AI w sprzedaży to już sprawdzian dojrzałości, nie modny gadżet. Gdzie naprawdę rodzi się przewaga, skoro narzędzia ma dziś każdy: w lepszym wdrożeniu, pracy z danymi czy kulturze zespołu? Wygrywają firmy, które potrafią poukładać procesy i zamienić wiedzę w działanie. O tym, jak przełożyć AI na wyniki, a także o PipeChamp, nowej platformie, która układa procesy, podsuwa rekomendacje i trenuje handlowców na bazie wiedzy firmy, rozmawiamy z Filipem Duszczakiem, założycielem InStream Group.
Czy AI w sprzedaży to dziś jeszcze przewaga konkurencyjna, czy już absolutna konieczność? Bo jeśli wszyscy mogą korzystać ze sztucznej inteligencji, to gdzie zaczyna się realna przewaga?
Jako użytkownik AI – zarówno prywatnie, jak i w firmie – mocno rozgraniczam jego zastosowania. Jeśli mówimy o AI w formie narzędzia takiego jak ChatGPT, to coraz więcej organizacji zdaje sobie sprawę, że można stworzyć agenta, który odpowiada na pytania na podstawie zaszczepionej wiedzy o firmie. Przykładowo pomaga w odpowiedzi na maile czy inne codzienne zadania operacyjne handlowców.
Z drugiej strony mamy AI jako technologiczny proces – czyli integrację silników sztucznej inteligencji z wewnętrznymi systemami i procesami. To jednak wciąż nisza – w Polsce realnie wdraża to dziś zaledwie ułamek firm.
Oczywiście mówimy tu nie tylko o zaawansowanej integracji na poziomie całej organizacji, ale też o prostych rozwiązaniach, które już teraz dają realną przewagę.
Najlepszym przykładem jest sytuacja w firmach o rozproszonej strukturze, gdzie komunikacja między handlowcami na temat wiedzy produktowej czy radzenia sobie z obiekcjami klientów często zawodzi. Jeden pracuje 20 lat, drugi dopiero 5 – i bez wymiany doświadczeń część zespołu potrafi świetnie reagować na zastrzeżenia klientów, a inni kompletnie sobie z tym nie radzą.
No dobrze – to skupiając się na razie nawet na generatywnej AI, jak można ją wykorzystać w sprzedaży?
Prosty przykład. Wystarczy stworzyć własnego agenta w ChatGPT, zasilić go firmowymi PDF-ami o produktach i sprzedaży, a następnie ustawić prompt: 'udzielaj odpowiedzi, podpowiadając, jak zbijać konkretne obiekcje’. Taki bot trafia do zespołu handlowego z komunikatem: 'Masz pytanie? Nie wiesz, jak odpowiedzieć klientowi? Nie musisz pisać do kierownika ani przekopywać się przez wiki – zapytaj bota, dostaniesz gotowe podpowiedzi i przykłady.
To realnie skraca czas pracy handlowca, który zamiast szukać odpowiedzi po całej organizacji, ma je pod ręką. Dodatkowo pozwala ustandaryzować wiedzę w zespole. Nie trzeba szukać skomplikowanych case’ów. To prosty przykład, jak AI może realnie zwiększyć efektywność i przewagę konkurencyjną.
W jakim stopniu menedżerowie powinni polegać na własnej intuicji, a w jakim na rekomendacjach AI przy podejmowaniu decyzji o strukturze i strategii zespołu? Bo nie ukrywajmy, że zwłaszcza kiedy mówimy o generatywnej sztucznej inteligencji, o LLM-ach, to nawet jeśli mamy dobrą bazę danych, zawsze mogą się zdarzyć halucynacje AI. I co z tym zastępowaniem ludzi?
To nie pierwszy raz w historii biznesu, gdy słyszymy o technologii, która ma coś zastąpić. Już wielokrotnie pojawiały się narzędzia, które rzekomo miały eliminować całe stanowiska – menedżerów, specjalistów, całe działy. A jednak nic się nie zmieniło: technologia nie zastępuje ludzi, tylko zmienia sposób, w jaki pracują.
Uważam, że jedną z głównych ról dobrego menedżera jest rozumienie, jak funkcjonuje jego zespół. A przy ograniczonym czasie nie jest możliwe, by wszystko analizował samodzielnie. Dziś dobre systemy CRM coraz częściej w tym pomagają – upraszczają dostęp do informacji, wyciągają wnioski z danych, automatyzują raporty. Dzięki temu menedżer może szybciej zorientować się, co naprawdę dzieje się w zespole
To w jakim stopniu AI może odciążyć menedżera?
Proste funkcje, takie jak daily update czy automatyczne insighty, bazują na AI, choć dla użytkownika wyglądają jak zwykłe podsumowania. W rzeczywistości potrafią szybko wskazać słabe punkty w pracy handlowca czy efektywnie zestawić dane. W dużych organizacjach to standard – są całe stanowiska jak analityk CRM czy analityk danych sprzedażowych, które opierają się na analizie big data. AI nie zastępuje ich pracy, ale może pomóc skupić uwagę na najważniejszych sygnałach, które stają się podstawą do decyzji menedżerskich.
I tu wracamy do wcześniejszego wątku, bo jeśli rola dobrego menedżera sprzedaży to m.in. praca z ludźmi, analiza lejków, monitorowanie wyników i dawanie wsparcia zespołowi, to jego czas jest bardzo ograniczony.
A w praktyce często marnuje go na odpowiadanie po raz czwarty na to samo pytanie, zadane przez różnych członków zespołu. AI może ten proces usprawnić, dając handlowcom szybki dostęp do powtarzalnej wiedzy, a menedżerowi – przestrzeń na realne wsparcie.
No i wreszcie menedżer często poświęca sporo czasu na uzupełnianie braków wiedzy u handlowców – po prostu nie ma innego wyjścia, bo w organizacji brakuje kogoś, kto mógłby tę wiedzę przekazać. Ale kiedy pojawia się dobrze wdrożona AI, która potrafi wspierać w takich obszarach, menedżer odzyskuje czas. Może go wtedy przeznaczyć na inne, bardziej strategiczne aspekty swojej pracy.
To jakie pierwsze kroki poleciłbyś małym i średnim firmom, które chcą wykorzystać AI w sprzedaży?
To będzie trochę uniwersalna sugestia, ale bardzo życiowa, bo problemem większości firm w Polsce nie jest to, jak wdrożyć AI i gdzie ją osadzić. Prawda jest taka, że więcej firm w Polsce potrzebuje najpierw uporządkować podstawy, niż optymalizować to, co już działa. Mówiąc wprost – większość firm nawet nie ma porządnie zaprojektowanego procesu sprzedaży.
Poza tym proces sprzedaży to taki wyświechtany termin. Wiele organizacji mówi o jego projektowaniu, a kończy się na tym, że rysują 5 kafelków: nowy lead, szansa, konwersja i zamknięcie. Tyle. A ja naprawdę wierzę, że proces sprzedaży ma więcej warstw – i jeśli tych głębszych się nie przemyśli, to żadna AI niczego nie uratuje.
No i proces sprzedaży to nie tylko etapy. To też konkretne działania, które handlowcy powinni podejmować. Nie w jakimś idealnym, książkowym układzie, tylko w realnych scenariuszach: czy są przygotowani na różne sytuacje? Czy wiedzą, jak reagować?
Dochodzi do tego stworzenie spójnej komunikacji na każdym etapie – zarówno sprzedażowej, jak i np. strategii prowadzenia spotkań, materiałów, skryptów, schematów reakcji. I to są tylko kolejne warstwy, które trzeba poukładać
No dobrze, ale załóżmy, że mamy firmę, która ma poukładane te procesy, jest świadoma tych wyzwań. Co wtedy?
Jeśli firma ma już zmapowany proces sprzedaży, szybko zaczynają wychodzić pierwsze luki – najczęściej to brak dostępu do wiedzy. Jedni handlowcy świetnie radzą sobie z obiekcjami, inni mają z tym problem.
Najprostsze rozwiązanie? Wdrożyć wspólnego agenta w ChatGPT, który agreguje wiedzę o produktach i odpowiada na trudne pytania. Drugi krok to stworzenie agenta wspierającego komunikację – nie każdy handlowiec jest perswazyjny czy trafia w punkt, a dobrze ustawione wsparcie językowe może znacząco przyspieszyć pracę zespołu.
Warto jeszcze na chwilę wrócić do samego procesu sprzedaży, bo to wcale nie jest oczywiste. Właśnie wprowadzamy na rynek PipeChamp – platformę, która pomaga firmom zaprojektować i usprawnić własny proces sprzedaży.
Zmapowaliśmy kilka tysięcy firm, przeanalizowaliśmy, jak sprzedają, jak prowadzą komunikację, jak piszą maile i zbudowaliśmy bazę tysięcy wzorów i schematów, które zasililiśmy sztuczną inteligencją. Dzięki temu firma może nie tylko stworzyć swój proces na podstawie sprawdzonych praktyk, ale też na każdym etapie korzystać z rekomendacji AI: co zrobić, czego unikać, kiedy kontaktować się z klientem, a kiedy jeszcze nie.
Inne firmy robią to w różny sposób – i właśnie dlatego osoby, które dotąd miały opór przed zaprojektowaniem procesu sprzedaży, bo nie miały wiedzy trenerskiej czy doświadczenia dyrektorskiego, dziś mogą zrobić to samodzielnie. Stworzyliśmy coś na wzór Canva z tysiącem template’ów – ale dla dyrektorów sprzedaży i właścicieli firm, gdzie template to wzór procesu sprzedaży. Z gotowymi procesami, które można dopasować do siebie. A AI podpowiada dodatkowo, jak ten proces ulepszyć krok po kroku
A jak przekonać doświadczonych handlowców, by zaufali wskazówkom AI i wdrożyli je w codzienną pracę zespołu? W końcu wiele firm wskazuje, że jak chcą wdrażać sztuczną inteligencję, to pracownicy mają opór – trochę się boją, że będą właśnie zastępowani albo wręcz dołoży im to pracy, a nie ją przyspieszy.
Myślę, że najlepszym podejściem przy wdrażaniu jakiejkolwiek technologii – w tym AI – jest szybkie doświadczanie. Chodzi o to, by u każdego handlowca znaleźć konkretny obszar, w którym AI może realnie pomóc, i metodą małych kroków pokazać mu na prostym przykładzie, jaki efekt to przynosi. Warto od razu zwrócić uwagę: „Zobacz, to właśnie uzyskałeś dzięki AI”.
Dalej wspólnie z handlowcem można wypracować, w jakim zakresie, jak często i na jakim etapie pracy warto z tej technologii korzystać. Moim zdaniem nie powinno to wyglądać tak, że przychodzimy do zespołu i mówimy: „Macie bota, korzystajcie wszyscy jednakowo”. To nie działa.
Bo tu nie chodzi już o barierę technologiczną – dziś AI wspiera każdego z nas w trochę inny sposób, w innych obszarach. Dlatego dobry menedżer nie powinien traktować AI jako jednego, holistycznego rozwiązania dla całego działu, tylko podejść indywidualnie do każdego handlowca i wspólnie z nim zbudować model korzystania z AI tam, gdzie przynosi to największy efekt.
Wspomniałeś o tym, że trenujecie AI na wielu gotowych scenariuszach i ten może je podpowiadać. Tylko jak w przypadku gotowych szablonów procesów i tysięcy skryptów komunikacji zbalansować korzystanie z gotowych rozwiązań z zachowaniem tego autentycznego głosu marki? Tak, żeby nasi potencjalni klienci wiedzieli, że rozmawiają z nami, że mają przedstawione nasze UVP, USP, że zachowujemy tone of voice marki?
To bardzo trafne pytanie. Wydaje mi się, że wielu z nas ma mocno zaburzone wyobrażenie słowa skrypt sprzedażowy. Kojarzy się to od razu z call center, z czytaniem z kartki, z telekomami – i ten obraz siedzi w głowie do dziś.
Tymczasem skrypt, rozumiany jako wewnętrzna instrukcja do pierwszej rozmowy czy spotkania, to po prostu dobra praktyka. Coś jak instrukcja obsługi pralki – wiadomo, każdy może ją otwierać lewą czy prawą ręką, ale zasady działania są jasne. I właśnie taki zestaw zasad pomaga ustandaryzować jakość rozmów.
Często widzę to w praktyce – i bardzo to lubię – gdy wdrażamy u klientów nową kulturę sprzedaży, przenosząc ich działania na wyższy poziom. Wtedy pracujemy też z naszą platformą i naturalnie pojawia się temat: to teraz trzeba stworzyć skrypty sprzedaży dla całego procesu. I to jest świetny moment, żeby zbudować realną wartość, a nie tylko spisać formułki.
I rzeczywiście osoby z 20–30-letnim stażem często reagują z oburzeniem, gdy słyszą o skryptach: „Przecież ja nie będę niczego czytał”. Dlatego tłumaczymy jasno – skrypt nie jest po to, by go czytać z kartki. Proponujemy: usiądźmy razem, 15 doświadczonych handlowców, zamówmy pizzę i stwórzmy wspólnie najlepszy możliwy wzorzec rozmowy z klientem.
Ten skrypt ma 3 cele: po pierwsze – zebrać i uporządkować dobre praktyki, po drugie – ustandaryzować podejście w zespole, a po trzecie – dać nowym osobom solidny punkt wyjścia, żeby nie musiały latami dochodzić do tego samego. Skrypt nie odbiera tożsamości – pomaga nam wszystkim osiągnąć wspólny poziom jakości, od którego każdy może iść dalej swoją drogą.
Ale dlaczego ktoś miałby postawić na platformy integracyjne czy CRM-y z AI zamiast te klasyczne, które dotychczas wiernie nam służyły? Tam też przecież często mamy automatyzacje, integracje…
To tylko kwestia czasu – AI w systemach CRM stanie się standardem. Już teraz większość producentów dostrzega wartość, jaką daje integracja sztucznej inteligencji z bazami danych. Bo jeśli system ma dostęp do ogromnej ilości informacji, AI staje się naturalnym uzupełnieniem, które realnie wspiera użytkownika.
Problem CRM-ów od 30 lat jest ten sam – działają świetnie, ale tylko wtedy, gdy są dobrze wdrożone. I jako producent platformy CRM zawsze powtarzam: to nie jest kwestia tego, kto ma Porsche, a kto Fiata. Większość z nas jeździ bardzo podobną Toyotą. Różnica miedzy CRM leży nie w funkcjach, ale w tym, czy ktoś potrafi zbudować sensowny proces sprzedażowy i dobrze to klientowi poukładać.
Wkrótce nikt nie będzie wybierał CRM-a „z AI lub bez”, bo wszystkie będą miały te funkcje. Ale to właśnie AI zmienia rolę CRM-u: wcześniej z danych potrafili korzystać tylko naprawdę dobrzy menedżerowie. Teraz każdy może zadać pytanie: „Hej AI, powiedz mi, co dzisiaj robił Tomek”, i od razu dostać gotowe wnioski. Bez grzebania w raportach czy wykresach. To jest sprowadzenie analityki do poziomu, z którego może korzystać każdy.
A czy AI zmienia sposób myślenia o zarządzaniu zespołem sprzedażowym – KPI, cele, feedback? Czy w ogóle na nie niego nie wpływa?
Zdecydowanie tak. Największą siłą AI jest dziś szybkie przetwarzanie dużych ilości danych, wyciąganie wniosków i skracanie drogi do konkretnej informacji. W kontekście CRM-ów to oznacza, że nawet menedżerowie, którzy dotąd nie byli mistrzami w analizie danych, dostają realne wsparcie – system podsuwa im gotowe insighty i pomaga podejmować decyzje.
W praktyce AI potrafi więc uzupełniać kompetencje menedżera, a przede wszystkim znacząco przyspiesza dostęp do wiedzy. Co ciekawe, coraz więcej producentów CRM-ów projektuje funkcje AI dwutorowo z jednej strony jako wsparcie dla handlowca: co, kiedy, jak zrobić, czego nie przegapić; z drugiej jako narzędzie raportowe i decyzyjne dla menedżera. To pokazuje, że dobrze wdrożone AI może realnie wspierać obie strony procesu sprzedaży.
A co z onboardingiem i szkoleniami? Czy z pomocą AI można szkolić handlowców i skutecznie podnosić ich kompetencje?
Wierzę i mam nadzieję, że tę tezę obronimy w ciągu najbliższych 2–3 lat, że AI stanie się istotnym elementem nie tylko projektowania procesu sprzedaży, ale też onboardingu i treningu zespołów. Nasza platforma nie tylko pomaga stworzyć skuteczny proces i sprawdzić z pomocą AI, czy jest dobrze zaprojektowany. Idzie krok dalej – pozwala trenować handlowców na podstawie wiedzy zakodowanej w systemie.
Jeśli AI zna proces, skrypty, produkty i wzory komunikacji, to może odegrać rolę partnera treningowego: ty jesteś Tomek, ja Mateusz, trenujemy rozmowę. Bez ryzyka, bez klienta – AI daje feedback, wytyka błędy, sugeruje poprawki, a nawet podrzuca książki i skróty z najlepszych praktyk. I trzeba przyznać wprost: to, co kiedyś było domeną konsultanta z 30-letnim stażem, dziś AI też potrafi – na własną skalę, ale szybko, tanio i na żądanie.
Warto też pamiętać, że AI to już nie tylko ChatGPT i tekst – platformy takie jak Hagen tworzą awatary, które wizualnie symulują rozmowy. Może jeszcze nie są idealne po polsku, ale wszystko zmierza w kierunku realistycznych, interaktywnych trenerów, których wygląd i zachowanie można dopasować do potrzeb firmy.
Już teraz widzimy, jak dużą przewagę daje to naszym klientom – od dużych organizacji z setkami handlowców, po mniejsze firmy. Gotowe procesy, skrypty, AI jako trener i onboardingowiec – to ogromna różnica w porównaniu do starych schematów: segregatorów, PDF-ów i szkoleń w centrali. Tu po prostu wszystko dzieje się szybciej, sprawniej i skuteczniej.
Porozmawiajmy trochę o wdrożeniach, bo to często stanowi wyzwanie dla firm. Jakie największe błędy popełniają organizacje przy wdrażaniu AI do sprzedaży – i jak ich unikać?
Zanim zaczniemy mówić o wdrażaniu AI, trzeba sobie jasno odpowiedzieć: co konkretnie chcemy usprawnić. Sztuczna inteligencja nie jest rozwiązaniem na wszystko i dla wszystkich. Brzmi efektownie, daje mnóstwo pomysłów, ale jak przy każdej innowacji, najpierw trzeba wykonać podstawową pracę.
Weźmy przykład wspierania handlowców. Chcemy, żeby AI odpowiadało im na pytania, pomagało w rozmowach, podpowiadało argumenty. Świetnie – tylko żeby to było możliwe, trzeba mieć zbudowaną bazę wiedzy. Dokumenty, skrypty, opisy produktów, procedury. Jeśli tego nie ma, AI nie ma na czym pracować. I wtedy pojawia się ryzyko, że zacznie udzielać ogólnych, oderwanych od realiów odpowiedzi – co może bardziej zaszkodzić niż pomóc.
To samo z customowym agentem – jeśli nie dostanie konkretnych danych, to będzie zgadywał. I może trafić na minę. Dlatego zawsze uczciwie mówię klientom: bardzo chętnie pomożemy przenieść Wasz zespół handlowy z klasycznego modelu na nowoczesny, oparty o AI, ale to jest proces dwuetapowy.
Najpierw przechodzimy z punktu zero do punktu jeden – projektujemy procesy sprzedaży, tworzymy skrypty, budujemy bazę wiedzy, uczymy AI, jak działa Wasza firma. Dopiero potem – z punktu jeden do punktu dwa – uruchamiamy narzędzia, agenty, automatyzacje. Nie da się tego przeskoczyć. To po prostu trzeba zrobić, tak czy inaczej, będzie to do nadrobienia, jeśli pominie się ten fundament.
A które decyzje handlowców według Ciebie powinny być dziś wspierane przez AI, a które są nadal nieautomatyzowalne albo sztuczna inteligencja nie wpływa realnie na zwiększenie efektywności?
Uważam, że to nie działa tak, że jeśli ktoś jest handlowcem na 50%, to dzięki AI automatycznie wskoczy na 75%. Nie. Bo sprzedaż to przede wszystkim umiejętność słuchania, wyciągania trafnych wniosków w czasie rzeczywistym i prowadzenia klienta przez proces w taki sposób, by zrozumiał swój cel i poczuł, że może go z nami osiągnąć.
Na to nie ma miejsca dla AI, które coś podpowie na zegarku albo wyskoczy z komunikatem „odpowiedz to i to”. W bezpośrednim kontakcie to handlowiec musi działać sam. AI tego nie zrobi za niego.
To samo dotyczy systematyczności i determinacji. Dobry handlowiec to taki, który codziennie „pieli ten ogródek”. Jeśli tego nie robi, to żadne AI go nie uratuje. Może mu przypominać, monitorować, generować propozycje – ale jak nie wstanie z łóżka i nie zadzwoni, to nic się nie wydarzy.
AI to świetne narzędzie, które w wielu miejscach realnie zwiększa efektywność – ale nie zastąpi tych podstawowych cech, które są niezbędne w tej pracy.
Są już dziś praktyczne rozwiązania, z których warto korzystać. Na przykład nagrywanie spotkań, automatyczne transkrypcje – to naprawdę działa. Po spotkaniu mam gotowe podsumowanie, które mogę wkleić do agenta w ChatGPT czy w naszej platformie, i natychmiast dostać analizę albo podpowiedź, co dalej.
Ale czy ja wyślę tego maila, czy zadzwonię kolejnego dnia i podgrzeję kontakt – to już zależy wyłącznie ode mnie. I to nadal odróżnia dobrego handlowca od przeciętnego.
Czy kiedyś sam złapałeś się na tym, że agent AI dał Ci lepszą radę niż doświadczony konsultant?
Tak, zdarzało się. Bardzo często zapominamy, że jako ludzie mamy ograniczony zasób wiedzy – nawet jeśli od lat specjalizujemy się w sprzedaży, liczba przypadków, które sami przeżyliśmy, zawsze będzie ograniczona.
Ja sam jestem dyslektykiem, prowadzę spore przedsiębiorstwo, dużo piszę na komunikatorach i często mam tendencję do skrótów myślowych albo niechlujnych zdań. Dlatego mam już nawyk – co trzecią wiadomość przepuszczam przez GPT. Ten agent zna mnie, rozumie mój styl i choć proszę go, żeby poprawiał tylko ortografię, to i tak zdarza się, że „dorzuci coś od siebie”.
Czasem to jest jakiś drobny dodatek, czasem cała sugestia, na którą sam bym nie wpadł. I szczerze – czytam taką wersję i mówię sobie: kurczę, to naprawdę dobra uwaga. Bywa, że odpowiadam komuś i 70% tej odpowiedzi to moje słowa, ale te brakujące 30% to coś, co dało mi zupełnie nową perspektywę.
O rozmówcy:
Filip Duszczak
Założyciel InStream Group. Przedsiębiorca, speaker, konsultant sprzedaży. Pasjonuje się wykorzystaniem technologii w procesach komunikacji i sprzedaży
