Која е стратегијата „човек-во-јамка“ за автоматизација?

Време на читање: 15 минути

Автоматизацијата порано беше приказна за продуктивност. Сега е приказна за доверба.

Во последните две години, на основачите и лидерите за раст им беше кажано дека агентите на вештачката интелигенција ќе го водат нивниот процес на пишување, ќе ги квалификуваат нивните потенцијални клиенти и ќе ги закажуваат нивните состаноци. Дел од тоа се случи. Голем дел не се случи. Она што се случи, речиси универзално, е нагло зголемување на трошоците за погрешна автоматизација . Спам-секвенцата на LinkedIn® не само што не успева да конвертира. Таа го оштетува угледот на вашиот домен, ја означува вашата сметка и ги обучува вашите потенцијални клиенти да ги игнорираат вашите идни пораки дури и кога ќе се појавите правилно.

Ова е празнината што ја пополнува стратегијата „Човек во јамка“. Тоа не е фенси термин за „сè уште ни требаат луѓе“. Тоа е специфичен избор на дизајн на системот што одлучува каде луѓето додаваат проценка на автоматизираниот работен тек, а каде се тргаат од патот. Добро направено, му овозможува на мал тим да работи со обемот на голем без да го изгуби квалитетот што ги натера клиентите да кажат „да“ на прво место.

Ова упатство објаснува што всушност претставува автоматизацијата „Човечки во циклусот“, зошто е поважна во 2026 година отколку што беше во 2024 година, каде тргнува наопаку и како да се дизајнира систем што работи специјално за B2B досег , продажба и раст. Konnector.ai е дел од овој разговор како функционален пример, бидејќи просторот за социјална продажба и досег преку LinkedIn® е местото каде што јазот помеѓу целосно рачната и целосно автоматизираната технологија е највидлив во моментов.

Што е автоматизација „човек во јамка“ на едноставен начин?

Човек-во-јамката, честопати скратено на HITL, е системски дизајн каде што автоматизацијата се справува со обемот и повторувањето, а луѓето ги носат одлуките за кои е потребна проценка, контекст или свест за врската. Човекот не седи на крајот од цевководот и го разгледува секој резултат. Тој е поставен на специфични контролни точки во работниот процес, каде што неговата одлука го менува она што ќе се случи следно.

Корисен начин да се размислува за тоа: целосна автоматизација работи од почеток до крај без запирање. Целосна мануелна работа работи од почеток до крај без помош. HITL работи автоматски сè додека не донесе одлука за која системот не е направен да ја донесе со сигурност, а потоа застанува и бара од човек да одлучи. Одговорот на човекот се враќа во системот, кој продолжува оттаму.

Промената во рамката е важна. Во стариот модел „човечки преглед на вештачката интелигенција“, човекот е слој за контрола на квалитетот. Тие проверуваат откако ќе се случи тоа. Во моделот HITL, човекот е дел од самиот систем. Тие се причината зошто на системот може да му се верува дека ќе работи во голем обем.

Зошто „Човечка јамка“ е вистинската стратегија за B2B автоматизација во 2026 година?

Три работи се променија во последните 18 месеци што ја прават чистата автоматизација полоша опција отколку што беше порано.

Прво, платформите станаа значително построги. Системите за детекција на однесување на LinkedIn® сега се чувствителни на шеми што порано летаа под радарот: идентични структури на пораки, предвидливо време, ненадејни скокови во обемот од една сметка. Целосно автоматизиран систем за пристап што работеше во 2023 година сега ги ограничува сметките за неколку недели. Безбедносната рамка на Konnector.ai е изградена специјално за оваа нова реалност, но основната лекција важи за секој канал. Предвидливата автоматизација е казнета.

Второ, толеранцијата на потенцијалните клиенти за шаблонизирана комуникација е намалена. Основачите особено можат да забележат ладна порака напишана од вештачка интелигенција во првата реченица. Лентата за квалитет е поместена од „дали ова е персонализирано“ на „дали вистинска личност навистина размислувала за мене пред да го испрати ова“. Чистата автоматизација не може постојано да ја брише таа лента. Таа генерира резултати кои се технички персонализирани, но се чувствуваат механички.

Трето, цената на штетата на брендот од лоша автоматизација сега е трајна на начин на кој не беше порано. Потенцијален клиент кој ја пријавува вашата порака како спам не само што ве блокира. Тие го тренираат секој алгоритам што ја допира вашата сметка за да ви го намалат приоритетот. Една лоша кампања може да обликува шест месеци испорака.

HITL ги решава сите три проблеми. Автоматизацијата се справува со работата за која не е потребна проценка. Човекот се вмешува во моментите кога се одлучува дали потенцијалниот клиент ќе се чувствува почитуван или продаден. Резултатот е волумен без ризик за брендот.

По што се разликува „Човек во јамка“ од целосна автоматизација и целосно рачна работа?

Повеќето тимови се движат помеѓу две крајности. Тие почнуваат рачно бидејќи сакаат секоја порака да биде совршена. Потоа се судираат со ѕид, автоматизираат сè и гледаат како стапката на одговор паѓа. Потоа се повлекуваат. HITL е средниот пат, но е поспецифичен отколку само „автоматизирај некои, направи некои рачно“.

димензија	Целосно рачно	Целосно автоматизирано	Human-in-the-Loop
Дневен излез	20 до 40 потенцијални клиенти	500 до 1,000 потенцијални клиенти	200 до 500 потенцијални клиенти
Квалитет на персонализација	Висок, но неконзистентен	Ниско до умерено	Високо и конзистентно
Приспособливост	Ниско. Поврзано со вашето работно време	Високо. Врзан за вашите алатки	Високо. Поврзано со вашата фреквенција на осудување
Ризик од ограничување на платформата	Многу ниско	Високо. Детекцијата на шеми ги означува сметките.	Ниско. Човечката варијанса го нарушува откривањето на шемата.
Време за основачи на ден	3 до 4 часа	Помалку од 30 минути	15 до 30 минути
Плафон за стапка на одговор	15 до 25 проценти	2 до 5 проценти	10 до 18 проценти
Ризик од брендот	Ниско	Високо	Ниско до умерено
Најдобро одговара за	Топ 50 ABM сметки	Пријавувања за билтен, ниско ниво на вредност	Генерирање на цевководи, досег до ICP

Интересниот ред во оваа табела е претпоследниот: време на основачот дневно. HITL одзема помалку време од основачот отколку целосно мануелното информирање, бидејќи човекот повеќе не ја работи работата. Тие ги носат одлуките што ја насочуваат работата. Петнаесет минути проценка можат да обликуваат четири часа автоматизација. Тоа е предноста.

Каде точно треба да седи човекот во јамката?

Тука е местото каде што повеќето тимови погрешно го проценуваат HITL. Тие го ставаат човекот на погрешна контролна точка, а потоа заклучуваат дека HITL не им заштедува време. Постојат четири контролни точки кои се важни за автоматизацијата на B2B теренската работа, а добро дизајнираниот систем користи луѓе на една или две од нив, а не на сите четири.

Контролна точка 1: Одлуки за таргетирање. До кого да се обратиме? Ова е местото со највисока моќ да се постави човек. Лошата одлука за таргетирање ја троши целата автоматизација на процесот. Добрата одлука го прави остатокот од системот да изгледа брилијантно. Алатки како Konnector.ai користат интелигенција на социјални сигнали за да го автоматизираат појавувањето на потенцијални клиенти со голема намера, но основачот сепак одлучува кои сигнали се важни за неговиот бизнис тој месец.

Контролна точка 2: Одобрување на пораката. Дали оваа конкретна порака треба да стигне до ова конкретно лице? Повеќето основачи по нарачка ставаат луѓе тука бидејќи така се чувствуваат најбезбедно. Тоа е исто така и најскапата контролна точка, бидејќи обемот на пораки е огромен. Ако ја прегледувате секоја порака, не користите HITL. Работите бавно рачна работа со дополнителни чекори.

Контролна точка 3: Тријажа на одговори. Што правиме со одговорите? Тука HITL се исплатува највидливо. Вештачката интелигенција може да ги категоризира одговорите на „заинтересиран“, „не сега“, „погрешна личност“ и „отстрани ме“. Човекот одлучува што всушност да каже на „заинтересираните“ одговори, бидејќи тоа е моментот кога започнува вистински разговор, а шаблонираниот одговор го уништува договорот.

Контролна точка 4: Ракување со исклучоци. Што правиме кога ќе се случи нешто неочекувано? Потенцијален клиент споменува одреден конкурент. Некој со кого контактиравте минатиот квартал штотуку беше унапреден. Вашата следена сметка штотуку објави отпуштање. Чистата автоматизација или ги игнорира овие сигнали или применува шаблон. Човек ги насочува.

Општо правило: ставете луѓе на контролните точки 1 и 3. Автоматизирајте ги контролните точки 2 и 4 со јасни правила за ескалација. Ова ви дава обем на автоматизација и проценка на мануелната работа, без да плаќате за обете.

Како всушност изгледа работниот процес „Човек во јамка“ во пракса?

Еве како изгледа еден работен ден за основач кој работи на HITL теренска работа со алатка како Konnector.ai. Ова не е теоретско. Тоа е шемата околу која се градат алатки како што е дневната рутина на основачите на Konnector.ai .

Утро, 10 минути. Основачот ја отвора контролната табла за социјални сигнали, а не фидот на LinkedIn®. Контролната табла ги прикажува објавите со кои се ангажираат високо-соодветни потенцијални клиенти, споменувањата на релевантни клучни зборови во нивниот ICP и промените во следените сметки. Основачот поминува десет минути разгледувајќи ги појавените сигнали и одлучувајќи со кои теми да се ангажира тој ден. Таа одлука ја поттикнува автоматизацијата.

Средно утро, автоматизирано. Системот извршува коментари, барања за поврзување и пораки за контакт врз основа на прегледот на сигналот наутро. Основачот не е во овој дел. Тој ја води компанијата. Системот користи однапред одобрени рамки за пораки со променливи специфични за потенцијалните клиенти извлечени од податоците за јавниот профил и неодамнешната активност.

Попладне, 5 минути. Основачот ги разгледува нацртите за коментари генерирани од вештачка интелигенција на објави со висок сигнал. Тие ги одобруваат, уредуваат или отфрлаат сите. Ова се пет минути со највисока искористеност во денот, бидејќи добро поставените коментари на вистинските објави генерираат дојдовен интерес за дел од цената на испратените пораки.

Крај на денот, 10 минути. Основачот ги разгледува одговорите од дневната комуникација. Системот веќе ги категоризирал. Задачата на основачот е да напише лични одговори на секој што покажал вистински интерес. Шаблонизираните коментари се испраќаат автоматски за меки сигнали. Секој што рекол „не сега“ автоматски добива поддршка.

Вкупно време на основачот: 25 минути. Вкупен обработен волумен: доволен за одржување на здраво полнење на цевководот. Квалитет: одржуван бидејќи основачот донесува важни одлуки, а не одобрува секоја порака што се испраќа.

Видеотеката на Konnector.ai има упатства за неколку од овие специфични движења:

Зошто чистата автоматизација не успева во B2B аутсинг?

Чистата автоматизација не успева од причина што на основачите им треба време целосно да ја прифатат. Причината не е дека вештачката интелигенција не може да напише добри пораки. Може. Причината е што волуменот го менува значењето на пораката.

Совршена порака напишана со вештачка интелигенција испратена до еден потенцијален клиент завршува добро. Истата порака испратена до илјада потенцијални клиенти завршува како спам, дури и ако секој од нив е технички персонализиран. Ова е затоа што потенцијалните клиенти не само што ја читаат вашата порака. Тие го читаат контекстот околу неа. Пораката што пристигнува за време на познат шаблон за автоматизација, на ден кога целиот нивен фид е полн со слични пораки, се чита како дел од тој шаблон. Не е важно колку се добри зборовите.

Ова е увидот што го пропуштаат повеќето блогови за стратегија за автоматизација. Тие се фокусираат на квалитетот на пораката. Вистинската променлива е густината на сигналот. Колку автоматски пораки добива потенцијалниот клиент таа недела? Колку од нив се чувствуваат како шаблонизирани? Каде е вашиот во таа мешавина?

HITL го решава ова не со пишување подобри пораки, туку со менување на времето, активирањето и шемите на одговор на начини што чистата автоматизација не може да ги реплицира. Човек кој ги прегледува сигналите пред да испрати го крши шаблонот. Човек кој одговара на одговорите со свој глас го крши шаблонот. Човек кој одлучува кои потенцијални клиенти заслужуваат следење, а кои не го кршат шаблонот. Секоја пауза е мала. Заедно тие прават разлика помеѓу чувството на автоматизација и чувството на разгледување.

Кои се најчестите грешки што ги прават основачите со автоматизацијата „Човек во јамка“?

Повеќето HITL имплементации не успеваат на предвидливи начини. Еве ги четирите најчести.

Грешка еден: поставување на човекот на секоја контролна точка. Ако основачот ги одобрува сите пораки, системот не е HITL. Тоа е рачна работа со ред на чекање. Јачината на звукот никогаш не се зголемува бидејќи човекот станува тесно грло.

Втора грешка: недефинирање што му е дозволено на човекот да заобиколи. Без јасни правила за тоа што човекот може да промени, секоја контролна точка станува дебата. Системот забавува до застој бидејќи никој не знае дали да го следи автоматизираниот предлог или да му верува на интуицијата на човекот.

Трета грешка: третирање на HITL како привремено. Некои основачи го користат HITL како потпора додека градат кон целосна автоматизација. Ова е грешка за B2B досегот. Моментите на проценка не исчезнуваат како што системот созрева. Тие стануваат повредни, бидејќи системот сега е одговорен за односи со повисока вредност.

Четврта грешка: немерење на придонесот на човекот. Ако не можете да посочите кои одлуки ги донесува човекот и што тие менуваат, не можете да кажете дали човекот додава вредност или додава режиски трошоци. Следете ја стапката на заобиколување (колку често човекот го менува она што го предложила автоматизацијата), стапката на зголемување (колку подобро функционираат резултатите допрени од човекот) и времето до донесување одлука (колку време му е потребно на човекот на секоја контролна точка).

Како да дизајнирате систем „Човечки во циклусот“ за контакт со LinkedIn®?

LinkedIn® е најјасната студија на случај бидејќи се наоѓа на пресекот помеѓу строги правила на платформата, односи со потенцијални клиенти со висок ризик и значајни придобивки од автоматизацијата. Еве го дизајнот на системот што функционира.

Слој 1: Снимање сигнали. Целосно автоматизирајте го ова. Алатки како што е Social Signals Intelligence на Konnector.ai ги следат споменувањата на клучни зборови, активноста на потенцијалните клиенти, движењето на ICP и базите на следбеници на конкурентите. Нема човечка причина да се биде во овој слој. Погледнете како ChatGPT се интегрира со Konnector за пример како вештачката интелигенција може да се комбинира на овој слој.

Слој 2: Одлуки за таргетирање. Човечка контролна точка. Основачот го прегледува дневниот сигнален довод и одлучува со кои сигнали да дејствува тој ден. Ова е одлука од 5 до 10 минути, а не анализа од 2 часа. Целта е насока, а не совршенство.

Слој 3: Извршување на активности за информирање на јавноста. Целосно автоматизирајте го ова со безбедносни огради. Безбедносната рамка на Konnector.ai ги ротира сметките, го менува времето и останува во рамките на ограничувањата на однесувањето на LinkedIn®. Човекот не е во овој слој бидејќи неговото присуство го забавува без да го подобрува.

Слој 4: Коментирање и ангажман. Хибридна контролна точка. Вештачката интелигенција составува контекстуални коментари за објави со висок сигнал. Човекот ги прегледува и одобрува групно, обично од 5 до 10 коментари одеднаш, за помалку од 5 минути вкупно.

Слој 5: Тријажа на одговори и разговор. Контролна точка на човекот. Системот ги категоризира одговорите. Човекот пишува одговори на секој што покажува искрен интерес. Меките одговори автоматски добиваат низи за негување.

Слој 6: Рутирање на цевководот. Целосно автоматизирајте го ова. Откако разговорот ќе стигне до фазата на закажување состанок, алатката за календар ја презема работата. Човекот се појавува повторно на самиот состанок.

Овој модел со шест слоеви е разликата помеѓу алатка и систем. Повеќето платформи за автоматизација ви ги даваат слоевите. Дизајнот на HITL ви кажува каде да се поставите во нив.

Како изгледа стратегијата „Човечки во јамката“ за ладна е-пошта?

Студената е-пошта следи слична логика, но со различни контролни точки. Ризикот на платформата е различен. Очекувањето за персонализација е слично. Обемот е обично поголем.

За ладна е-пошта, автоматизирајте го креирањето на листа, следењето на испораката, времето на испраќање и ракувањето со одбиени пораки. Ставете ги луѓето на три контролни точки: дизајнот на понудата (што всушност велиме дека правиме), логиката на сегментација (која листа ја прима која порака) и ракувањето со одговори (секој одговор што не е јасно да или не).

Најголемата грешка во автоматизацијата на ладни е-пораки е делегирањето на понудата на вештачка интелигенција. Вештачката интелигенција не може да ви каже што всушност му е потребно на вашиот потенцијален клиент. Може само да го оптимизира начинот на кој го кажувате она што му го кажувате. Понудата е работа на основачот. Фразирањето е работа на системот. Повеќето неуспешни кампањи со ладни е-пораки ги мешаат овие две работи.

Како мерите дали вашиот систем „Човек во јамката“ работи?

Повеќето тимови го мерат HITL со погрешни метрики. Тие ги гледаат стапките на одговор и закажаните состаноци. Ова се метрики за излез. Тие ви кажуваат дали вашата кампања успеала. Тие не ви кажуваат дали вашиот HITL дизајн е точен.

Вистинските метрики за HITL се однесуваат на улогата на човекот во системот.

Стапка на заобиколување. Колкав процент од автоматизираните предлози менува човекот? Ако е под 10 проценти, човекот само потврдува и веројатно можете да ја отстраните контролната точка. Ако е над 60 проценти, автоматизацијата не е доволно добро обучена и човекот работи премногу работа.

Време за донесување одлука по контролна точка. Колку време му е потребно на човекот на секоја контролна точка? Ако се искачува, системот му поставува премногу прашања или погрешни прашања. Ако се намалува кон нула, можеби премногу автоматизирате.

Подигнување на излези допрени од човек. Споредете ја стапката на конверзија на целосно автоматизирани излези со оние допрени од човек. Подигнувањето ви кажува дали човекот додава вредност или врши театарска работа. Корисен HITL систем покажува подигнување од 20 до 40 проценти на допрените излези.

Основачки часови по долар во цевководот. Метриката што всушност е важна на ниво на компанија. Колку време на основачот произведе колку цевковод. HITL треба да го намалува овој број од месец во месец, додека обемот на цевководот останува непроменет или се зголемува.

Како Konnector.ai го користи Human-in-the-Loop во својот производ?

Дизајнот на производот на Konnector.ai е изграден околу принципите на HITL, дури и кога терминот не се користи директно. Три избори на производи јасно го покажуваат ова.

Прво, контролната табла за интелигенција на социјалните сигнали не дејствува автоматски врз основа на сигналите. Таа ги прикажува на површина. Основачот одлучува кој да го вклучи. Ова е HITL по дизајн. Системот може да ја автоматизира акцијата. Не го прави тоа, бидејќи одлуката за таргетирање е човечки момент со највисока моќ.

Второ, коментарите од вештачката интелигенција се изготвуваат, но не се испраќаат без одобрение. Основачот го разгледува предлогот, го уредува доколку е потребно и го одобрува групно. Ова го одржува квалитетот на коментарите висок, а истовремено му овозможува на основачот да го обработи обемот за неколку минути.

Трето, безбедносната рамка е автоматизирана, но правилата зад неа се конфигурираат од страна на корисникот. Основачот ги поставува границите. Системот ги спроведува. Ова е HITL применет за управување со ризици, а не само за информирање. Кога ќе го споредите Konnector со алатки како La Growth Machine , разликата често се сведува на тоа како секоја алатка одговара на прашањето каде припаѓа човекот во јамката.

Погледнете ја функцијата „Коментари од вештачката интелигенција“ во акција:

Кои се ризиците од погрешно користење на Human-in-the-Loop?

Лошо извршениот HITL е полош од целосна автоматизација, бидејќи ви дава лажно чувство дека системот е надгледуван кога не е. Три режими на дефект заслужуваат внимание.

Човекот станува тесно грло. Ако редот на одлуки го надмине расположивото време на човекот, системот запира. Достигнувањето до информациите заостанува. Одговорите се замрзнуваат. Трошоците за автоматизација остануваат додека излезот се намалува. Решение: безмилосно намалување на бројот на човечки контролни точки или групни одлуки.

Човекот престанува да гледа внимателно. Заморот од одобрување е реален. По 50-тиот преглед на коментарите во денот, основачот одобрува работи што би ги отфрлил наутро. Решение: ограничете го обемот на дневните прегледи и ротирајте го типот на одлуки за да го одржите вниманието свежо.

Човекот почнува да им верува на погрешните резултати. Со текот на времето, основачите почнуваат да претпоставуваат дека вештачката интелигенција е во право и едноставно кликнуваат. Системот се менува. Решение: вградување периодични слепи прегледи каде што од човекот се бара да оцени без да ја види препораката на вештачката интелигенција, за да се рекалибрира довербата.

Колку време е потребно за правилно да се воведе систем „Човек во јамката“?

Повеќето основачи го потценуваат временската рамка за воведување бидејќи го сметаат HITL за префрлување на прекинувач. Тоа е поблиску до обнова од 60 до 90 дена, во зависност од тоа колку постоечки процес веќе имате. Еве како изгледа реално воведување.

Ден 1 до 14: ревизија на моменталната состојба. Мапирајте го секој чекор од вашиот тековен процес на информирање. Означете кои чекори се рачни, кои се автоматизирани и кои се делумно и двете. Оваа ревизија обично открива три работи: скриена рачна работа за која основачот не сфатил дека се случува, преклопувачки алатки за автоматизација што го дуплираат трудот и точки на донесување одлуки каде што никој не може да артикулира што всушност е правилото.

Ден 15 до 30: дизајнирајте ја мапата на контролните точки. Одлучете каде припаѓаат луѓето. Рамката со четири контролни точки погоре (таргетирање, одобрување на пораки, тријажа на одговори, ракување со исклучоци) е почетна точка. Прилагодете се на вашиот специфичен контекст. B2C тимот ќе ги оцени работите поинаку од B2B SaaS тимот. Тим фокусиран на ABM ќе ги оцени работите различно од SDR тимот со голем обем.

Денови од 31 до 60: имплементација и инструментација. Поставување на алатките, конфигурирање на автоматизацијата и, најважно од сè, вградување на мерења во системот од првиот ден. Ако не можете да ги видите стапките на заобиколување, времето на одлучување и зголемувањето на резултатите допрени од човечки контакт до крајот на 60-тиот ден, нема да знаете дали системот работи.

Ден 61 до 90: подесување на циклусот. Првите 30 дена од работењето ќе откријат кои контролни точки се навистина со висок левериџ, а кои се во театар. Отстранете ги или преместете ги оние што не го заслужуваат своето место. Додадете длабочина на оние што се. До 90-тиот ден, системот треба да работи, при што основачот ќе поминува помалку од 30 минути дневно на одлуки за информирање.

Прескокнувањето на која било од овие фази е најчестиот начин на неуспех. Основачите кои ја прескокнуваат ревизијата на крајот ги автоматизираат погрешните работи. Основачите кои ја прескокнуваат фазата на дизајнирање завршуваат со луѓе на секоја контролна точка по дифолт. Основачите кои ја прескокнуваат инструментацијата не можат да утврдат дали системот работи. Основачите кои го прескокнуваат подесувањето на крајот завршуваат со статичен дизајн кој станува застарен во рок од еден квартал.

Каква структура на тим најдобро ја поддржува автоматизацијата „Човек во јамка“?

HITL го менува тоа кого вработувате и што тие прават. Традиционалниот B2B продажен тим имаше SDR на дното, AE во средината и менаџери на врвот. Дното на таа пирамида е делот што автоматизацијата најмногу го преобликува. SDR-ите порано го поминуваа денот работејќи на обемни задачи: градење листи, испраќање пораки, следење. Поголемиот дел од тоа сега е автоматизиран.

Новиот облик на тимот е различен. Потребни ви се помалку луѓе кои работат постратешка работа. Улогата што порано беше SDR станува нешто поблиску до „оператор за автоматизација и толкувач на сигнали“. Тие го следат системот, донесуваат дневни одлуки за таргетирање, се справуваат со исклучоци и доставуваат информации до основачот или продажниот лидер. Еден оператор може да го управува обемот што порано вршеше три SDR.

За основачите кои работат самостојно, ова се добри вести. Веќе не треба да ангажирате SDR-ови за да водат процес на управување во голем обем. Треба сами да поминувате 25 до 30 минути дневно во системот, а автоматизацијата да се погрижи за останатото. Првиот вработен станува некој што ги води демонстрациите и разговорите за процесот на управување, а не некој што води теренска работа.

За лидерите во раст кои градат тим, импликацијата е дека улогата на SDR треба да се редефинира или замени. Кандидатите што порано ги вработувавте (многу енергични, кои се чувствуваат удобно со одбивање, подготвени да работат обемно) не се кандидатите што ви се потребни сега. Ви требаат аналитички оператори кои се чувствуваат удобно со алатките, добри во донесување брзи одлуки за таргетирање и способни да одржуваат квалитет на големо. Описот на работното место се променил дури и ако титулата не се променила.

Базата на клиенти на Konnector.ai го одразува ова поместување. Првите корисници беа SDR-ови и маркетери за раст кои го користеа за испраќање повеќе пораки. Сегашните корисници се сè повеќе основачи, сопственици на агенции и мали тимови за приходи кои водат цели цевководи низ системот со еден или два оператори, наместо целосни продажни тимови. Производот еволуираше со случајот на употреба.

Како ќе се промени „Човекот во јамката“ како што вештачката интелигенција ќе се подобрува во 2026 година и понатаму?

Искрениот одговор е дека човечката улога ќе се промени, а не ќе исчезне.

Одлуките на кои им се потребни луѓе денес не се истите одлуки на кои им беа потребни луѓе во 2020 година. Пред пет години, човекот беше во јамката на пишување пораки. Денес, вештачката интелигенција пишува прифатливи пораки, а човекот е во јамката на таргетирање и одговарање. За пет години од сега, вештачката интелигенција веројатно добро ќе се справи со тријажата на одговори, а човекот ќе се движи понатаму кон стратешки одлуки за позиционирање на пазарот, дизајн на понуди и приоритизација на сметки.

Ова е моделот низ секој бран на автоматизација. Луѓето не се отстрануваат. Тие се туркаат нагоре по вредносниот синџир. Основачите кои флексибилно дизајнираат HITL системи, со луѓе позиционирани таму каде што нивната проценка е највисока денес и подготвени да се движат утре, ќе ја зголемат својата предност во однос на оние кои или целосно автоматизираат или воопшто одбиваат да автоматизираат.

Компаниите што ќе победат во 2026 година нема да бидат оние што најмногу автоматизирале. Тие ќе бидат оние што највнимателно одлучувале каде припаѓа автоматизацијата, а каде не.

Заклучок: HITL е стратегија, а не функција

Најголемата грешка што тимовите ја прават со Human-in-the-Loop е тоа што го третираат како поставка во нивната алатка. Не е. Тоа е стратешки избор за тоа како вашиот тим произведува резултати, каде се потпира вашата проценка и каков вид компанија градите.

Ако сте основач или лидер во раст и размислувате за зголемување на досегот во 2026 година, прашањето не е дали да се автоматизира. Таа одлука е донесена наместо вас од обемот и темпото на пазарот. Прашањето е каде, поточно, ќе седите во системот.

Направете го тоа правилно позиционирање и еден основач може да управува со обем на цевководи што порано бараше тим за продажба. Ако погрешите, или ќе се изгорите работејќи мануелна работа или ќе си го уништите угледот работејќи автоматизирана работа. HITL е дизајнот што не го прави ниту едното ниту другото неизбежно.

Konnector.ai е изграден врз претпоставката дека основачите сакаат да ја искористат предноста на автоматизацијата без ризикот од чиста автоматизација. Погледнете како функционира пристапот на социјални сигнали во пракса или прочитајте повеќе за тоа како најбезбедните платформи за автоматизација се дизајнираат за HITL по дифолт.