03.10.2025 20:35:25 UTC+07:00
Использование нейросетей в корпоративных B2B продажах
Использование нейросетей в корпоративных B2B продажах
В последнее время мы наблюдаем феноменальный прогресс нейросетей, они значительно поумнели и получили новые режимы для работы. Несмотря на то, что это уникальное изобретение, сфер применения в корпоративных B2B продажах не так много, поскольку мы не можем полноценно опираться на результаты труда ИИ.
Ограничение длины контекстного окна
В частности, я пробовал создавать отдельные чаты для каждой потенциальной сделки, загружая туда всю информацию. Таким образом формировался как бы кодекс каждого пресейл проекта.
Оказалось, что чем больше деталей в каждом проекте, тем больше нейросеть начинает забывать контекст и путаться в показаниях. По большому счету, она может помнить только 25000 токенов, что является аналогом примерно 20000 слов.
Пришел к тому, что в любом случае нужно проверять все «руками», самостоятельно изучая нюансы в документации. Максимум можно использовать нейросеть, говоря: «Приведи пример, откуда взята информация».
Улучшение навыков фасилитации переговоров и речи
Для улучшения переговорных навыков я загружаю транскрипты диалогов в нейронную сеть и получаю рекомендации. При этом я делаю анализ с помощью нескольких нейронных сетей: ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek. Это дает возможность взглянуть на диалог с разных сторон.
Собирая анализ с разных нейронных сетей, важно понимать, что контента будет очень много, минимум от 60000 символов. В итоге ознакомление с ним будет занимать полчаса и больше. И здесь необходима экспертиза, чтобы выделить для себя точки роста.
Планирование дня с большим набором контекстов
Пробовал загружать свои задачи на неделю или день в нейронную сеть, получая от нее советы по приоритизации. Но столкнулся с тем, что она теряет контекст, а также не учитывает мои стратегические цели и выдает неподходящие приоритеты.
Поиск конференций
Мы можем подбирать конференции для посещения, но с оговоркой. Если запросить у нейросети подборку, то каждую конференцию придется дополнительно проверять самостоятельно.
Распознавание речи
Современные сервисы транскрибирования показывают точность на уровне до 95% по оценкам различных источников, что значительно выше, чем до появления больших языковых моделей в распознавании, когда было 45-55%.
Несмотря на путаницу со сложной технической терминологией, ошибками в словах, этим инструментом действительно можно пользоваться в повседневной работе. Чтение таких транскриптов ускоряет погружение в контекст в полтора – два раза.
Вывод
Ключевые материалы необходимо полностью изучать и ознакамливаться с ними самостоятельно, а нейросетями пользоваться как вспомогательным инструментом. Искусственный интеллект выдает правдоподобные ответы, но если мы не обладаем глубокой экспертизой, то мы не сможем использовать эту информацию и начнём распространять недостоверные знания снаружи и внутри компании.
В последнее время мы наблюдаем феноменальный прогресс нейросетей, они значительно поумнели и получили новые режимы для работы. Несмотря на то, что это уникальное изобретение, сфер применения в корпоративных B2B продажах не так много, поскольку мы не можем полноценно опираться на результаты труда ИИ.
Ограничение длины контекстного окна
В частности, я пробовал создавать отдельные чаты для каждой потенциальной сделки, загружая туда всю информацию. Таким образом формировался как бы кодекс каждого пресейл проекта.
Оказалось, что чем больше деталей в каждом проекте, тем больше нейросеть начинает забывать контекст и путаться в показаниях. По большому счету, она может помнить только 25000 токенов, что является аналогом примерно 20000 слов.
Пришел к тому, что в любом случае нужно проверять все «руками», самостоятельно изучая нюансы в документации. Максимум можно использовать нейросеть, говоря: «Приведи пример, откуда взята информация».
Улучшение навыков фасилитации переговоров и речи
Для улучшения переговорных навыков я загружаю транскрипты диалогов в нейронную сеть и получаю рекомендации. При этом я делаю анализ с помощью нескольких нейронных сетей: ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek. Это дает возможность взглянуть на диалог с разных сторон.
Собирая анализ с разных нейронных сетей, важно понимать, что контента будет очень много, минимум от 60000 символов. В итоге ознакомление с ним будет занимать полчаса и больше. И здесь необходима экспертиза, чтобы выделить для себя точки роста.
Планирование дня с большим набором контекстов
Пробовал загружать свои задачи на неделю или день в нейронную сеть, получая от нее советы по приоритизации. Но столкнулся с тем, что она теряет контекст, а также не учитывает мои стратегические цели и выдает неподходящие приоритеты.
Поиск конференций
Мы можем подбирать конференции для посещения, но с оговоркой. Если запросить у нейросети подборку, то каждую конференцию придется дополнительно проверять самостоятельно.
Распознавание речи
Современные сервисы транскрибирования показывают точность на уровне до 95% по оценкам различных источников, что значительно выше, чем до появления больших языковых моделей в распознавании, когда было 45-55%.
Несмотря на путаницу со сложной технической терминологией, ошибками в словах, этим инструментом действительно можно пользоваться в повседневной работе. Чтение таких транскриптов ускоряет погружение в контекст в полтора – два раза.
Вывод
Ключевые материалы необходимо полностью изучать и ознакамливаться с ними самостоятельно, а нейросетями пользоваться как вспомогательным инструментом. Искусственный интеллект выдает правдоподобные ответы, но если мы не обладаем глубокой экспертизой, то мы не сможем использовать эту информацию и начнём распространять недостоверные знания снаружи и внутри компании.