Когда вам говорят «внедрите AI в продажах — и выручка вырастет в 2,6 раза», хочется либо сразу платить, либо закрыть вкладку. И зря в обоих случаях. В мае 2026 Gartner опросил 227 директоров по продажам и нашёл ту самую цифру: отделы, которые дают менеджерам AI-подсказки «следующего лучшего действия», в 2,6 раза чаще добиваются роста бизнеса. Но главный вывод исследования совсем не про волшебную кнопку.
Если прочитать релизы Gartner внимательно, выясняется тонкая вещь: рост получают не те, кто «накрутил ИИ поверх старых процессов», а те, кто перестроил работу отдела вокруг данных. И ещё — что живого менеджера ИИ никуда не вытесняет, скорее наоборот.
Разберём по-честному, что на самом деле показал Gartner. Что такое это «следующее действие» простыми словами, откуда в телефонных продажах берутся данные для него и почему две самые громкие цифры исследования — это корреляция, а не обещание.
Сразу о фактах: в статье разбираются два разных майских релиза Gartner (оба от 20 мая 2026). Первый — опрос 227 директоров по продажам про рост (цифры 2,6x и 2,4x). Второй — отдельный опрос 645 B2B-покупателей про их поведение (69% и проценты пунктов). Это разные выборки — не путаем их между собой.
- Содержание
- Что показало исследование Gartner: главные цифры
- Важная оговорка: это корреляция, а не причинность
- Что такое «следующее лучшее действие» (next best action) простыми словами
- Откуда ИИ берёт данные для подсказок — и почему звонки самый недооценённый источник
- Почему AI в продажах усиливает менеджера, а не заменяет его (второй опрос Gartner)
- Главный множитель, который пропускают: обучение менеджеров на ИИ (×2,4)
- С чего начать: первый недорогой шаг к «ИИ в продажах»
- Часто задаваемые вопросы
- Выводы
Содержание
- Что показало исследование Gartner: главные цифры
- Что такое «следующее лучшее действие» простыми словами
- Откуда ИИ берёт данные для подсказок — и почему звонки самый недооценённый источник
- Почему AI в продажах усиливает менеджера, а не заменяет его
- Главный множитель, который пропускают: обучение менеджеров на ИИ (×2,4)
- С чего начать: первый недорогой шаг
- Часто задаваемые вопросы
- Выводы
Что показало исследование Gartner: главные цифры
20 мая 2026 года, к своей конференции для директоров по продажам, Gartner выпустил результаты опроса 227 директоров по продажам (CSO). Опрос проводился в августе–сентябре 2025 года. Главная цифра разошлась по деловым СМИ моментально.
Отделы продаж, где менеджерам дают AI-подсказки «следующего лучшего действия» (next best action), в 2,6 раза чаще добиваются коммерческого роста, чем те, где таких подсказок нет. Это первый множитель исследования (первоисточник Gartner).
Второй множитель упоминают реже, а он не менее важный. Компании, которые системно обучают менеджеров работе с ИИ, в 2,4 раза чаще показывают сильный рост выручки. То есть выигрывает не сам инструмент, а связка «инструмент плюс люди, которые умеют им пользоваться».
Почему так? Объясняет Грег Хессонг, старший директор-аналитик Gartner Sales. По его словам, самые эффективные отделы продаж не просто накладывают ИИ поверх существующих способов работы — они перестраивают рабочие процессы менеджеров так, чтобы ИИ помогал с исполнением и рекомендациями, а люди фокусировались на моментах, где важны человеческое суждение и ценность для клиента.
Это ровно тот тезис, который легко потерять в погоне за цифрой. Дело не в ИИ как таковом, а в перестройке процессов вокруг данных. Кстати, тот же разрыв фиксирует McKinsey: по их данным State of AI, ИИ внедрило подавляющее большинство компаний, а ощутимую отдачу на уровне прибыли получают единицы. Внедрить технологию и получить от неё результат — две разные задачи.
Важная оговорка: это корреляция, а не причинность
Здесь нужна честность, которой не хватает большинству лендингов. Gartner пишет «в 2,6 раза чаще» (more likely), а не «ИИ даёт рост в 2,6 раза». Это разные утверждения.
«Чаще» — это статистическая связь. Отделы с AI-подсказками и отделы с ростом часто оказываются одними и теми же. Но из этого не следует, что именно подсказки — причина роста. Вполне возможно, что зрелые, хорошо управляемые отделы и внедряют ИИ грамотнее, и растут быстрее — просто потому что у них в принципе порядок с процессами.
Почему это важно: когда лендинг обещает «+22% от одной кнопки», он выдаёт корреляцию за гарантию. Gartner так не делает — и вам не стоит. Реалистичная установка: ИИ-подсказки и обучение создают условия для роста, но не заменяют управление отделом.
Что такое «следующее лучшее действие» (next best action) простыми словами
«Следующее лучшее действие» звучит как термин из enterprise-презентации, но за ним нет никакой магии. Это просто вывод из данных о конкретном клиенте: что ему сказать или сделать дальше, чтобы продвинуть сделку.
В Рунете NBA часто трактуют узко — как маркетинговую механику: CDP подобрал оффер, система отправила нужную рассылку. Но в B2B-продажах по телефону «следующее действие» — это подсказка живому менеджеру, а не автоматическая рассылка. И выглядит она очень конкретно.
- Клиент дважды переспросил про сроки — следующее действие: прислать письмо с точным графиком внедрения, а не общий прайс.
- Клиент сказал «дорого» и «надо подумать» — следующее действие: перезвонить через 2 дня с расчётом окупаемости под его задачу, а не ждать неделю.
- Сделка «зависла» после второго звонка — следующее действие: вернуться к боли, которую клиент назвал в самом начале, и привязать к ней предложение.
Видно, что каждое «следующее действие» опирается не на интуицию менеджера, а на сигнал из разговора: возражение, потребность, бюджет, сомнение, момент готовности к покупке. Именно поэтому успешное применение AI в продажах требует полноценного анализа каждого звонка. Чтобы подсказка появилась, кто-то — человек или ИИ — должен был эти сигналы из звонка вытащить.
И здесь Gartner фиксирует ещё один разрыв в использовании AI в продажах. Возможности ИИ растут быстрее, чем умение менеджеров их применять. Инструмент уже подсказывает — а менеджер ещё не научился действовать по подсказке. Отсюда и второй множитель про обучение (2,4x): купить инструмент мало, нужно научить людей с ним работать.
Проблема в том, что эти сигналы о клиенте обычно остаются в неразобранном звонке — и «следующее действие» так и не рождается.
Но прежде чем доставать данные, стоит понять, где они лежат — и почему именно звонки оказываются самым недооценённым источником.
Откуда ИИ берёт данные для подсказок — и почему звонки самый недооценённый источник
Ни один лендинг про AI в продажах не отвечает на главный вопрос: на чём вообще ИИ строит «следующее действие»? А ответ простой — на данных о клиенте. И источников у этих данных три: CRM, переписки и звонки.
С CRM и перепиской всё более-менее понятно — это текст, его легко анализировать. А вот звонок — самый богатый и одновременно самый недооценённый источник. Именно в разговоре звучат настоящие возражения, реальные потребности, названный вслух бюджет, сомнения и сигналы готовности купить. И всё это обычно остаётся неразобранным.
Дело в масштабе. За день отдел из 8 менеджеров делает 60–80 звонков. РОП физически успевает послушать 5–7. Остальные 90% разговоров — это непрочитанные данные о клиентах: кто на грани отказа, кто готов покупать, какое возражение повторяется чаще всего. При внедрении AI в продажах именно эти 90% становятся основой для автоматического анализа и подсказок менеджерам.
Парадокс: компания платит за ИИ, который должен подсказывать «следующее действие», но 90% данных для этой подсказки теряется ещё до анализа — просто потому что звонки никто не разбирает. Сначала имеет смысл закрыть эту дыру, а потом думать про дорогие AI-надстройки.
Именно эту задачу решают сервисы речевой аналитики. Например, Rechka автоматически расшифровывает звонки и проверяет каждый по настраиваемым параметрам: выявил ли менеджер потребность, отработал ли возражение, договорился ли о следующем шаге. ИИ оценивает и вероятность закрытия сделки — то есть фактически собирает базу для того самого «следующего действия».
Важная оговорка: анализ происходит после разговора, ИИ не подсказывает менеджеру в реальном времени. Но именно это и соответствует выводу Gartner — дело не в магии в моменте звонка, а в перестройке работы вокруг данных. Разобранный звонок становится материалом для следующего действия и для обучения, а не разовой репликой, которая забылась через минуту.
Самый быстрый способ увидеть это на своих данных — не верить на слово, а просто разобрать несколько собственных звонков.
Загрузите 30 минут звонков — ИИ расшифрует их и покажет возражения, упущенные сделки и точки потери клиента. Результат за 24 часа.
Получить анализ бесплатно →Данные — это половина дела. Вторая половина — люди, которые с ними работают. И здесь Gartner делает важную оговорку.
Почему AI в продажах усиливает менеджера, а не заменяет его (второй опрос Gartner)
Теперь второй майский релиз Gartner — и здесь важно: это другой опрос и другая выборка. Не 227 директоров по продажам, а 645 B2B-покупателей, тоже опрошенных в августе–сентябре 2025 года. Тема — как ведут себя покупатели в эпоху, когда ИИ доступен и им самим.
Главная цифра отрезвляет всех, кто боится, что ИИ «убьёт» живые продажи. 69% B2B-покупателей всё равно обращаются к живому менеджеру, чтобы перепроверить выводы, которые им выдал ИИ (данные Gartner). Аналитики называют это confidence gap — разрыв доверия между удобством ИИ и уверенностью в решении.
Дальше — серия сравнений «менеджер против GenAI» в восприятии покупателя:
- На 39 п.п. чаще покупатели говорят, что именно менеджер (а не ИИ) понял их потребности.
- На 32 п.п. чаще они чувствуют уверенность в решении, когда работают с менеджером.
- На 28 п.п. чаще считают, что менеджер реально продвинул сделку.
- На 21 п.п. чаще именно менеджер помогает количественно оценить выгоды для их бизнеса.
Объясняет Роберт Блейсделл, вице-президент-аналитик и глава исследований Gartner Sales. По его словам, покупатели по-прежнему обращаются к менеджерам, чтобы валидировать выводы ИИ и поддержать решение в критические моменты. ИИ ускоряет ресёрч, но финальную уверенность даёт человек.
Вывод раздела простой: выигрывает не «ИИ вместо человека», а связка «данные от ИИ плюс человеческое суждение». ИИ берёт на себя сбор и структурирование информации, а интерпретация, доверие и закрытие сделки остаются за менеджером.
На полях: в том же опросе Gartner отмечает, что группы закупки с низкой дисфункцией (когда внутри команды клиента нет конфликтов и рассинхрона) в 13 раз чаще сообщают о качественных сделках. Это про слаженность самой группы закупки, а не про эффект ИИ — но лишний раз показывает, насколько решение в B2B остаётся человеческим.
Главный множитель, который пропускают: обучение менеджеров на ИИ (×2,4)
Вернёмся к первому опросу и второму множителю — 2,4x за обучение менеджеров работе с ИИ. Про него почти никто не пишет, хотя он и закрывает разрыв из раздела про NBA: инструмент уже умеет больше, чем менеджер умеет применять.
Вопрос в том, как именно обучать «на ИИ». Не абстрактный тренинг «по возражениям» в учебном классе, а разбор реальных звонков самого менеджера. Это принципиальная разница.
Как это выглядит на практике: «Послушай вот этот свой звонок: на 4-й минуте клиент сказал «дорого», ты согласился и положил трубку. А вот звонок Ани с тем же возражением — посмотри, как она перевела разговор на ценность». Менеджер видит свою ошибку своими глазами — это работает в разы лучше теории.
Здесь снова помогает анализ звонков. Та же Rechka подсвечивает проблемные моменты автоматически и даёт прямую ссылку на конкретный звонок и момент в диалоге — РОПу не нужно вручную выискивать, где менеджер ошибся.
Можно поставить рядом неудачный звонок новичка и удачный звонок сильного менеджера с тем же возражением, собрать из лучших разговоров библиотеку практик. Это и есть обучение на ИИ-данных — тот самый множитель 2,4x, но на практике, а не в теории.
И главное: оба множителя роста Gartner упираются в одно и то же. И «следующее действие», и обучение начинаются с данных о клиенте. Нет данных — нет ни подсказки, ни материала для разбора.
С чего начать: первый недорогой шаг к «ИИ в продажах»
Сведём всё воедино. Оба множителя роста из исследования Gartner — AI-подсказки и обучение менеджеров — начинаются с данных о клиенте. Это основной вывод про AI в продажах: успех зависит от качества данных, а не от волшебства алгоритма. А в телефонных продажах главный источник этих данных — звонки.
Отсюда практический вывод: не нужно сразу «перестраивать весь отдел под ИИ» и закупать дорогие платформы. Разумный первый шаг в работе с AI в продажах — начать разбирать собственные звонки. Это дёшево, быстро и понятно, и при этом сразу даёт две вещи: материал для «следующих действий» и базу для обучения менеджеров.
Если хочется глубже разобраться, как вообще применять искусственный интеллект для продаж — от анализа звонков до прогнозирования сделок, — у нас есть отдельный подробный гайд. А здесь важна одна мысль.
Это и есть тот самый недорогой первый шаг, о котором косвенно говорит Gartner: не «накрутить ИИ поверх старого», а начать с данных, которые у вас уже есть.
Часто задаваемые вопросы
Выводы
Исследование Gartner цифрами подтвердил, что AI в продажах действительно работает — но у тех, кто перестроил процессы вокруг данных, а не просто «накрутил ИИ поверх старого». Выясняется, что внедрение AI в продажах требует системного подхода, а не точечного решения. Цифры 2,6x и 2,4x — это корреляция и условия для роста, а не гарантия от кнопки.
При этом ИИ усиливает менеджера, а не заменяет его: 69% B2B-покупателей всё равно идут к человеку, чтобы перепроверить выводы алгоритма. Связка «данные от ИИ плюс суждение человека» оказывается сильнее, чем любая из частей по отдельности.
Прикладной вывод один: оба множителя роста начинаются с данных, а в телефонных продажах их главный источник — звонки. Начните с того, что у вас уже есть — разберите свои разговоры и посмотрите, какие «следующие действия» в них спрятаны. Это и будет ваш первый честный шаг к AI в продажах.
