Что представляет собой стратегия вовлечения человека в процесс автоматизации?

Время чтения: 15 минут

Раньше автоматизация ассоциировалась с повышением производительности. Теперь же она стала залогом доверия.

В течение последних двух лет основателям и руководителям роста говорили, что ИИ-агенты будут управлять их воронкой продаж, писать тексты, квалифицировать лиды и назначать встречи. Частично это произошло. Многое — нет. Что произошло практически повсеместно, так это резкое увеличение стоимости неправильной автоматизации . Спамная последовательность рассылок в LinkedIn® не просто не приводит к конверсиям. Она наносит ущерб репутации вашего домена, приводит к блокировке вашего аккаунта и приучает ваших потенциальных клиентов игнорировать ваши будущие сообщения, даже когда вы появляетесь в нужном месте.

Именно этот пробел заполняет стратегия «человек в цикле». Это не модный термин, означающий «нам по-прежнему нужны люди». Это конкретное решение в проектировании системы, определяющее, где люди вносят свой вклад в автоматизированный рабочий процесс, а где они не мешают. При правильном подходе это позволяет небольшой команде работать с той же производительностью, что и большая, не теряя при этом качества, которое изначально побудило клиентов дать согласие.

В этом руководстве объясняется, что такое автоматизация с участием человека, почему она более важна в 2026 году, чем в 2024 году, где она дает сбои и как разработать систему, которая работает специально для B2B-продвижения , продаж и роста. Konnector.ai рассматривается в этом контексте как наглядный пример, поскольку именно в сфере социальных продаж и продвижения в LinkedIn® сейчас наиболее заметен разрыв между полностью ручным и полностью автоматизированным процессом.

Что такое автоматизация с участием человека (Human-in-the-Loop) простыми словами?

Система «человек в цикле», часто сокращаемая до HITL, — это проектирование системы, в которой автоматизация обрабатывает большой объем и повторяющиеся действия, а люди принимают решения, требующие оценки, учета контекста или понимания взаимосвязей. Человек не сидит в конце конвейера, проверяя каждый результат. Он находится в определенных контрольных точках внутри рабочего процесса, где его решение влияет на то, что происходит дальше.

Полезно представить это так: полная автоматизация работает от начала до конца без остановок. Полностью ручная работа работает от начала до конца без посторонней помощи. Система HITL работает автоматически до тех пор, пока не столкнется с решением, для принятия которого она не была создана с уверенностью, после чего она приостанавливается и запрашивает решение у человека. Ответ человека поступает обратно в систему, которая продолжает работу.

Изменение подхода имеет значение. В старой модели «человек проверяет ИИ» человек выступал в роли уровня контроля качества. Он проверял уже после завершения работы. В модели HITL человек является частью самой системы. Именно благодаря ему система может работать в масштабе.

Почему стратегия «человек в процессе автоматизации» является верным решением для автоматизации B2B-процессов в 2026 году?

За последние 18 месяцев произошли три изменения, из-за которых чистая автоматизация стала менее выгодным вложением, чем раньше.

Во-первых, платформы стали значительно строже. Системы обнаружения поведения LinkedIn® теперь чувствительны к закономерностям, которые раньше оставались незамеченными: идентичная структура сообщений, предсказуемое время отправки, внезапные всплески активности с одного аккаунта. Полностью автоматизированная система рассылки, которая работала в 2023 году, теперь приводит к блокировке аккаунтов за несколько недель. Система безопасности Konnector.ai была разработана специально для этой новой реальности, но основной урок применим ко всем каналам. Предсказуемая автоматизация наказывается.

Во-вторых, терпимость потенциальных клиентов к шаблонным сообщениям резко упала. Основатели компаний особенно легко распознают холодное сообщение, написанное ИИ, уже в первом предложении. Критерий качества сместился с «персонализировано ли это» на «действительно ли реальный человек подумал обо мне, прежде чем отправить это». Чистая автоматизация не может постоянно соответствовать этому критерию. Она генерирует результаты, которые технически персонализированы, но выглядят механическими.

В-третьих, ущерб репутации бренда, нанесенный некачественной автоматизацией, теперь стал необратимым, чего раньше не было. Потенциальный клиент, который помечает ваше сообщение как спам, не просто блокирует вас. Он обучает каждый алгоритм, взаимодействующий с вашим аккаунтом, снижать приоритет ваших сообщений. Одна неудачная кампания может повлиять на показатели доставляемости в течение шести месяцев.

HITL решает все три задачи. Автоматизация выполняет работу, не требующую оценки. Человек вмешивается в моменты, когда решается, чувствует ли потенциальный клиент уважение или ему что-то навязывают. В результате — большой объем работы без риска для бренда.

Чем отличается подход «человек в процессе» от полной автоматизации и полностью ручного труда?

Большинство команд колеблются между двумя крайностями. Сначала они начинают с ручного управления, потому что хотят, чтобы каждое сообщение было идеальным. Затем они сталкиваются с препятствием, автоматизируют всё и наблюдают, как резко падает процент ответов. Тогда они отступают. HITL — это срединный путь, но он более конкретен, чем просто «автоматизируйте часть, делайте часть вручную».

Размеры	Полностью ручное управление	Полностью автоматизированная	Человек-в-Loop
суточный выпуск	от 20 до 40 потенциальных клиентов	от 500 до 1,000 потенциальных клиентов	от 200 до 500 потенциальных клиентов
Качество персонализации	Высокий, но непостоянный	От низкого до среднего	Высокий и постоянный
Масштабируемость	Низкий. Зависит от вашего рабочего времени.	Высокий. Связан с вашими инструментами.	Высокий. Связан с вашей частотой суждений.
Риск ограничения платформы	Очень низкий	Высокий уровень. Учетные записи, помеченные как подозрительные.	Низкий уровень. Человеческий фактор нарушает распознавание закономерностей.
Время основателя в день	3 к 4 часов	Менее 30 минут	15 до 30 минут
Потолок скорости ответа	15 в 25 процентов	2 в 5 процентов	10 в 18 процентов
Риск бренда	Низкий	Высокий	От низкого до среднего
Лучше всего подходит для	Топ-50 ABM-аккаунтов	Подписка на новостную рассылку, низкий уровень стоимости	Формирование конвейера разработки, взаимодействие с ICP.

Интересная строка в этой таблице — предпоследняя: время, затрачиваемое основателем на работу в день. HITL (High-In-Time Line) занимает у основателя меньше времени, чем полностью ручная работа по привлечению клиентов, потому что человек больше не выполняет работу. Он принимает решения, которые направляют работу. Пятнадцать минут оценки могут повлиять на четыре часа автоматизации. В этом и заключается преимущество.

Какое именно место должен занимать человек в этом процессе?

Именно здесь большинство команд допускают ошибку в применении подхода «человек-человек-в-процессе». Они назначают человека не на тот контрольный пункт, а затем приходят к выводу, что этот подход не экономит им время. Для автоматизации B2B-взаимодействий важны четыре контрольных пункта, и хорошо спроектированная система использует людей на одном или двух из них, а не на всех четырех.

Контрольная точка 1: Решения по таргетингу. К кому мы обращаемся? Это наиболее эффективный способ привлечения человека. Неправильное решение по таргетингу сводит на нет всю последующую автоматизацию. Правильное же решение делает всю систему блестящей. Такие инструменты, как Konnector.ai, используют аналитику социальных сигналов для автоматического выявления потенциальных клиентов с высокой степенью заинтересованности, но основатель компании все равно решает, какие сигналы важны для его бизнеса в этом месяце.

Контрольная точка 2: Утверждение сообщения. Должно ли это конкретное сообщение быть отправлено конкретному человеку? Большинство основателей по умолчанию назначают на этот этап людей, потому что это кажется наиболее безопасным. Это также самая дорогостоящая контрольная точка, поскольку объем сообщений огромен. Если вы проверяете каждое сообщение, вы не используете подход «насколько это возможно» (HITL). Вы выполняете медленную ручную работу с дополнительными шагами.

Контрольная точка 3: Сортировка ответов. Что делать с полученными ответами? Именно здесь HITL (High-In-Time) наиболее наглядно демонстрирует свои возможности. ИИ может классифицировать ответы как «заинтересован», «не сейчас», «не тот человек» и «удалите меня». Человек решает, что именно ответить на «заинтересованные» ответы, потому что именно в этот момент начинается настоящий разговор, а шаблонный ответ сводит на нет все усилия.

Контрольная точка 4: Обработка исключений. Что мы делаем, когда происходит что-то неожиданное? Потенциальный клиент упоминает конкретного конкурента. Человек, с которым вы связывались в прошлом квартале, только что получил повышение. Ваш отслеживаемый аккаунт только что объявил о сокращении штата. Чистая автоматизация либо игнорирует эти сигналы, либо применяет шаблон. Человек обрабатывает их.

Общее правило: разместите людей на контрольных точках 1 и 3. Автоматизируйте контрольные точки 2 и 4 с помощью четких правил эскалации. Это позволит вам получить объем автоматизации и возможность оценивать результаты ручной работы, не переплачивая за оба варианта.

Как на практике выглядит рабочий процесс с участием человека?

Вот как выглядит рабочий день основателя, занимающегося продвижением HITL-проектов с помощью такого инструмента, как Konnector.ai. Это не теория. Это шаблон, на основе которого построена ежедневная рутина основателей, создаваемая такими инструментами, как Konnector.ai .

Утро, 10 минут. Основатель открывает панель мониторинга «Социальные сигналы», а не ленту LinkedIn®. На панели отображаются публикации, с которыми взаимодействуют потенциальные клиенты, упоминания релевантных ключевых слов в их целевой аудитории, а также изменения в отслеживаемых аккаунтах. Основатель тратит десять минут на анализ полученных сигналов и решает, с какими темами взаимодействовать в этот день. Это решение запускается в автоматизацию.

В середине утра, в автоматическом режиме. Система обрабатывает комментарии, запросы на установление связи и информационные сообщения на основе анализа сигналов, проведенного утром. Основатель компании в этом процессе не участвует. Он управляет компанией. Система использует предварительно утвержденные шаблоны сообщений с переменными, специфичными для каждого потенциального клиента, которые берутся из общедоступных данных профиля и недавней активности.

После обеда, 5 минут. Основатель просматривает черновики комментариев, сгенерированных ИИ, к постам с высоким потенциалом. Он одобряет, редактирует или отклоняет каждый из них. Это самые эффективные пять минут в течение дня, потому что грамотно размещенные комментарии к нужным постам генерируют входящий интерес с минимальными затратами по сравнению с исходящими сообщениями.

В конце дня, через 10 минут, основатель просматривает ответы на обращения за день. Система уже их классифицировала. Задача основателя — написать персональные ответы всем, кто проявил реальный интерес. Шаблонные напоминания автоматически отправляются для тех, кто не проявил особого интереса. С теми, кто ответил «не сейчас», автоматически ведется работа.

Общее время, затраченное основателем: 25 минут. Общий объем обработанных сообщений: достаточен для поддержания стабильного потока сообщений. Качество: поддерживается на высоком уровне, поскольку основатель принимает важные решения, а не одобряет каждое отправленное сообщение.

В видеотеке Konnector.ai есть пошаговые инструкции по выполнению нескольких из этих конкретных приемов:

Почему полная автоматизация неэффективна в B2B-маркетинге?

Полная автоматизация терпит неудачу по причине, которую основателям требуется время, чтобы полностью осознать. Причина не в том, что ИИ не может писать хорошие сообщения. Может. Причина в том, что объем информации меняет смысл сообщения.

Идеально написанное ИИ сообщение, отправленное одному потенциальному клиенту, воспринимается положительно. Однако то же самое сообщение, отправленное тысяче потенциальных клиентов, воспринимается как спам, даже если каждое из них технически персонализировано. Это происходит потому, что потенциальные клиенты читают не просто ваше сообщение, а контекст вокруг него. Сообщение, пришедшее в рамках известного шаблона автоматической рассылки, в день, когда вся их лента заполнена похожими сообщениями, воспринимается как часть этого шаблона. Неважно, насколько хороши слова.

Именно этот аспект упускают из виду большинство блогов, посвященных стратегиям автоматизации. Они сосредотачиваются на качестве сообщений. На самом деле, решающим фактором является плотность сигналов. Сколько автоматизированных сообщений получает потенциальный клиент за неделю? Сколько из них кажутся шаблонными? Какое место занимает ваше сообщение в этом ряду?

HITL решает эту проблему не за счет улучшения качества сообщений, а за счет изменения времени, триггера и моделей реагирования способами, недоступными для чистой автоматизации. Человек, который анализирует сигналы перед отправкой, нарушает этот шаблон. Человек, который отвечает на сообщения своим собственным голосом, также нарушает этот шаблон. Человек, который решает, с какими потенциальными клиентами следует связаться, а с какими нет, тоже нарушает этот шаблон. Каждое такое изменение незначительно. Вместе они создают разницу между ощущением автоматизации и ощущением того, что о них позаботились.

Какие наиболее распространенные ошибки допускают основатели компаний при автоматизации процессов с участием человека?

Большинство реализаций HITL терпят неудачу предсказуемым образом. Вот четыре наиболее распространенных примера.

Первая ошибка: присутствие человека на каждом этапе контроля. Если основатель утверждает каждое сообщение, система не является высокоэффективной. Это ручная работа с очередью. Объём работы никогда не масштабируется, потому что человек становится узким местом.

Вторая ошибка: отсутствие чёткого определения того, что человек может изменить. Без чётких правил относительно того, что человек может изменить, каждый контрольный пункт превращается в спор. Система замедляется, потому что никто не знает, следовать ли автоматическим рекомендациям или довериться интуиции человека.

Третья ошибка: рассматривать HITL как временное явление. Некоторые основатели используют HITL в качестве основы, пока строят систему на пути к полной автоматизации. Это ошибка в сфере B2B-взаимодействия. Моменты принятия решений не исчезают по мере развития системы. Они становятся более ценными, потому что теперь система отвечает за более ценные отношения.

Четвертая ошибка: не измеряется вклад человека. Если вы не можете указать, какие решения принимает человек и что они меняют, вы не можете определить, приносит ли человек пользу или создает дополнительные издержки. Отслеживайте частоту корректировок (как часто человек меняет предложенное автоматизацией), коэффициент улучшения (насколько лучше работают результаты, полученные с помощью человека) и время принятия решения (сколько времени требуется человеку на каждом контрольном этапе).

Как разработать систему с участием человека для взаимодействия с аудиторией в LinkedIn®?

LinkedIn® — наиболее наглядный пример, поскольку он находится на стыке строгих правил платформы, важных взаимоотношений с потенциальными клиентами и значительных преимуществ автоматизации. Вот работающая система.

Уровень 1: Сбор сигналов. Полностью автоматизируйте этот процесс. Такие инструменты, как Social Signals Intelligence от Konnector.ai, отслеживают упоминания ключевых слов, активность потенциальных клиентов, изменения целевой аудитории и базы подписчиков конкурентов. Для работы на этом уровне нет необходимости в человеческом факторе. Посмотрите, как ChatGPT интегрируется с Konnector, чтобы увидеть пример того, как ИИ может эффективно работать на этом уровне.

Уровень 2: Принятие решений о целевом направлении. Контрольная точка с участием человека. Основатель компании анализирует ежедневный поток сигналов и решает, на какие сигналы следует реагировать в этот день. Это решение занимает от 5 до 10 минут, а не 2 часа анализа. Цель — направление, а не совершенство.

Уровень 3: Выполнение работы по установлению контактов. Полностью автоматизируйте этот процесс с помощью защитных механизмов. Система безопасности Konnector.ai автоматически меняет учетные записи, варьирует время и остается в рамках поведенческих ограничений LinkedIn®. Человек отсутствует на этом уровне, поскольку его присутствие замедляет процесс, не улучшая его.

Уровень 4: Комментарии и взаимодействие. Гибридная контрольная точка. ИИ составляет контекстные комментарии к постам с высоким уровнем значимости. Человек проверяет и утверждает комментарии партиями, обычно по 5-10 за раз, в общей сложности менее чем за 5 минут.

Уровень 5: Сортировка ответов и ведение диалога. Контрольная точка с участием человека. Система классифицирует ответы. Человек пишет ответы всем, кто проявил искренний интерес. Для ненавязчивых ответов автоматически назначаются последующие действия.

Уровень 6: Маршрутизация конвейера. Полностью автоматизируйте этот процесс. Как только разговор доходит до этапа бронирования встречи, управление переходит к инструменту календаря. Человек снова появляется на самой встрече.

Эта шестислойная модель — разница между инструментом и системой. Большинство платформ автоматизации предоставляют вам слои. Проектирование HITL (High-In-Tool-Looking) подсказывает вам, где именно в каждом из них следует себя разместить.

Как выглядит стратегия привлечения человека к рассылке холодных писем?

Методика рассылки холодных писем схожа, но с другими контрольными точками. Риски, связанные с платформой, отличаются. Ожидания в отношении персонализации схожи. Объём рассылок обычно выше.

Для рассылки холодных писем автоматизируйте формирование списков рассылки, мониторинг доставляемости, время отправки и обработку отказов. Включите участие человека на трех этапах: разработка предложения (что именно мы предлагаем), логика сегментации (какой список получит какое сообщение) и обработка ответов (любые ответы, не являющиеся однозначным «да» или «нет»).

Самая большая ошибка в автоматизации холодных рассылок — это делегирование предложения искусственному интеллекту. ИИ не может сказать вам, что на самом деле нужно вашему потенциальному клиенту. Он может лишь оптимизировать то, как вы говорите ему то, что говорите. Предложение — это работа основателя. Формулировка — это работа системы. Большинство неудачных кампаний холодных рассылок путают эти два понятия.

Как измерить эффективность вашей системы с участием человека в процессе принятия решений?

Большинство команд оценивают эффективность HITL (High-In-Time — интерактивный маркетинг) с помощью неправильных метрик. Они смотрят на процент ответов и количество назначенных встреч. Это показатели результата. Они показывают, сработала ли ваша кампания. Они не показывают, правильно ли разработана ваша стратегия HITL.

Правильные показатели для анализа роли человека в системе (HITL) должны отражать эту роль.

Показатель отклонения. Какой процент автоматических предложений корректируется человеком? Если он ниже 10 процентов, человек просто ставит свою точку, и, вероятно, можно убрать контрольную точку. Если он выше 60 процентов, автоматизация недостаточно хорошо обучена, и человек выполняет слишком много работы.

Время принятия решения на каждом контрольном пункте. Сколько времени требуется человеку на каждом контрольном пункте? Если оно увеличивается, значит, система задает слишком много вопросов или задает неправильные вопросы. Если же оно стремится к нулю, возможно, вы чрезмерно автоматизируете процесс.

Прирост эффективности результатов, обработанных человеком. Сравните коэффициент конверсии полностью автоматизированных результатов с результатами, обработанными человеком. Показатель прироста эффективности показывает, добавляет ли человек ценность или просто создает видимость эффективности. Полезная система HITL демонстрирует прирост эффективности результатов, обработанных человеком, на 20–40 процентов.

Количество часов, затраченных основателем, на каждый доллар, вложенный в разработку. Показатель, который действительно имеет значение на уровне компании. Сколько времени основателя было потрачено на создание какого объема потенциальных проектов. Показатель HITL (High-In-Time — время, затраченное на разработку) должен снижать этот показатель из месяца в месяц, в то время как объем потенциальных проектов остается неизменным или растет.

Как Konnector.ai использует концепцию «человек в цикле» в своем продукте?

В основе дизайна продуктов Konnector.ai лежат принципы HITL (Health Intensive Line — HITL), даже там, где этот термин не используется напрямую. Три варианта продуктов наглядно это демонстрируют.

Во-первых, панель мониторинга Social Signals Intelligence не реагирует на сигналы автоматически. Она их отображает. Основатель компании решает, с какими из них взаимодействовать. Это и есть концепция HITL (Health Intense – взаимодействие человека с аудиторией). Система могла бы автоматизировать этот процесс. Но она этого не делает, поскольку решение о выборе целевой аудитории – это наиболее важный момент взаимодействия человека с аудиторией.

Во-вторых, комментарии, созданные с помощью ИИ, формируются, но не отправляются без одобрения. Основатель просматривает предложение, вносит необходимые правки и утверждает его пакетом. Это позволяет поддерживать высокое качество комментариев и обрабатывать большой объем информации за считанные минуты.

В-третьих, система безопасности автоматизирована, но правила, лежащие в её основе, настраиваются пользователем. Основатель устанавливает границы, а система обеспечивает их соблюдение. Это подход HITL, применяемый к управлению рисками, а не только к взаимодействию с аудиторией. Если сравнивать Konnector с такими инструментами, как La Growth Machine , разница часто сводится к тому, как каждый инструмент отвечает на вопрос о том, где место человека в этом процессе.

Посмотрите, как работает функция комментариев, созданных искусственным интеллектом:

Каковы риски неправильного включения человека в процесс принятия решения?

Неправильно реализованная система HITL хуже полной автоматизации, поскольку создает ложное ощущение контроля над системой, хотя это не так. Три типа отказов заслуживают внимания.

Человек становится узким местом. Если очередь решений превышает доступное человеку время, система останавливается. Обращения задерживаются. Ответы теряются. Затраты на автоматизацию остаются, а производительность падает. Решение: безжалостно сократить количество контрольных точек, выполняемых человеком, или принимать решения пакетами.

Человек перестаёт внимательно рассматривать. Усталость от одобрения — это реальная проблема. После 50-го комментария за день основатель одобряет то, что утром бы отклонил. Решение: ограничить ежедневный объём проверок и чередовать типы решений, чтобы поддерживать интерес.

Человек начинает доверять неверным результатам. Со временем основатели начинают считать, что ИИ прав, и просто продолжают работу. Система начинает работать с перебоями. Решение: внедрить периодические анонимные проверки, в ходе которых человека просят оценить результаты, не видя рекомендаций ИИ, чтобы перенастроить уровень доверия.

Сколько времени требуется для надлежащего внедрения системы с участием человека в процессе принятия решений?

Большинство основателей недооценивают сроки внедрения, потому что воспринимают HITL как переключение тумблера. На самом деле, это займет от 60 до 90 дней, в зависимости от того, насколько хорошо отлажены существующие процессы. Вот как выглядит реалистичный процесс внедрения.

Дни с 1 по 14: аудит текущего состояния. Составьте карту каждого этапа вашего текущего процесса взаимодействия с клиентами. Отметьте, какие этапы выполняются вручную, какие автоматизированы, а какие частично и то, и другое. Этот аудит обычно выявляет три вещи: скрытую ручную работу, о которой основатель не подозревал, дублирующие усилия инструменты автоматизации и точки принятия решений, где никто не может сформулировать, в чем на самом деле заключается правило.

Дни с 15 по 30: разработка карты контрольных точек. Определение роли человека. Приведенная выше четырехэтапная структура (таргетинг, утверждение сообщений, сортировка ответов, обработка исключений) является отправной точкой. Адаптируйте ее к вашему конкретному контексту. Команда, работающая с B2C, будет придавать разный вес различным задачам, чем команда, работающая с B2B SaaS. Команда, ориентированная на ABM, будет придавать разный вес задачам, чем команда, занимающаяся обработкой большого объема запросов от потенциальных клиентов.

Дни с 31 по 60: внедрение и настройка инструментов. Настройка инструментов, конфигурирование автоматизации и, что наиболее важно, внедрение системы измерения с первого дня. Если к концу 60-го дня вы не увидите показателей переопределения, времени принятия решений и повышения эффективности на основе результатов, полученных вручную, вы не будете знать, работает ли система.

Дни с 61 по 90: настройте цикл. Первые 30 дней работы покажут, какие контрольные точки действительно имеют большое значение, а какие являются лишь показухой. Удалите или переместите те, которые не оправдывают себя. Углубите те, которые действительно важны. К 90-му дню система должна работать таким образом, чтобы основатель тратил менее 30 минут в день на принятие решений по взаимодействию с аудиторией.

Пропуск любого из этих этапов — наиболее распространенная причина неудач. Основатели, пропускающие аудит, в итоге автоматизируют не те вещи. Основатели, пропускающие этап проектирования, по умолчанию привлекают людей к каждому контрольному пункту. Основатели, пропускающие инструментарий, не могут определить, работает ли система. Основатели, пропускающие настройку, в итоге получают статичный дизайн, который устаревает в течение квартала.

Какая структура команды лучше всего подходит для автоматизации с участием человека?

HITL меняет подход к найму и выполняемые ими задачи. В традиционной команде продаж B2B внизу находились специалисты по развитию продаж (SDR), посередине — менеджеры по работе с клиентами (AE), а наверху — руководители. Именно нижняя часть этой пирамиды больше всего меняется под воздействием автоматизации. Раньше SDR тратили свой день на выполнение большого объема задач: составление списков рассылки, отправка сообщений, последующие действия. Большая часть этих задач теперь автоматизирована.

Новая структура команды изменилась. Требуется меньше людей для выполнения более стратегической работы. Роль, которая раньше была ролью SDR (специалиста по развитию продаж), теперь ближе к роли «оператора автоматизации и интерпретатора сигналов». Они следят за системой, принимают ежедневные решения по целевому планированию, обрабатывают исключения и передают аналитические данные основателю или руководителю отдела продаж. Один оператор может обрабатывать объем работы, который раньше требовал трех SDR.

Для основателей, работающих в одиночку, это хорошая новость. Вам больше не нужно нанимать SDR-специалистов для масштабирования воронки продаж. Вам нужно тратить 25-30 минут в день на работу в системе самостоятельно, а остальное сделает автоматизация. Первый нанятый сотрудник будет заниматься демонстрациями и ведением переговоров по воронке продаж, а не заниматься рассылкой писем.

Для лидеров роста, создающих команду, это означает, что роль SDR (специалиста по развитию продаж) нуждается в переосмыслении или замене. Кандидаты, которых вы нанимали раньше (энергичные, спокойно воспринимающие отказы, готовые к большому объему работы), — это не те кандидаты, которые вам нужны сейчас. Вам нужны аналитические специалисты, уверенно владеющие инструментами, умеющие быстро принимать решения по целевому маркетингу и способные поддерживать качество в больших масштабах. Описание вакансии изменилось, даже если название должности осталось прежним.

Клиентская база Konnector.ai отражает этот сдвиг. Первыми пользователями были специалисты по развитию продаж и маркетологи, которые использовали систему для отправки большего количества сообщений. В настоящее время пользователями все чаще становятся основатели компаний, владельцы агентств и небольшие команды, занимающиеся обработкой целых воронок продаж с помощью одного-двух операторов, а не полноценные отделы продаж. Продукт развивался вместе с потребностями пользователей.

Как изменится роль человека в процессе управления по мере совершенствования ИИ в 2026 году и в последующие годы?

Честный ответ таков: роль человека будет меняться, а не исчезнет.

Принятие решений, требующих участия человека сегодня, отличается от принятия решений, требующих участия человека в 2020 году. Пять лет назад человек участвовал в процессе написания сообщений. Сегодня искусственный интеллект пишет приемлемые сообщения, а человек занимается таргетингом и ответами. Через пять лет ИИ, вероятно, будет хорошо справляться с сортировкой ответов, а человек перейдет к принятию стратегических решений о позиционировании на рынке, разработке предложений и приоритезации клиентов.

Это закономерность, характерная для каждой волны автоматизации. Люди не исчезают. Их продвигают вверх по цепочке создания ценности. Основатели, которые проектируют системы HITL (Health Instructional Technology – Информационно-коммуникационные технологии), гибко размещая людей там, где их суждения сегодня наиболее важны, и готовых к действиям завтра, увеличат свое преимущество перед теми, кто либо полностью автоматизирует процессы, либо вообще отказывается от автоматизации.

В 2026 году победят не те компании, которые больше всего автоматизировали процессы. Победу одержат те, которые наиболее тщательно определили, где автоматизация уместна, а где нет.

В заключение: HITL — это стратегия, а не готовая функция.

Самая большая ошибка, которую допускают команды при использовании концепции «человек в цикле взаимодействия», — это отношение к ней как к настройке инструмента. Это не так. Это стратегический выбор, определяющий, как ваша команда производит результаты, где сосредоточено ваше собственное суждение и какую компанию вы строите.

Если вы — основатель или руководитель, отвечающий за рост бизнеса и планирующий масштабирование охвата аудитории в 2026 году, вопрос не в том, автоматизировать ли это. Это решение уже принято за вас объемом и темпами развития рынка. Вопрос в том, какое место вы, в частности, займете в этой системе.

Правильно выстроив стратегию, один основатель сможет обрабатывать такой объём потенциальных клиентов, для которого раньше требовалась целая команда продаж. Если же допустить ошибку, вы либо выгорите, занимаясь ручной работой, либо испортите свою репутацию, перейдя на автоматизированные процессы. HITL (High-In-Time Line) — это модель, которая исключает оба варианта.

Konnector.ai построен на предположении, что основатели хотят использовать преимущества автоматизации без риска, связанного с чистой автоматизацией. Посмотрите, как на практике работает подход, основанный на социальных сигналах , или узнайте больше о том, как самые безопасные платформы автоматизации по умолчанию разрабатываются с учетом принципов HITL (Health Intense Instructional Lineage — HITL).