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 осталось нереализованным. Что же произошло практически повсеместно, так это... резко возрастает стоимость неправильной автоматизации.Спамная последовательность обращений в LinkedIn не только не приводит к конверсиям, но и наносит ущерб репутации вашего домена, приводит к блокировке вашего аккаунта и т.д. обучает ваших потенциальных клиентов игнорировать ваши будущие сообщения, даже если вы появитесь в сети должным образом.

Именно этот пробел заполняет стратегия «человек в контуре управления». Это не модный термин, означающий «нам по-прежнему нужны люди». Это конкретное решение в проектировании системы, определяющее, где именно она будет использоваться. люди добавляют суждение к автоматизированному рабочему процессу, где они не мешают. При правильном подходе это позволяет небольшой команде работать с таким же объемом задач, как 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 спроектировать работающую систему. специально для взаимодействия с B2B-клиентамипродажи и рост. Konnector.ai фигурирует в этом обсуждении как наглядный пример. потому что социальные продажи Именно в сфере продвижения в LinkedIn сейчас наиболее заметен разрыв между полностью ручным и полностью автоматизированным подходами.

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, работавшая 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: Принятие решений о целевом воздействии. К кому нам обращаться? Это наиболее эффективное место для привлечения человека. Неправильное решение по таргетингу сводит на нет всю последующую автоматизацию. Правильное же решение делает всю остальную систему блестящей. Такие инструменты, как... Konnector.ai Использование аналитики социальных сигналов позволяет автоматизировать выявление потенциальных клиентов с высокой степенью заинтересованности, однако основатель компании по-прежнему решает, какие сигналы важны для его бизнеса в этом месяце.

Контрольная точка 2: Подтверждение сообщения. Следует ли отправлять это конкретное сообщение конкретному человеку? Большинство основателей по умолчанию назначают на эту позицию людей, потому что это кажется им наиболее безопасным. Это также самый дорогостоящий контрольный пункт, поскольку объем сообщений огромен. Если вы проверяете каждое сообщение, вы не используете подход «насколько важно для всего мира». Вы выполняете медленную ручную работу с дополнительными шагами.

Контрольная точка 3: Сортировка ответов. Что мы делаем с ответами? Именно здесь HITL (High-In-Time) наиболее наглядно проявляет себя. Искусственный интеллект 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. Человека, с которым вы связывались в прошлом квартале, только что повысили. Ваш отслеживаемый клиент 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 типичная схема работы таких инструментов. Ежедневная рутина основателя Konnector.ai вокруг них построены.

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 принятие решения о том, с какими темами следует 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 не участвует. Он руководит 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 компании просматривает черновики комментариев, сгенерированных ИИ, к постам с высоким потенциалом. Он одобряет, редактирует или отклоняет каждый из них. Это самые эффективные пять минут в день, поскольку грамотно размещенные комментарии к нужным постам генерируют входящий интерес с минимальными затратами по сравнению с исходящими сообщениями.

Конец дня, 10 минут. Основатель просматривает ответы на обращения, полученные за день. Система уже классифицировала их. Задача основателя — написать персональные ответы тем, кто проявил реальный интерес. Шаблонные напоминания автоматически отправляются тем, кто дал неявные сигналы. 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 громкость изменяет 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 контрольном пункте. Если основатель утверждает каждое сообщение, система не является HITL (High-In-Time). Это ручная работа с очередью. Объём работы никогда не масштабируется, потому что человек становится узким местом.

Вторая ошибка: не определено, что именно человек имеет право отменять. Без четких правил относительно того, что может изменить человек, каждый контрольный пункт превращается в дискуссию. 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-маркетинга. Моменты принятия решений не исчезают по мере развития системы. Они становятся более ценными, поскольку система теперь отвечает за более ценные отношения.

Четвертая ошибка: не учитывать вклад человека. Если вы не можете указать, какие решения принимает человек и что он изменяет, вы не сможете определить, приносит ли человек пользу или создает дополнительные издержки. Отслеживайте частоту изменений (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 этапе).

Как разработать систему взаимодействия человека с аудиторией для рассылки сообщений в LinkedIn?

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

Уровень 1: Захват сигнала. 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. Человеческому фактору нет необходимости находиться на этом уровне. Смотрите Как ChatGPT интегрируется с Konnector В качестве примера того, как ИИ может развиваться на этом уровне.

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

Уровень 3: Осуществление информационно-просветительской работы. Полностью автоматизируйте этот процесс с помощью защитных механизмов. Система безопасности Konnector.ai автоматически меняет учетные записи, варьирует время доступа 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 система проверки. Искусственный интеллект составляет контекстные комментарии к важным сообщениям. Человек проверяет и одобряет комментарии партиями, обычно по 5-10 за раз, в общей сложности менее чем за 5 минут.

Уровень 5: Обработка ответов и ведение диалога. Контрольная точка с участием человека. Система классифицирует ответы. Человек отвечает всем, кто проявил искренний интерес. Неформальные ответы автоматически получают последовательность действий для дальнейшего взаимодействия.

Уровень 6: Маршрутизация по конвейеру. 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.

Коэффициент переопределения. Какой процент автоматических предложений корректирует человек? Если этот показатель ниже 10 процентов, человек просто ставит свою точку, и, вероятно, контрольную точку можно убрать. Если же он выше 60 процентов, значит, автоматизация недостаточно хорошо обучена, и человек выполняет слишком много работы.

Время принятия решения на каждом контрольно-пропускном пункте. Сколько времени занимает у человека прохождение каждого контрольного пункта? Если это время увеличивается, значит, система задает ему слишком много вопросов или задает неправильные вопросы. Если же оно стремится к нулю, возможно, вы чрезмерно автоматизируете процесс.

Повышение эффективности результатов, полученных с помощью ручного вмешательства. Сравните коэффициент конверсии полностью автоматизированных результатов с результатами, полученными при участии человека. Показатель прироста показывает, добавляет ли человек ценность или просто создает видимость эффективности. Эффективная система HITL демонстрирует прирост на 20–40 процентов в результатах, полученных при непосредственном участии человека.

Количество часов работы основателя на каждый доллар, потраченный на разработку продукта. Показатель, который действительно имеет значение на уровне компании: сколько времени, затраченного основателем, было использовано для создания определенного объема потенциальных клиентов. HITL должен снижать этот показатель из месяца в месяц, в то время как объем потенциальных клиентов 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.

Во-третьих, система безопасности автоматизирована, но правила, лежащие в её основе, могут быть настроены пользователем. Основатель устанавливает границы, а система обеспечивает их соблюдение. Это применение HITL к управлению рисками, а не только к информационно-просветительской работе. Если сравнить Konnector с такими инструментами, как La Growth Machine, то это будет выглядеть следующим образом:Разница часто сводится к тому, как каждый инструмент отвечает на вопрос о том, какое место человек занимает 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 время, доступное человеку, система останавливается. Взаимодействие замедляется. Ответы теряются. Затраты на автоматизацию остаются, а производительность падает. Решение: сократить количество контрольных точек, выполняемых человеком, или безжалостно принимать решения пакетами.

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

Человек начинает доверять неверным результатам. Со временем основатели начинают считать, что ИИ прав, и просто переходят по ссылке. Система начинает работать с перебоями. Решение: внедрить периодические анонимные проверки, в ходе которых человек оценивает продукт, не видя рекомендаций ИИ, чтобы восстановить доверие.

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: проверка 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. Как правило, такой аудит выявляет три вещи: скрытую ручную работу, о которой основатель не подозревал, дублирование усилий с помощью одних и тех же инструментов автоматизации и принятие решений в ситуациях, когда никто не может сформулировать, в чем заключается реальное правило.

Дни с 15 по 30: разработка карты контрольных точек. Определите, где место человека. Приведенная выше четырехэтапная структура (таргетинг, утверждение сообщений, сортировка ответов, обработка исключений) — это отправная точка. 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 различным задачам, чем команда, занимающаяся обработкой большого объема запросов от потенциальных клиентов.

Дни с 31 по 60: внедрение и использование инструментов. Настройте инструменты, сконфигурируйте автоматизацию и, что наиболее важно, внедрите измерение показателей в систему с первого дня. Если к концу 60-го дня вы не увидите показателей частоты 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 получить преимущества автоматизации, не рискуя при этом столкнуться с риском чистой автоматизации. Посмотрите, как на практике работает подход, основанный на социальных сигналах. или Узнайте больше о том, как самые безопасные платформы автоматизации по умолчанию разрабатывают решения для HITL (High-High-In-Limited).