Резюме
ИИ обещает скорость и масштаб для команд B2B, но когда он неправильно интерпретирует данные или слишком убедительно имитирует уверенность, он может незаметно подорвать доверие. Узнайте, как ИИ совершает ошибки в маркетинге и продажах, и как управлять им с точностью, достоверностью и подотчётностью.
Автор: Сара Трит, консультант по маркетингу в Heinz Marketing
Обещания и слепые зоны
ИИ повсюду в B2B-маркетинге и продажах. Он составляет контент, анализирует сигналы намерений, сегментирует аудитории и даже решает, кому следующий SDR уделит внимание. Результаты могут быть впечатляющими: более быстрая обработка и персонализированный охват в масштабе.
Но на каждую историю успеха приходится растущий список примеров, когда ИИ незаметно сбивается с пути. Неправильно интерпретируя данные, фабрикуя факты или выдавая «уверенно неверные» идеи, которые звучат правдоподобно, но не являются правдой.
Опасность не в том, что ИИ совершает ошибки. Опасность в том, что он делает их убедительными. И когда эти ошибки появляются в контексте B2B, будь то в отчёте, последовательности продаж или статье о лидерстве в мышлении, последствия не просто безобидная опечатка; это подорванное доверие, потраченные впустую средства и проблема с доверием, которую трудно исправить.
Почему ИИ ошибается в B2B-маркетинге и продажах
Большинство неудач ИИ не технические, а операционные. Они происходят потому, что команды относятся к ИИ как к готовому продукту, а не как к механизму прогнозирования. Вот наиболее распространённые причины, по которым ИИ ошибается, и как они выглядят на практике:
Данные, которые не готовы для машин
ИИ предполагает, что ваши данные чистые, структурированные и последовательные. Но большинство маркетинговых и торговых данных таковыми не являются. Дубликаты записей, несогласованные имена полей, форматы экспорта из инструментов опросов или CRM приводят к тому, что ИИ неправильно считывает данные и делает неверные выводы. Когда сам набор данных беспорядочен, модель не может отличить сигнал от шума, и её выводы могут звучать авторитетно, даже если они далеки от истины. И что самое страшное, модель не сообщит вам регулярно, что ваш файл данных было трудно прочитать. Она не предупредит вас, что её анализ может быть неточным. Вам следует тщательно его проверить.
Запросы без контекста
Генеративный ИИ реагирует на ясность и конкретность. Когда команды просят модель «суммировать результаты» или «проанализировать эффективность работы с клиентами», она по сути угадывает логику, стоящую за вашими данными. Без указания того, что представляет собой каждое поле, что игнорировать, а что наиболее важно, модель будет сама заполнять пробелы. Иногда это означает изобретение данных, которых никогда не было.
Иллюзия точности
ИИ не знает, когда он ошибается. Он создан для того, чтобы выдавать беглый, уверенный текст. Поэтому, когда вывод звучит точно, с процентами вплоть до десятой доли, подробными персонами или идеально сформулированными рекомендациями, он кажется заслуживающим доверия. Но эта беглость скрывает неуверенность. Многие команды никогда не подвергают это сомнению, пока человек не проверит факты и не обнаружит, что математика не складывается.
Чрезмерная зависимость от инструмента
Соблазн «позволить ИИ справиться с этим» велик, особенно в командах с ограниченными ресурсами. Но модели не являются аналитиками. Они не могут очищать данные, сверять источники или понимать бизнес-нюансы. Когда команды пропускают ручную проверку или стратегический надзор, даже небольшие галлюцинации могут попасть в конечные материалы или сообщения для работы с клиентами.
Тонкая ловушка
Возможно, наиболее упущенная из виду ошибка заключается не в фактах, а в тоне. Многие маркетологи публикуют или отправляют сгенерированный ИИ текст, не адаптируя его к голосу своего бренда или аудитории. В результате получается чрезмерно отполированный, самоуверенный, расплывчато «звучащий как ИИ» текст, который сливается со всем остальным в LinkedIn и по электронной почте. Подвох легко обнаружить: слишком много эм-дефисов, слишком много прилагательных и ритм, который кажется механическим. Он хорошо читается, но может плохо сочетаться с аудиторией. В B2B этот разрыв между «звучит хорошо» и «чувствуется по-настоящему» — это место, где сделки умирают.
Отсутствие управления и ограничений
Без чётких процессов проверки, валидации и подотчётности ошибки ИИ становятся системными. Кто проверяет источник данных? Кто просматривает сгенерированный вывод, прежде чем он будет отправлен или опубликован? Без определённого владельца небольшие неточности могут быстро распространиться по стеку контента организации, работе с клиентами или аналитике.
Цена ошибки
Когда ИИ ошибается в B2B, последствия выходят за рамки косметических:
- Доверие к бренду: как только клиенты или потенциальные клиенты обнаружат неточности, восстановить доверие будет сложно.
- Искажение воронки: неправильно интерпретированные данные приводят к тому, что неправильные сегменты, сообщения или аккаунты получают приоритет.
- Усталость покупателей: повторяющийся или явно сгенерированный ИИ охват снижает вовлечённость и уровень ответов.
- Снисходительность команды: чем больше команды полагаются на ИИ без проверки, тем больше угасает критическое мышление и креативность.
Создание более умного рабочего процесса с использованием ИИ
Директорам по маркетингу, директорам по продажам и руководителям RevOps не обязательно замедлять внедрение ИИ, но им необходимо управлять им по-другому. Если вы определяете, где ИИ вписывается в вашу дорожную карту на 2026 год, наш «Практический гайд по ИИ для планирования на 2026 год» углубляется в то, где нужно проявить осторожность, а где действовать решительно. Вот некоторые практики, которые отличают команды, которые хорошо используют ИИ, от тех, кому приходится потом всё исправлять:
Создавайте чистые входные данные, прежде чем получать умные выходные
Относитесь к гигиене данных как к части вашей стратегии ИИ. Убедитесь, что CRM, электронные таблицы и источники обогащения соответствуют согласованным форматам и правилам проверки, прежде чем передавать их в любую модель. ИИ не сможет разобраться в беспорядке, и «мусор на входе, мусор на выходе» никогда не был более верным.
Создавайте запросы, как вы создаёте кампании
Давайте ИИ чёткие указания. Укажите контекст, определения полей, критерии успеха и тип ожидаемого результата. Относитесь к запросам так же, как к творческому заданию для младшего стратега. Если ваши запросы расплывчаты, работа будет такой же.
Требуйте прозрачности
Любой ИИ-процесс, который не может показать свою математику, является тревожным сигналом. Ведите отслеживаемый учёт источников данных, допущений и выходных данных модели, чтобы можно было провести проверку. Требуйте, чтобы любая ИИ-модель также приводила конкретные примеры, включая проверку того, что она читает в диапазоне ячеек.
Не отключайте человека
ИИ должен дополнять, а не заменять анализ и общение. Требуйте проверки человеком перед публикацией вовне или работой с клиентами. Поощряйте членов команды сомневаться в точности и тоне, а не только в формате.
Редактируйте для человеческого голоса
Каждый ИИ-проект нуждается в человеческой переписке. Усильте тон, удалите заполнители и замените «ИИ-ритм» на разговорную ясность. Если это звучит не так, как ваша компания общается с клиентами в реальной жизни, значит, это не готово.
Создайте ограничения и подотчётность
Решите, что подходит для помощи ИИ, а что требует ручного контроля. Документируйте эти правила в маркетинге, продажах и RevOps. ИИ — это не инструмент, который вы «настраиваете и забываете»; это рабочий процесс, который вы постоянно совершенствуете.
Возможности впереди
ИИ имеет огромный потенциал в B2B. При правильном использовании он может ускорить операции, обострить понимание и масштабировать персонализацию. Но это происходит только тогда, когда люди остаются в курсе событий.
Побеждающие команды в 2026 году будут не те, кто автоматизирует быстрее всех. Это будут те, кто остаётся точным, подлинным и подотчётным. И пока маркетинговые лидеры готовят бюджеты и планы, не менее важно связать инвестиции в ИИ с измеримыми результатами. Вот как CMO могут говорить на языке CFO с помощью прогнозирования, основанного на данных.
ИИ может помочь вам двигаться быстрее, но сначала убедитесь, что он указывает в правильном направлении. Убедитесь, что ваш голос, а не голос модели, слышит ваш покупатель. Чтобы узнать больше о том, как использовать ИИ и автоматизацию в вашей организации продаж и маркетинга и в кампаниях, отправьте нам электронное письмо.