojechałem, wcale nie jest tak oczywiste. I po drodze była cała masa przygód, ale to materiał na inny odcinek.
AI w firmie B2B – dlaczego ten temat budzi dziś tyle emocji?
Dzisiaj zajmiemy się tematem, który pewnie w ostatnich miesiącach, jeżeli chodzi o biznes, jest najbardziej niosącym się. To jest temat, który budzi emocje, temat, w którym jest oczywiście bardzo dużo domorosłych specjalistów dzisiaj. Temat, który moim zdaniem, z perspektywy zarówno przedsiębiorcy, jak i konsultanta, jak i pasjonata biznesu – pewnie mogę tak powiedzieć.
Temat, który jest absolutnie nieprawdopodobną warstwą w biznesie, która jak prąd albo Internet przeszywa go na wskroś z bardzo wielu różnych perspektyw. Potrafi zmienić nie tylko to, jak działa sam biznes, ale to, w jaki sposób kreuje się jego struktura kosztów. Potrafi zmienić to, jakie procesy decydują o sukcesie tego biznesu, potrafi przedefiniować procesy, które trwały dniami albo tygodniami, albo godzinami, w minuty czy sekundy.
I oczywiście najbliższe lata będą czasem odkrywania tego, co dokładnie ta zmiana AI-owa dla nas, przedsiębiorców, oznacza. Rozwój AI może w kolejnych latach zmienić sposób działania niemal każdej organizacji, ale sam potencjał AI nie wystarczy – dopiero dobrze zaplanowane wdrożenie AI może przełożyć się na przewagę konkurencyjną. To będzie czas eksperymentów, prób, błędów, czas, w którym tak naprawdę całe to wielkie zagadnienie będzie się kształtować i kreować. Dokładnie tak samo, jak było z Internetem – kiedy się pojawiał, to nikt do końca nie zdawał sobie sprawy z tego, jaką przyjmie on formę i jakie będą jego realne, wartościowe zastosowania. I też jak powędrują nawyki samych konsumentów czy firm, czy w ogóle wszystkich, którzy z tym Internetem mają coś do czynienia.
Więc szanowni państwo, ja ekspertem AI-a nie jestem. Jestem informatykiem z wykształcenia, mam spółkę, która zajmuje się wdrażaniem AI-a, sam wdrażam u siebie, budujemy strategie, budujemy procesy biznesowe, budujemy pełne warstwy kontekstu do tego, żeby AI mógł działać. Natomiast ekspertem mimo wszystko tytułować się nie mogę. Natomiast liczba obserwacji, które mam, jest dostatecznie duża, żeby nagrać ten materiał. To słowem wstępu.
Wdrożenie AI w firmie a strategia biznesowa
Druga informacja jest taka, że do 22 maja trwa przedsprzedaż szkolenia online pod nazwą Wise Strategy. To około 9-10 godzin, gdzie zabieramy przedsiębiorców w taką podróż budowania strategii biznesowej dla swojej firmy, ale tym razem na tę edycję szkolenia zapraszamy również dyrektorów, menadżerów, wszystkich, którzy chcą świadomie budować strategię w firmie. A strategią powinni zainteresować się wszyscy ci, którzy właśnie nie do końca wiedzą, jak AI pozmienia ich branżę, bo wdrożenia sztucznej inteligencji bez przemyślanej strategii łatwo stają się serią przypadkowych testów, oderwanych od realnych potrzeb biznesowych. Ci, którzy są w chaosie, ci, którym brakuje kierunku, ci, którzy wydają kasę na nietrafione inwestycje.
Większość tych firm po prostu zwyczajnie potrzebuje konkretnej, jasnej i wdrażalnej strategii biznesowej. Link do tego szkolenia oczywiście znajdziecie w opisie, ja o nim wspomnę jeszcze parę słów na koniec.
No i ostatnia informacja we wstępie. Społeczność Wise Business Club – bezpłatna społeczność, gdzie wy, słuchacze, rozmawiacie ze sobą, rzucacie sobie różne wyzwania, pytania. Społeczność, która niedługo ma swoje nowe otwarcie według nowej formuły. Link do bezpłatnego wejścia i weryfikacji oczywiście również w opisie. Tyle słowem wstępu.
Sztuczna inteligencja w firmach B2B nie wdraża się dziś głównie ze strategii
Słuchajcie, AI w firmie B2B. Wiele, wiele lat temu powstał Instytut Rozwoju Sprzedaży i Marketingu po to, abym mógł nie tylko mówić, że wydaje mi się, że jest coś na rynku, tylko żebym mógł mieć instytut, który zbada, jak jest naprawdę.
No i zacznę od danych. W IRSM-ie przeprowadziliśmy badanie. Notabene, oczywiście wszyscy możecie je pobrać bezpłatnie na irsm.pl. Przeprowadziliśmy badanie na 406 polskich firmach MŚP B2B i te wyniki mówią dość dużo o tym, gdzie tak naprawdę rynek jest z AI. No i w tym badaniu 37% polskich firm B2B deklaruje, że już korzysta z AI. 32% planuje korzystać z AI, a 31% nie ma żadnych planów. Czyli mniej więcej ponad 60% polskiego B2B albo dopiero planuje, albo jeszcze nawet nie zaczęło myśleć. No i można byłoby być dumnym, że tam ponad 1/3 firm zajmuje się korzystaniem z AI, natomiast w tym badaniu było to co najmniej jedno narzędzie, które ma jakąś funkcję AI. W związku z tym celowo chcieliśmy zbadać taki poziom wejściowy tej adopcji. No i teraz to nie adopcja, moim zdaniem, jest najciekawszym wynikiem tego badania, tylko motywacja. Bo 37% firm planujących wdrożenie wskazuje strach przed konkurencją jako główny powód wejścia w AI. To dobrze pokazuje, że konieczność szybkiego podejmowania decyzji często wygrywa dziś z chłodną oceną, czy dane narzędzia AI rzeczywiście pasują do danej firmy.
Słuchajcie, nie to, że chcemy być lepsi, albo nie to, że widzimy bardzo konkretny zwrot inwestycji – tylko po prostu, zwyczajnie, po ludzku FOMO, czyli Fear of Missing Out. Skoro konkurencja wdraża, to my musimy też.
I jest coś jeszcze, słuchajcie. Wyszło nam, że w polskich firmach 24% pracowników używa AI po cichu. Bez wiedzy i zgody przełożonych. To się ładnie nazywa Shadow AI.
No i teraz narzędzia, w które wrzucają firmy swoje dane, maile klientów czy dokumenty wewnętrzne, w wielu tych firmach pozostają bez żadnej kontroli. A 46% pracowników dowiaduje się, słuchajcie, o planach dotyczących AI w firmie z plotek, a nie od zarządu. I to jest, słuchajcie, obraz rynku, czyli FOMO, brak strategii, Shadow AI i luka informacyjna.
AI w firmie – między bezrefleksyjnym zachwytem a całkowitą biernością
No i teraz, z mojej perspektywy, rynek nam się kurka wziął i podzielił na takie dwa skrajne podejścia. I tej takiej szarej strefy pośrodku wcale nie jest aż tak dużo, jakbym sobie tego życzył.
I pierwszy CEO to jest ten, który mówi, że AI zmieni wszystko, musimy wdrożyć, nie możemy zostać w tyle, ile to kosztuje, róbmy revolution i tak dalej. To jest ten prezes, który kupuje licencje, zatrudnia ludzi od AI, robi warsztaty i bardzo często po sześciu miesiącach takiej pracy nie potrafi wskazać jednej rzeczy, którą AI naprawdę zmieniło w jego firmie i to zostało policzone.
Tylko jest bardzo dużo takiej narracji dowodzącej, tak jak uczyliśmy się w tym wyzwaniu, narracji, która ma być dowodem na to, że AI, Szymon, on tak nam w ogóle zrewolucjonizował biznes. No i jak ja to słyszę, no to drążę. To gdzie konkretnie zrewolucjonizował i ile? No to nie jest takie prosto policzalne. To jest, wiesz, to jest, rozumiesz, to jest rewolucja.
I okej, jest drugi typ, to jest AI to bańka. Moja branża jest specyficzna, u nas to nie zadziała. My musimy poczekać i generalnie ten CEO nie robi nic. Z mojej perspektywy za dwa lata obudzi się w świecie, w którym jego konkurencja robi w dwie godziny to, co u niego zajmuje tydzień, bo czekał, kropka.
No i co do zasady, oba podejścia są złe. To znaczy ten pierwszy, który robi wszystko naraz, łuchu, to i tak jest lepszy niż to drugie, co prawda. No i to drugie, w którym siedzimy, nic nie robimy i czekamy, aż coś się wydarzy.
No i teraz oba podejścia są złe i chciałbym zaproponować trzecie, czyli przedsiębiorca, który podchodzi do AI jak do każdej innej decyzji biznesowej, czyli szuka zwrotu z inwestycji, sprawdza, ile to kosztuje, jaki jest plan i jak zmierzy efekty. Nie chodzi więc o sam wybór konkretnego narzędzia, ale o precyzyjne zdefiniowanie problemu, który chcesz rozwiązać w twojej firmie.
Więc szanowni, ja w tym odcinku nie będę wam mówił, jak używać czata GPT, nie będę mówił też, jaki model jest najlepszy, nie będę robił żadnego tutoriala. I to nie jest odcinek techniczny, a decyzyjny, ponownie jak poprzednie. Czyli jak myśleć o AI-u, żeby podejmować dobre decyzje, a nie reagować tylko na to FOMO, które jest na rynku.
AI w automatyzacji procesów – najpierw porządek, potem przyspieszenie
No i oczywiście, wracając do poprzedniego materiału, tego osiemnastego odcinka, zasada z tamtego odcinka obowiązuje w tym odcinku i to pewnie nikogo nie zdziwi. To znaczy, AI nie naprawia procesów i to jest bardzo ważne. AI przyspiesza to, co już w firmie istnieje. Jeżeli macie dobry proces sprzedaży, wdrożenie AI go przyspieszy. Będziecie mieli lepszy research, szybsze przygotowanie do spotkań, automatyczne podsumowania, będziecie mieli trafniejszą kwalifikację. Wszystko, co robicie w procesie, dzięki temu może być lepsze. Uczymy tego na AI Sales, które już się kończy w ogóle, ta pierwsza edycja.
Jeżeli natomiast nie macie procesu sprzedaży, to AI po prostu zazwyczaj zrobi więcej bałaganu, szybciej. Gratuluję. Czyli handlowcy będą generowali tysiąc cold maili dziennie do niewłaściwych osób z niewłaściwym przekazem, czyli będą robili to, co było bez sensu, dziesięć razy szybciej albo sto razy szybciej, bo zautomatyzowaliśmy chaos i to na wielką skalę. Więc AI w pewnym sensie jest taką automatyzacją na sterydach i tak samo, jak automatyzacja wymaga procesu przed, a nie po. Automatyzacji AI nie należy traktować jak magicznego skrótu. Realne usprawnienia procesów pojawiają się dopiero wtedy, gdy mamy do czynienia z procesem uporządkowanym, opisanym i możliwym do mierzenia.
Więc zanim wy dacie pierwszą złotówkę na AI, zadajcie sobie pytanie, czy proces, którym chcecie AI objąć, działa już dzisiaj dobrze bez AI. Bo jeżeli tak, to jest duża szansa, że AI to przyspieszy i da dźwignię. Super, wdrażamy. Jeżeli nie, to najpierw naprawiamy proces, zanim w ogóle do niego wrzucimy AI. Bo AI w złym procesie to jest, no nie wiem, jak dokładanie turbo do samochodu bez kół. Nie ma w tym wielkiej chwały, po prostu.
I tak w ogóle uważam, że w pewien sposób to, co teraz AI-em dzieje się na rynku, grupowo ujawnia prawdę o procesach w firmach. Bo kiedy próbujecie wdrażać AI do procesu, który jakoś tam działa, to bardzo często AI ujawnia, że ten proces w sumie to nie jest opisany, nie jest w żaden sposób powtarzalny, nie jest też mierzalny. Właśnie dlatego identyfikacja obszarów, w których występują powtarzalne zadania, wymaga wcześniejszego zrozumienia procesów. Dopiero wtedy można sensownie zautomatyzować procesy, zamiast szybciej powielać chaos. No bo żeby cokolwiek w związku z AI-em działało, potrzebujemy jasnych instrukcji, jasnych danych, jasnych kryteriów. Ciężko pracować na takim: wiesz, to zależy od sytuacji.
My w jednej firmie, jak mapowaliśmy proces, to usłyszeliśmy od pracownika, że wiesz, to zależy, z jaką miną szef wchodzi rano do biura. Mówię, co masz na myśli? Mówi, wiesz, bo jak on idzie tak szybko i ma taką złą minę, no to my w ten dzień nie robimy reklamacji. Słucham? Mówi, no bo wiesz, bo szef wtedy nie przyjmie żadnej reklamacji. Jak on wchodzi, wiesz, coś tam pożartuje, uśmiecha się, no to w ten dzień rozpatrujemy reklamację. A co, jeżeli klient już czeka tydzień i szef codziennie wchodzi wkurzony? Mówi, wiesz, to lepiej, żeby klient poczekał jeszcze jeden tydzień, niż żeby mu odrzucić reklamację, wiesz.
No i oczywiście biznes takich procesów jak ten jest niestety pełny. No i wartością z wdrażania AI w firmie jest samo to – to znaczy sam proces próby wdrożenia pokaże w ogóle, gdzie są dziury, i czasami może to być jeden z cenniejszych efektów takiego ćwiczenia.
Narzędzia AI bez kontekstu firmy pozostają tylko gadżetem
No, ale teraz uwaga – skoro wiemy, że AI w żaden sposób nie naprawia procesów, tylko przyspiesza je w jakiś sposób, no to fajnie byłoby pogadać o prawdziwym problemie, o którym ciągle bardzo wiele osób nie pamięta albo nie zwraca na niego uwagi. To jest z kolei temat, z którym ja chodzę jak z kolędą i dużo o nim rozmawiam.
Uwaga, każda konferencja o AI mówi o narzędziach AI. To znaczy, dyskutujemy o tym, który model jest lepszy. Jaki prompt napisać? Co ze sobą połączyć? I to jest warstwa techniczna, i super. Natomiast pod nią kryje się ta warstwa fundamentalna, a ja w warstwie fundamentalnej widzę to, że AI potrzebuje kontekstu, żeby działać dobrze, a większość firm tego kontekstu po prostu nie ma. Co to znaczy? Skoro AI nie jest magią, tylko silnikiem, który przetwarza informacje, generuje jakiś wynik, to im lepsze informacje, tym lepszy wynik, kropka. Nawet najbardziej rozwinięte systemy AI, korzystające z dużych modeli językowych, uczenia maszynowego i ogromnych zasobów obliczeniowych, nie dadzą dobrego efektu bez właściwego kontekstu. Im gorsze informacje, tym gorszy wynik. To się ładnie mówi garbage in, garbage out.
I teraz pokażę wam, co mam na myśli. Patrzcie, w tych firmach, z którymi pracujemy, i pewnie być może rozpoznacie w tym siebie, jest tak, że strategia najczęściej jest w głowie prezesa albo zarządu. Ona rzadko jest zapisana, a nawet jeżeli jest, to jest zapisana na slajdach sprzed dwóch lat, których nikt nie aktualizował. Potem CEO wie, dokąd idzie firma, ale często nikt inny nie wie i w związku z tym AI też nie wie, bo skąd miałby wiedzieć. Bez zapisanej strategii AI też nie wie, w jakim kierunku idzie firma, nie może podejmować decyzji spójnych z tym kierunkiem, bo to nigdzie nie jest zapisane. To właśnie pokazuje, że technologia nie zastępuje myślenia strategicznego ani doświadczenia biznesowego osób, które znają twoją organizację od środka.
I teraz wszystko, co mówię w tej serii od samego początku, od pierwszego odcinka o strategii, kierunku, modelu, to mówię o tym nie dlatego, że ja lubię teorie, tylko dlatego, że bez tego wszystkiego zapisanego ani ludzie, ani AI tak naprawdę nie wiedzą, co robić. Drugim rodzajem kontekstu jest to, że procesy też są w pamięci ludzi, one też nie są opisane, nie są udokumentowane. Czyli jak obsługujemy klientów. Marta wie, jak to robimy, a co jak Marta odejdzie? No to nie wiem.
No i wracamy do odcinka piętnastego, czyli do blokowania wiedzy. I do osiemnastego, czyli tego ostatniego, gdzie procesy to powinien być wasz prawdziwy produkt. No i teraz, jeżeli te procesy nie są opisane, to AI nie ma się czego nauczyć.
Od rozwiązań AI do zarządzania kontekstem w organizacji
Teraz uwaga: z naszych doświadczeń wynika, że jak siadamy rozpisać procesy pod AI i ludzie mówią: „Dobra, to robimy tak, jak rozpisaliśmy te procesy, słuchajcie, i zaczynamy na nich pracować”, to potem przez kolejne 8–12 tygodni ujawniają się te wszystkie wyjątki od wyjątków. Przy spisywaniu każdy jest mądry. Potem kolejny problem, kolejna warstwa kontekstu, czyli dane są rozrzucone po 150 skrzynkach mailowych pracowników, czyli maile klientów, ustalenia, oferty, notatki.
To wszystko jest w skrzynkach pracowników, a często byłych pracowników. Informacje, które powinny być w CRM, nie są w CRM, tylko są na mailach, do których nikt nie zagląda, tam nie ma dostępu, a nawet gdyby miał, nie wie, co jest ważne, a co jest nieważne, co jest nieaktualne.
Inne dane są w ogóle porozrzucane po kilkunastu systemach. Tu w ERP, tu w CRM, tu w jakimś narzędziu do prospektingu, jakimś systemie finansowym, jak i w narzędziu do project managementu, na Google Drive, na Slacku. I to jest ten archipelag z odcinka 18. Dane istnieją, ale są porozrzucane. Nie ma jednego miejsca, w którym AI mogłoby je zobaczyć.
I teraz trzeba pamiętać o tym, że AI bez kontekstu jest takim, kurcze, gadżetem nawet, a nie narzędziem. Bo to jest wszystko super fajne i efektowne, że on coś napisał albo coś pokazał, albo coś wygenerował. Natomiast bardzo często nie ma to żadnego sensu. Ja to łażę, słuchajcie, szczególnie do marketerów i mówię to, że coś da się teraz wygenerować w 30 sekund. To nie znaczy, że ma to jakikolwiek sens. I ja oczywiście rozumiem, że sam fakt generowania tego w 30 sekund, a nie w sześć godzin jak trzy lata temu, jest ekscytujący. Natomiast robienie czegoś, co jest bez sensu, szybko, wciąż jest bez sensu, ale bardzo szybko.
No i teraz ten brak kontekstu jest powodem, dla którego większość firm, które w cudzysłowie wdrożyły AI, jest rozczarowana. No bo oni kupili narzędzie, dali je ludziom i ludzie używają go do generycznych rzeczy, typu napisz mi maila albo zrób podsumowanie tekstu. Bo skoro AI nie ma kontekstu firmy, nie wie, kim jest wasz klient, nie zna waszej propozycji wartości, nie rozumie procesu sprzedaży, nie widzi waszych danych, to będzie generował generyczne odpowiedzi, bo dajecie mu generyczne inputy, kropka. To jest, kurcze, jakbyście zatrudnili najlepszego konsultanta na świecie do swojej firmy za najwięcej pieniędzy, ale nie powiedzieli mu nic o swojej firmie. On siedzi, być może nawet jest mądry, ale wciąż nie wie, co robić, żeby to miało sens.
I teraz, zanim wydacie złotówkę na AI, zadajcie sobie drugie pytanie. Czy ja mam kontekst do udostępnienia temu AI? Czy nasza strategia jest wpisana? Czy procesy są opisane? Czy dane są w jednym miejscu? Czy mam bazę wiedzy firmy?
I teraz, jeżeli odpowiedź brzmi nie w większości z tych pytań, to nie będzie moment na wdrożenie AI, tylko moment na zebranie kontekstu. I paradoksalnie to jest jednocześnie moment, w którym firma zyskuje bardzo dużo, bo efektywne zbieranie kontekstu jest porządkowaniem również firmy, czyli opisywanie strategii, dokumentowanie procesów, centralizowanie danych – a to ma wartość niezależnie od AI. W wielu przypadkach nie wymaga to reorganizacji całej struktury, ale uporządkowania tego, co już istnieje: wiedzy, danych, odpowiedzialności i połączeń z istniejącymi systemami.
I teraz stawiam hipotezę, że dla wszystkich tych, którzy zwlekają z wdrożeniem AI, bo w ogóle te narzędzia to się za szybko zmieniają, to, zamiast zwlekać, zajmijcie się gromadzeniem kontekstu. I powiem wam, że cała masa naszych wdrożeń w SellWise dzisiaj zamieniła się we wdrożenia, w których my układamy te firmy naszych klientów, nie tylko po to, żeby one były ułożone i mogły mądrze rosnąć, tak jak to mówimy w naszym claimie, tylko już po to, że efektywnie bez tego kontekstu za moment będzie po prostu potężny problem.
Rola agentów AI w uporządkowanej warstwie kontekstu
I z tego wszystkiego wyłania się drugie zagadnienie, a mianowicie – ja to nazywam zarządzaniem kontekstem. Uważam, że jest to temat, który zdominuje najbliższe lata. No bo powiedzmy, że macie ten kontekst. Ta strategia jest zapisana, proces opisany, dane w CRM i tak dalej. Teraz jak to dać AI-owi? Jak to aktualizować? No bo to nie jest, wiecie, tak, że skopiujecie z 500 stron dokumentacji do czata GPT i powiecie rób, nie? AI ma ograniczenia pamięci, nie rozumie struktury firmy, nie wie, które informacje są aktualne, nie wie, co jest poufne. I generalnie to zagadnienie zarządzania kontekstem moim zdaniem będzie nieprawdopodobnie rosnąć. Skuteczne wdrożenie takich rozwiązań wymaga indywidualnego podejścia – inaczej zarządza się kontekstem w sprzedaży, inaczej w obsłudze klienta, a jeszcze inaczej w zespołach operacyjnych.
I tutaj mamy trzy wymiary tego zarządzania kontekstem. Pierwszym jest sama centralizacja, czyli zebranie wiedzy firmy w jednym miejscu. To jest pierwszy wymiar – nie w siedmiu systemach, nie w głowach ludzi, tylko to jest rozwiązanie tego problemu archipelagu z 18. odcinka, zwróćcie uwagę.
Potem drugie to jest strukturyzacja, czyli nie wystarczy wrzucić 500 dokumentów do folderu, trzeba je ustrukturyzować. Co jest strategią, co jest procesem, co jest danymi o kliencie, co jest case study – żeby potrafić tym potem zarządzać, żeby wiedzieć, co AI, po co powinno sięgnąć i w jakim kontekście, których agentów powinien dotknąć, którego elementu struktury tego naszego kontekstu.
No i ostatnie to jest aktualność i kontrola, czyli kto aktualizuje kontekst. Tu pojawia się też temat bezpieczeństwa danych: kto może korzystać z informacji, gdzie są one przetwarzane i które systemy AI powinny mieć do nich dostęp. Od razu wam podpowiem – AI, jak często, kiedy tylko się zmienia, kto decyduje, co jest poufne, kto kontroluje, co AI może używać, a czego nie może używać, który model co może używać, a który nie może. Co robimy z Buyer Personą sprzed trzech lat?
Model AI to za mało – liczy się kontrola nad firmowym kontekstem
I powiem wam, że my do tego budujemy własne oprogramowanie. Ja widzę, że na rynku na dzisiaj nie ma narzędzia, które dobrze rozwiązuje ten problem w firmie B2B naszej skali, a nie chcę go rozwiązywać np. w softcie, który dostarcza Claude. No bo jak będę chciał się z Claude’a przesiąść za trzy miesiące, bo coś się zmieni, to nie będę mógł. A jak mam własny soft, którym jestem właścicielem własnego kontekstu, mam wpięte różne AI po API do różnych zadań, no to ja jestem w tym momencie jako przedsiębiorca w pewien sposób ubezpieczony.
Czyli cała ta warstwa kontekstu o mojej organizacji jest czymś, co dzieli moją organizację z zewnętrznymi modelami i to ja zarządzam, i ja decyduję, który z nich, do czego przypina. Ja o tym kontekście mógłbym gadać bardzo długo, natomiast nie chciałbym, żeby odcinek minął nam tylko na tym, dlatego idźmy dalej.
Praktyczne zastosowania AI, które realnie dają ROI w B2B
A mianowicie – gdzie AI dzisiaj realnie daje ROI, zwrot inwestycji w B2B, jak już ten kontekst jest, załóżmy? I tutaj są znowuż warstwy.
Pierwsza warstwa jest o rzeczach, które AI robi lepiej niż człowiek, i tych rzeczy zaczyna być coraz więcej. AI najlepiej sprawdza się tam, gdzie występują powtarzalne zadania, duża ilość danych i realna szansa na oszczędność czasu w codziennej pracy. Jakiś research i przygotowanie, szeroko rozumiane, przed spotkaniem z klientem. Handlowiec powinien wiedzieć, czym się firma zajmuje, jakie ma wyzwania, co się u nich zmieniło, kto decyduje.
Kiedyś to było 30-40 minut googlowania, dzisiaj możemy to zrobić w minuty i to znacznie lepiej. Mierzalny efekt też jest wyraźny, bo jeżeli czas przygotowania na 100 spotkaniach w organizacji miesięcznie z 45 minut spada do 5, to są realne godziny oszczędzone dziennie. I tam, gdzie research i przygotowanie w innym obszarze waszej firmy, tam również macie oszczędności. To są konkretne zastosowania, w których rozwiązania oparte na AI mogą szybko pokazać usprawnienia, bez budowania wielkich projektów od zera.
Analiza danych i wzorców z CRM
Potem analiza danych i wzorców. Jeżeli macie CRM-a z tysiącami rekordów, to zazwyczaj, przynajmniej z naszych doświadczeń, nikt nie wyciąga z tego wniosków, bo jesteśmy w bieżącej i nie ma czasu na takie rzeczy.
Więc AI potrafi analizować te rzeczy. Pokaż mi klientów, którzy mają najwyższe prawdopodobieństwo churnu w najbliższym kwartale. Jakie cechy mają klienci, którzy kupują w ciągu ostatnich 300 dni albo w ciągu 300 pierwszych dni od pierwszego kontaktu? Albo który segment ma najwyższe LTV? To są pytania, które były możliwe wcześniej, ale wymagały bardzo często analityka danych i pracy tygodniami. Podobnie można wspierać ocenę potencjału leadów, analizować potrzeby klientów i lepiej priorytetyzować działania sprzedażowe. Dzisiaj AI może wam na to odpowiedzieć w minuty, co jest realną przewagą. W dobrze poukładanej organizacji może to wspierać zarówno zwiększenie sprzedaży, jak i bardziej przewidywalny wzrost sprzedaży w kolejnych miesiącach. Ci, którzy mają dane, mają ich dużo, teraz mogą wyciągać z tego znacznie większą wartość.
No i wszelkiego rodzaju podsumowania, dokumentacje. Wiecie, spotkanie z klientem trwało godzinę. Handlowiec pisze notatkę, niechętnie, krótko, po fakcie. A tu jest transkrypcja, czas rzeczywisty, podsumowanie, co zostało ustalone, pyk, pyk, pyk, za darmo, natychmiast i lepiej niż 90% notatek pisanych ręcznie.
Czyli to jest pierwsza warstwa. Wszystko to, co AI robi lepiej niż człowiek – jeżeli tego nie robicie, no to jest to absurd, po prostu. Do lustra spojrzeć sobie głęboko w oczy i pomyśleć brzydkie słowa.
Praktyczne zastosowania w treściach, onboardingu i sprzedaży
Warstwa druga. Rzeczy, w których AI pomaga człowiekowi być lepszym. To jest wszelkiego rodzaju przygotowywanie treści i komunikacji. W marketingu internetowym może to wspierać content marketing, tworzenie treści, przygotowanie wariantów komunikatów do kampanii reklamowych, publikacji do social mediów czy materiałów wykorzystywanych w celu marketingu bezpośredniego. Ja nie oddaję przygotowywania treści ani w AdWise’ie dla naszych klientów, ani w SellWise’ie, gdzie piszemy rzeczy, nie oddaję pisania treści AI-owi. Być może pojawia się jakiś draft, natomiast człowiek go edytuje, personalizuje, wysyła. I tutaj czas spada, a jakość tego, co tworzymy, rośnie i kropka.
Mamy nawet teraz taki proces w AdWise’ie, w marketingu B2B, że chcemy, żeby klient mógł wybrać. Czy robimy content bio, taki, wiecie, szary w opakowaniu, jak zdrowe jedzenie na półce? Zawsze jak wchodzę do sklepu i słyszę o tym, że to jest półka ze zdrowym jedzeniem, to zastanawiam się, co jest na wszystkich innych półkach w tym sklepie. Ale abstrahując od tego, to chcemy podzielić to, że klient może kupić sobie content tworzony przez AI i człowieka oraz przez samego człowieka. I oczywiście ten tworzony przez samego człowieka będzie droższy. Jeżeli ktoś będzie chciał, to będzie mógł sobie taki content kupić. Ale co, wiecie, to jest ważne – AI nie zastępuje strategii kontentowej. On może przygotować draft, zaproponować strukturę, nawet zebrać research. Natomiast to człowiek powinien nadać ton, dodać doświadczenie i zweryfikować fakty, które z tego wszystkiego wynikają. Z wykorzystaniem sztucznej inteligencji można więc przyspieszyć pracę, ale nie zastąpić oceny, czy dana komunikacja naprawdę odpowiada na potrzeby klientów.
Drugi temat: pomaga człowiekowi, to szkolenia i onboarding. Nowy handlowiec dołącza do zespołu, kiedyś się uczył 3-6 miesięcy, a dzisiaj może mieć AI-owego asystenta, który zna metodykę, case studies, materiały, produkty, cennik, wszystko, i odpowiada na pytania w czasie rzeczywistym. I on nie zastępuje mentora, bo to nie o to chodzi, ale drastycznie przyspiesza onboarding, na przykład.
Analiza rozmów sprzedażowych wszelkiego rodzaju, czyli nagrywanie rozmów handlowców z klientami. AI analizuje, jakie pytania handlowiec zadał, jakie pominął, jak reagował na obiekcje, ile mówił, ile słuchał, a także wspiera ocenę potencjału leadów. No i menedżer dostaje raport, handlowiec też. Bez godzin słuchania i szukania prawdziwych przyczyn problemu, czy niskich wyników. Osobnym polem testów jest automatyzacja obsługi klienta. Automatyzacja odpowiedzi na najczęstsze pytania może pomagać zespołom w obsłudze klienta i przekładać się na lepszą obsługę klienta, o ile nie odbiera firmie uważności na mniej standardowe sytuacje. Niebywałe to jest, słuchajcie.
No i warstwa trzecia, to są wszystkie te rzeczy, o których CEO w ogóle nie myśli, a które dają efekt, a organizacja dzisiaj ich nie robi. I tyle. Ja nie wiem, czy bym chciał podawać tej przykłady, bo tych przykładów raczej każdy z Was powinien poszukać sobie sam.
Czyli to jest też moment w wielu firmach na to, żeby usiąść i zadać sobie pytanie, czego nigdy nie robiliśmy, bo nie mieliśmy na to czasu. I teraz z uwagi na to, że pojawia się AI, może się okazać, że możemy to robić i może to bardzo istotnie wpłynąć na nasze wyniki. Polecam szukać i się zastanawiać.
AI w firmie nie zastąpi relacji, strategii i odpowiedzialności
No i teraz, wiecie, jak już mówimy o tym, co AI może zrobić, to chciałbym podkreślić, co moim zdaniem, czego AI nie zastąpi. No bo nie zastąpi relacji i zaufania. W B2B, w którym wy pracujecie jako słuchacze, większość z Was przynajmniej, klient wciąż kupuje od człowieka, od kogoś, komu ufa, od kogoś, kto rozumie jego sytuację, od kogoś, kto lepiej przyłożył się do rozmów.
Mówię, kurcze, ufam temu handlowcowi, ufam temu człowiekowi, ufam tej firmie – i teraz AI tego nie zrobi. To znaczy, AI nie zastąpi handlowców robiących na dłuższych procesach wymagających zaufania. Ci, którzy mówią, że zastąpi wszystkich, nie rozumieją, czym jest B2B, po prostu.
Druga rzecz to oczywiście AI nie zastąpi strategii i osądu. Nie zastępuje myślenia strategicznego, znajomości rynku ani doświadczenia biznesowego – może jedynie dostarczyć dodatkowe dane do decyzji. A nie zastąpi dlatego, że AI mimo wszystko nie jest w stanie wziąć odpowiedzialności. Bo nie – AI potrafi analizować dane, ale nie potrafi decydować, w którym kierunku iść. Jak mamy dwa segmenty i który wybrać, to AI ci powie, jaki tam jest LTV, jaki jest CAC w każdym, ale decyzja – to jest osąd, to jest osąd CEO oparty na strategii, wartościach, wizji. Czyli AI będzie bardziej kompasem, a nie kapitanem. Ten kompas musi być w rękach kogoś, kto ostatecznie podejmie decyzję, gdzie płynie. I dopóty, dopóki do Anthropic nie będzie można zadzwonić i powiedzieć, albo do OpenAI: coś ty tu, człowieku, zrobił, bo cię z roboty wywalę, no tam nie ma mowy o żadnej odpowiedzialności. To jest po prostu kompas i tyle. A w ogóle w rękach człowieka, który nie wie, co robi z tym kompasem, no to życzę szczęścia.
Trzecia rzecz, która zaczyna być bardzo ważna, to empatia i zarządzanie ludźmi. Manager, który musi zwolnić kogoś, kogo lubi, na przykład hashtag odcinek 15, albo CEO, który musi wybrać między dwoma kluczowymi osobami, albo lider, który musi zmotywować zespół po jakiejś porażce. To są sytuacje, w których AI nie ma prawie że nic do powiedzenia. Te sytuacje wymagają empatii, odwagi, mądrości, rzeczy, których po prostu nie da się zautomatyzować. Wydaje mi się, że cała ta warstwa empatii, takiego mądrego zarządzania ludźmi, to będzie warstwa, która będzie się nieprawdopodobnie rozwijać w najbliższych latach i też będzie w deficycie dużym.
No bo ludzie, którzy rodzą się i rozmawiają tylko z AI-em i tylko oglądają rolki i tak dalej, kurcze, wydaje mi się, że nie będą mistrzami empatycznej, dojrzałej komunikacji i takiego mądrego zarządzania ludźmi. W związku z tym, słuchajcie, AI wzmacnia ludzi i tyle. I tak powinno być, ale to nadal ludzie robią swoją robotę.
Ile kosztuje wdrożenie AI i jak odróżnić wartość od szumu?
No i teraz uwaga. Jak odróżnić wartość od szumu? Musicie wiedzieć, że dzisiaj rynek AI to jest Dziki Zachód. Każdy ma jakieś rozwiązanie AI, każdy coś tam obiecuje. Część dostawców oferuje gotowe rozwiązania, ale firmy często potrzebują indywidualnego podejścia, dopasowanego do własnych danych, procesów i ograniczeń. Każdy chciałby pokazywać case study, ale jakoś tych case study na dzisiaj w sumie to brakuje i ja się nie dziwię. Wszędzie tam, gdzie mamy udane wdrożenie AI, nikt się nie zgadza na to, żeby robić jakikolwiek case study.
Więc mam dla Was pięć pytań, które warto sobie zadać, zanim zabierzecie się za to wielkie wdrożenie, cokolwiek by to nie było.
Pierwsze pytanie to: jaki konkretny problem rozwiązujemy? Czyli nie usprawniamy procesy, tylko konkretnie: jaki proces, co usprawnimy, w jaki sposób, czy to będzie mierzalne. Jeżeli nie potraficie sobie sami odpowiedzieć albo dostawca odpowiedzieć, to nie wiecie, co robicie, idziecie na hype, kropka.
Drugie pytanie – jakie dane są potrzebne, żeby to działało i czy je mam? To już wiemy, nie? AI bez danych to jest silnik bez paliwa, nie ma to sensu. Większość rozwiązań wymaga danych, czy jakiejś historii transakcji, nagrania rozmów, treści maili, danych CRM-a, strategii, procesów i tak dalej. Jeżeli ich nie macie albo macie te dane, które są brudne, bo macie jakiś duży dług technologiczny, no to, mówiąc wprost, AI nie zadziała. Niezależnie od tego, jak piękna będzie prezentacja na temat tego softu.
Pytanie trzecie – jaki jest realny czas wdrożenia? Kiedy zobaczymy efekt? Jeżeli ktoś mówi, że wdrażamy w cztery tygodnie, no to też jest pytanie, czy to są cztery tygodnie na konfigurację plus osiem tygodni na integrację z waszymi systemami plus dwanaście tygodni na adopcję przez zespół plus sześć miesięcy, zanim zobaczycie mierzalny efekt – czy cztery tygodnie do efektu? To jest bardzo dobre pytanie. Ja dzisiaj, słuchajcie, jako decydent, nie wchodzę w AI-owe rzeczy, których wdrożenie zajmuje dłużej niż cztery tygodnie. Bo na dzisiaj jest tyle prostych rzeczy do usprawnienia, że staram się szybko iterować proste tematy i w nich szukać dużego uzysku, a udaje się to robić naprawdę w sposób niebywały.
Czwarte pytanie – co się stanie z moimi danymi? No wiecie, wasze dane, rozmowy z klientami, maile, umowy, strategie – to jest wasz najcenniejszy aktyw. I teraz pytanie – gdzie te dane idą? Czy one są na serwerach tego vendora, czy są używane do trenowania modeli, a w jaki sposób? Czy możecie usunąć je, kiedy chcecie? Kto ma do nich dostęp? I skoro to jest najcenniejszy aktyw firmy, no to fajnie by było odpowiedzieć sobie na to pytanie bardzo mądrze.
No i pytanie piąte to jest: ile to naprawdę kosztuje i jaki jest plan B? Czyli pełny koszt, licencja za ten soft plus wdrożenie, plus integracja, plus szkolenie, plus adopcja, plus utrzymanie i cały vendor lock-in. Czyli co się stanie, jak za rok będziemy chcieli zmienić dostawcę? Jak łatwo wyciągniemy te dane? Jak łatwo przeniesiemy procesy?
W świecie, w którym nowe rozwiązania wychodzą co miesiąc albo co dwa tygodnie, albo nawet co tydzień, vendor lock-in dzisiaj jest oczywistym szaleństwem. Bardzo zalecam, żeby tego nie robić.
Jak zacząć wdrożenie AI w swojej firmie?
I teraz – jak zacząć? Jeżeli ktoś z Was chciałby zacząć, to uważam, że wniosek z tego odcinka jest taki, że ja mimo wszystko zaczynałbym małymi eksperymentami. W praktyce oznacza to pracę opartą na stopniowym wprowadzaniu rozwiązań opartych na AI: najpierw mały test, potem pomiar efektu, a dopiero później decyzja o szerszym wdrożeniu. W jednym procesie, z jakimś jednym zespołem, no i oczywiście tam, gdzie jest mierzalny efekt.
Czyli po pierwsze – poszukałbym jednego procesu, który jest powtarzalny, czasochłonny i oparty na danych. Powtarzalny, czyli robicie to samo setki razy. Czasochłonny, czyli ludzie tracą na niego godzinę albo wiele godzin. Jest oparty na danych, a nie na intuicji i relacjach – czyli research przed spotkaniami handlowymi, generowanie raportów, podsumowywanie spotkań, kwalifikacja leadów, analiza danych, tworzenie draftów jakichś treści i tak dalej.
Krok drugi to jest eksperyment na małej skali – czyli nie wdrażamy tego w całej firmie, bierzemy jakieś dwie, trzy osoby z jednego zespołu, dajemy im narzędzie na miesiąc i mierzymy, ile realnie czasu oszczędzają, jaka jest jakość wyników, czy ludzie tego używają. Kropka.
Krok trzeci to jest – skalujemy to, co działa, zabijamy to, co nie działa, i powtarzacie to nieustannie. I teraz bardzo ważne jest to, żeby nie zapomnieć o ludziach przy tym wszystkim. Bo mamy takie wrażenie, że dzisiaj największym blokerem dla AI-a nie jest technologia, tylko jest po prostu ludzki strach. Jesteśmy ludźmi i ludzie się boją AI. To też wykazało nasze badanie – bo AI nas zastąpi.
Niestety mamy na koncie klienta, który obiecał, że nie zwolni swoich pracowników, po czym jak tylko zaczęło działać, to ich zwolnił i stracił zaufanie całego zespołu. No i teraz próbujemy to wspólnie naprawiać. No i w sumie to chyba tyle w tym odcinku. Dziękuję za uwagę.
Wdrożenie AI w firmie powinno wspierać silnik wzrostu, a nie być celem samym w sobie
Chciałbym bardzo, żebyście szukali zastosowań AI-a w tych strategicznych elementach, nawet wracając do silnika wzrostu. Czyli zastanówcie się, czy AI może wam pomóc lepiej rozumieć rynek.
Potem jak macie drugą warstwę silnika wzrostu, czyli decyzję, no to czy AI może nam pomóc lepiej komunikować wartość. W ekonomii – czy AI może nam obniżyć koszty albo podnieść wartość klienta, albo obniżyć koszt pozyskania klienta.
No i w końcu mechanizm – czy AI może nam przyspieszyć proces sprzedaży, obsługi, dotarcia do rynku? I to są pytania, słuchajcie, strategiczne, nie technologiczne. To są pytania, które wy jako przedsiębiorcy powinniście sobie zadawać nieustannie, bo jeżeli znajdziecie na to pytanie dobrą i prawdziwą odpowiedź, to jest bardzo duża szansa, że ustawicie się w pole position przed całym rynkiem i dzięki tej rewolucji i temu, co się teraz dzieje, po prostu wyprzedzicie wszystkie firmy, które na rynku się znajdują.
Podsumowanie: AI bez procesów i kontekstu przyspiesza chaos
No i podsumujmy to, co się tutaj w tym materiale wydarzyło. Skoro wiemy z badania IRSM, że motywatorem jest FOMO, a nie strategia, że ludzie używają AI po cichu, a prawie połowa pracowników dowiaduje się o planach z plotek, no to aktualnie to nie jest obraz rewolucji AI, tylko raczej takiego obrazu chaosu decyzyjnego. No i AI bez procesów to szybszy chaos. AI potrzebuje kontekstu, a większość firm tego nie ma. Temat zarządzania kontekstem będzie tematem, który zdominuje najbliższe lata. Centralizacja, strukturyzacja, aktualność i kontrola. No i tyle.
I teraz na koniec – jeżeli czujecie po tym odcinku, że wasza strategia nie jest zapisana albo jest nieaktualna, albo nikt poza wami jej nie zna, to pamiętajcie, że do 22 maja trwa przedsprzedaż szkolenia online Wise Strategy, które odbędzie się 1 lipca. Jak ktoś nie może być, to oczywiście jest nagranie. I to jest szkolenie, na którym nauczycie się zbudować strategię, którą da się wdrożyć. I co ważne, na tym szkoleniu jest cały moduł, który pokazuje, jak AI pozmienia modele biznesowe, co pozmienia i w jaki sposób.
No i druga rzecz – jeżeli nie szkolenie, ktoś z Was chciałby zaprosić konsultanta, który pomoże przeprowadzić proces, poukładać organizację. Oczywiście niezmiennie od 7-8 lat – sellwise.pl i w prawym górnym rogu bezpłatna konsultacja to dobry pierwszy krok. Tyle w części merytorycznej. Zapraszam Was do wysłuchania podsumowania dzisiejszego odcinka.
Ogłoszenia
No dobrze, słuchajcie. Dzisiaj był cały dzień walki o to, żeby nagrać ten materiał. Niestety się trochę przeziębiłem w tej podróży i na szczęście udało mi się ten głos odzyskać i materiał dla Was nagrać. Dlatego Tobie, słuchaczu, Tobie, słuchaczko, dziękuję, że jesteś i że słuchasz. To znaczy, że misja się udała i została zakończona pozytywnie. No i tyle chyba w tym podsumowaniu.
Skoro powiedziałem już o Wise Strategy i zaprosiłem Was do Wise Business Clubu, to chyba tyle. Bo mamy ogłoszenia o pracę jeszcze za moment i przeczytam. Natomiast na tym etapie wyzwania to wyzwanie nam powoli dobiega do końca. Mam już dziewiętnasty odcinek. Niedługo będziemy kończyć. Dajcie mi znać na privie, jak się z tym wyzwaniem czujecie, co ono Wam wnosi, gdzie odnajdujecie największą wartość z tych odcinków WiseCEO. Będę Wam serdecznie za to wdzięczny, bo zdążę poprawić jeszcze tę ostatnią partię, która nas czeka.
No i nasze ogłoszenia.
Dla firmy z Poznania, specjalizującej się w procesach produkcyjnych rozwiązań elektroinstalacyjnych, poszukujemy osoby odpowiedzialnej za mobilną sprzedaż do architektów, projektantów wnętrz oraz integratorów systemów automatyki budynkowej.
Dla międzynarodowej firmy technologicznej, specjalizującej się w tworzeniu nowoczesnych produktów cyfrowych i usług software development, poszukiwana jest osoba na stanowisko Business Development Managera, odpowiedzialna za rozwój sprzedaży B2B na rynku polskim i niemieckim.
Dla naszego klienta, software house’u, specjalizującego się w tworzeniu oprogramowania dla klientów biznesowych, szukamy Head of Service Delivery do pracy zdalnej.
Dla firmy z Wrocławia z sektora nowoczesnej technologii poszukujemy osoby odpowiedzialnej za prowadzenie pełnego procesu sprzedaży w modelu doradczym oraz samodzielne prowadzenie działań prospektingowych.
I ostatnie – dla firmy z Warszawy, działającej w obszarze wyposażenia przestrzeni treningowych, szukamy osoby odpowiedzialnej za sprzedaż B2B do pracy stacjonarnej.
Wszystkie ogłoszenia tradycyjnie znajdziecie na hirewise.pl w zakładce „Praca” i, co ważne, możecie zobaczyć nową stronę internetową HireWise.
