Sales AI ломается не на генерации текста, а на памяти, ручных сводках и CRM-синхронизации

Sales AI ломается не на генерации текста, а на памяти, ручных сводках и CRM-синхронизации

Главная ошибка — дать агенту писать письма и ждать, что он сам удержит контекст по воронке. Через 8–12 итераций он начинает путать стадию сделки, ICP и причину последнего отказа. Поэтому sales-ai нельзя строить как «чат поверх LLM»: нужен отдельный слой состояния — opportunity summary, последний контакт, next best action.

В рабочей схеме агент делает не всё подряд, а 3 узких шага:
— собирает сигналы из CRM, почты и календаря;
— обновляет краткую карточку сделки;
— предлагает следующий шаг человеку или второму агенту.
Если этот цикл не атомарный, агент пишет красивый, но бесполезный follow-up.

Самый частый провал — плохая нормализация полей. Один и тот же lead в CRM может называться по-разному, а агент начинает дублировать контакты, терять owner и отправлять письмо не тому сегменту. Лечится не prompt-ом, а схемой: canonical IDs, жёсткая маппинг-таблица, валидация перед записью в CRM.

Если агент нужен для sales, ограничьте его роль: резюмировать, ранжировать, черновиковать, но не принимать необратимые действия без проверки. Иначе он быстро превращается в дорогой генератор шума.