В последнее время мы наблюдаем феноменальный прогресс нейросетей, они значительно поумнели и получили новые режимы для работы. Несмотря на то, что это уникальное изобретение, сфер применения в корпоративных B2B продажах не так много, поскольку мы не можем полноценно опираться на результаты труда ИИ.

Ограничение длины контекстного окна

В частности, я пробовал создавать отдельные чаты для каждой потенциальной сделки, загружая туда всю информацию. Таким образом формировался как бы кодекс каждого пресейл проекта.

Оказалось, что чем больше деталей в каждом проекте, тем больше нейросеть начинает забывать контекст и путаться в показаниях. По большому счету, она может помнить только 25000 токенов, что является аналогом примерно 20000 слов.

Пришел к тому, что в любом случае нужно проверять все «руками», самостоятельно изучая нюансы в документации. Максимум можно использовать нейросеть, говоря: «Приведи пример, откуда взята информация».

Улучшение навыков фасилитации переговоров и речи

Для улучшения переговорных навыков я загружаю транскрипты диалогов в нейронную сеть и получаю рекомендации. При этом я делаю анализ с помощью нескольких нейронных сетей: ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek. Это дает возможность взглянуть на диалог с разных сторон.

Собирая анализ с разных нейронных сетей, важно понимать, что контента будет очень много, минимум от 60000 символов. В итоге ознакомление с ним будет занимать полчаса и больше. И здесь необходима экспертиза, чтобы выделить для себя точки роста.

Планирование дня с большим набором контекстов

Пробовал загружать свои задачи на неделю или день в нейронную сеть, получая от нее советы по приоритизации. Но столкнулся с тем, что она теряет контекст, а также не учитывает мои стратегические цели и выдает неподходящие приоритеты.

Поиск конференций

Мы можем подбирать конференции для посещения, но с оговоркой. Если запросить у нейросети подборку, то каждую конференцию придется дополнительно проверять самостоятельно.

Распознавание речи

Современные сервисы транскрибирования показывают точность на уровне до 95% по оценкам различных источников, что значительно выше, чем до появления больших языковых моделей в распознавании, когда было 45-55%.

Несмотря на путаницу со сложной технической терминологией, ошибками в словах, этим инструментом действительно можно пользоваться в повседневной работе. Чтение таких транскриптов ускоряет погружение в контекст в полтора – два раза.

Вывод

Ключевые материалы необходимо полностью изучать и ознакамливаться с ними самостоятельно, а нейросетями пользоваться как вспомогательным инструментом. Искусственный интеллект выдает правдоподобные ответы, но если мы не обладаем глубокой экспертизой, то мы не сможем использовать эту информацию и начнём распространять недостоверные знания снаружи и внутри компании.