Müügi- ja turundustiimid kasutavad AI-agente järjest rohkem, kuid nende tegevuse jälgimine ei ole samas tempos arenenud. LeanData 2026. aasta raporti järgi on 93% turule mineku ehk GTM-tiimidest kasutusele võtnud vähemalt ühe AI-agendi, ent ligi kolmandik vastanutest ei osanud öelda, kui palju agente nende kliendi- ja müügiväljavaadete andmetel tegutseb.

Veel 30% vastanutest oli leidnud andmetel tehtud toiminguid, mille kohta puudus auditijälg. See viitab probleemile, kus otsuste automatiseerimine liigub kiiremini kui võime nende otsuste päritolu ja mõju kontrollida.

AI-agentide kasutus on liikunud katsetamisest kaugemale

LeanData küsitles 157 B2B-valdkonna töötajat, kelle seas olid muu hulgas RevOpsi, turundusoperatsioonide, müügi, turunduse ja IT spetsialistid. Vastanutest 36% töötas RevOpsi ning 13% turundusoperatsioonide valdkonnas.

79% vastanutest ütles, et nad rakendavad oma esimesi agendikasutusi või juba laiendavad agente kogu GTM-organisatsioonis. Ainult 8% kirjeldas oma AI-operatsioone täielikult optimeerituna. Kõige sagedamini kasutati kolme või nelja agenti, kuid ligi kolmandik ei suutnud agentide arvu üldse nimetada.

Agendid paiknevad eri kihtides. 69% vastanutest kasutab AI-funktsioone GTM-tööriistades, näiteks müügi- ja turundusplatvormidel. 62% kasutab suuri keelemudeleid rakenduste kaudu loodud kohandatud lahendustes ning 46% eraldi agendiplatvorme.

Kehv andmekvaliteet suurendab kokkupõrgete riski

Raporti järgi on andmekvaliteet ja AI-valmidus kõige suuremad AI-ülemineku takistused: neid nimetas 55% vastanutest. 70% leidis, et andmehügieeni halvenemine kahjustab GTM-i elluviimist.

Tagajärjed võivad jõuda otse kliendikogemuseni. 27% vastanutest oli näinud olukorda, kus sama müügiväljavaatega võtsid ühendust mitu tööriista või agenti. 17% oli kogenud, et turunduslik automaatjada käivitus samal ajal, kui müügiesindaja tegeles selle tehinguga.

Probleem ei pruugi seisneda üksiku süsteemi töös. Üks agent võib rikastada kontaktiandmeid, teine hinnata müügivihjet, kolmas lisada kontakti automaatjärjestusse ja neljas määrata selle müügiesindajale. Kui süsteemid kasutavad erinevaid andmeid, ajastusi või reegleid, võib igaüks neist oma ülesannet täita, kuid tulemuseks olla vastuoluline kliendikogemus.

Enne uue agendi lisamist on vaja ülevaadet

Raporti tulemused näitavad, et AI-agentide haldus seostub paljuski tuttavate turundusoperatsioonide ülesannetega: kliendiandmete korrastamise, ärireeglite, integratsioonide ja protsesside dokumenteerimisega. AI muudab halva andmekvaliteedi mõju suuremaks, sest agent võib vigase info põhjal automaatselt tegutseda.

Peamise põhjusena, miks AI-algatused takerduvad, nimetas 45% vastanutest halbu andmeid. 37% tõi esile dokumenteerimata protsessid ja 32% osakondade eraldatuse.

Kui vastajatelt küsiti, mida nad vajaksid GTM-tegevuse koordineerimiseks, oli populaarseim vastus täielik auditijälg kõigist süsteemides tehtud toimingutest iga kliendi- või müügiväljavaate kohta. Seda eelistas 31% vastanutest. Veel 21% soovis, et agendid järgiksid samu reegleid nagu inimtiimid.

Eesti ettevõtjate ja AI kasutajate jaoks on põhisõnum praktiline: enne uute agentide lisamist tasub kaardistada olemasolevad agendid, nende kasutatavad andmed, õigused ja võimalik mõju kliendikirjetele. Nii saab vähendada olukordi, kus automatiseeritud töövood üksteist dubleerivad või vastuollu lähevad.

Mida edasi jälgida?

Jälgida tasub seda, kuidas GTM-tiimid loovad agentide inventari, ühiseid ärireegleid ja süsteemideülest auditijälge. Oluline arengusuund on küsimus, kas agentide arvu kasvuga paraneb ka nende tegevuse nähtavus ja kontrollitavus.

Algallikas: MarTech AI