Como acelerar a revolução genai em vendas

As an engine for growth, generative AI offers remarkable horsepower: enough to drive a 1,8x de impacto da margem , de acordo com a análise do BCG. Sua força é particularmente atraente nas vendas, onde o conteúdo criado pela Genai promete novos níveis de precisão, personalização e eficiência. O envolvimento da conta, por exemplo, pode ser realmente adaptável. Os agentes de vendas podem instruir o Genai, por meio de avisos de linguagem natural, a produzir planos e estratégias, enquanto um Genai "Assistente" gera resumos de chamadas, serve as próximas melhores ações, cria acompanhamentos e sugere novas oportunidades. É uma pergunta que mais empresas estão fazendo. Mais de 80% das empresas esperam implantar

So how do we get to this future faster? It’s a question more companies are asking. Over 80% of enterprises expect to deploy AI generativa Até 2026, de acordo com o Gartner. No entanto, a julgar pelo cenário atual, a implantação não significa necessariamente escala. A análise de BCG revela que apenas 10% das empresas são Escala pelo menos um aplicativo genai Em toda a empresa, aproximadamente 50% das organizações estão no estágio piloto e cerca de 40% ainda não tomaram medidas. Verificar essas caixas pode ser um desafio formidável, mesmo

Three factors are key to accelerating the generative AI journey: unlocking data and use cases, fostering adoption, and building trust. Checking these boxes can be a formidable challenge, even um obstáculo Para muitas organizações. Mas não precisa ser. As empresas podem escalar o Genai mais rápido do que imaginaram - e liberar seu poder em toda a cadeia de valor de vendas completa.

Entre as organizações de vendas, dois principais fornecedores de tecnologia são serviços da Web da Amazon (AWS) e Salesforce. Ambos adicionaram novos recursos-e crucialmente, a integração entre si-que permitem que as empresas usem dados, modelos de IA e outros serviços de uma maneira perfeita e entre fornecedores, com o GuardRails que criam interfaces de confiança e conversação que desencadeiam uma adoção holística. Os líderes da IA ​​se concentram nos algoritmos e na espinha dorsal da tecnologia, mas também enfatizam as pessoas e os processos. Portanto, para ajudar as organizações a acelerar sua jornada de Genai, o BCG desenvolveu uma estrutura que constrói as bases para escalar a IA. As organizações que se seguem podem otimizar a integração do AWS-Salesforce-e o valor que ele pode trazer para o negócio e seu povo.

Getting the most out of this synergy requires a holistic approach. AI leaders focus on algorithms and the technology backbone but also relentlessly stress people and processes. So to help organizations accelerate their GenAI journey, BCG has developed a framework that builds the foundation for scaling AI. Organizations that follow it can optimize the AWS-Salesforce integration—and the value it can bring to the business and its people.

A promessa de tornar todos os dados acessíveis

In a 2023 global survey by AWS, 93% of responding chief data officers said that a sound data strategy is essential for GenAI value creation. Yet nearly half of the CDOs—46%—indicated that finding the right data quality and use cases remains a problem.

To work well in a business context, AI—whether AI generativo Ou a IA preditiva mais tradicional, que prevê tendências e resultados-o acesso a dados corporativos relevantes e de alta qualidade. A IA deve ser capaz de encontrar quaisquer dados na organização (se a fonte é CRM, ERP ou Data Lake) e fornecer insights e saída precisos. Mas atrair um conjunto completo de dados é difícil quando as informações são espalhadas por silos e sistemas. Se esses dados residem no Salesforce ou vive em serviços da AWS como o Amazon Redshift (um armazém de dados em nuvem totalmente gerenciado) e a Amazon EMR (uma solução em nuvem para processamento de dados em larga escala, análise interativa e aprendizado de máquina), agora é igualmente acessível à IA. Por exemplo, a Amazon Q, um assistente generativo de IA que pode responder a perguntas, fornecer resumos, gerar conteúdo e executar tarefas com base em dados corporativos, pode aproveitar os dados do Salesforce e da AWS, respeitando as permissões de acesso que uma empresa definiu. O resultado é uma IA mais informada, produzindo mais preciso - e mais impactante - em toda a quantidade.

Integration between Salesforce Data Cloud and AWS unifies business data. Whether that data resides within Salesforce or lives on AWS services like Amazon Redshift (a fully managed cloud data warehouse) and Amazon EMR (a cloud solution for large-scale data processing, interactive analytics, and machine learning), it is now equally accessible to the AI. For example, Amazon Q, a generative AI-powered assistant that can answer questions, provide summaries, generate content, and perform tasks based on enterprise data, can leverage data from across Salesforce and AWS, respecting the access permissions a company has set. The result is a more informed AI producing more precise—and more impactful—output.

Tornando todos os dados acessíveis também ajuda a atender a uma expectativa cada vez mais comum: a disponibilidade de casos de uso da IA ​​da IA ​​no início da jornada da IA. A Amazon Q Business, por exemplo, permite que os dados de qualquer fonte não estruturada sejam indexados automaticamente e disponíveis como um chatbot pronto para uso. Considere a preparação da reunião do cliente para serviços financeiros. Tradicionalmente, esse processo envolve uma série de etapas intensivas em mão-de-obra, cada uma que exige acesso a fontes de dados específicas: agendar uma consulta com o cliente, resumir as contas financeiras do cliente, gerar o plano financeiro e as metas do cliente, resumir interações anteriores, criar um resumo holístico do perfil do cliente e recomendar ações. Agora, um agente de vendas que trabalha no Salesforce pode desencadear o processo completo através de um prompt de linguagem natural, como "o que devo saber sobre John Smith antes de nos encontrarmos?" Com os dados de rastreamento da IA ​​e gerando conteúdo, o agente de vendas não apenas se prepara mais rápido, mas passa menos tempo no trabalho das pernas, liberando tempo para outras atividades.

Turnkey use cases can go beyond task-level automation, powering key sales processes. Consider client meeting prep for financial services. Traditionally, this process involves a series of labor-intensive steps, each requiring access to specific data sources: schedule an appointment with the client, summarize the client’s financial accounts, generate the client’s financial plan and goals, sum up previous interactions, create a holistic client profile summary, and recommend actions. Now, a sales agent working in Salesforce can trigger the full process through a natural language prompt, along the lines of “What should I know about John Smith before we meet?” With the AI tracking down data and generating content, the sales agent not only prepares faster but spends less time on leg work, freeing up time for other activities.

Promovendo a adoção e a confiança

AI revolutionizes sales by augmenting and accelerating human capabilities. But human-centered design is as much about adoption as features. Os sistemas precisam ser úteis e utilizáveis ​​ . Na paisagem da IA, isso nem sempre aconteceu. De acordo com um 2024 Estudo global por bcg x Os três principais desafios que os trabalhadores da linha de frente relatados com IA generativa foram tempo insuficiente para aprender a usar a ferramenta, o treinamento ineficaz e a incerteza sobre quando usar o Genai. O Salesforce implementa essa funcionalidade por meio de seu copiloto de Einstein - em efeito um assistente de vendas de IA. Por meio de avisos de linguagem natural, os agentes de vendas podem fazer perguntas à IA ou instruí -lo a gerar conteúdo. Mas o design centrado no ser humano é tanto sobre a adoção quanto os recursos.

A key enabler in fostering adoption is GenAI’s ability to power conversational interfaces and assistants, like Amazon Q, where users interact with the AI in real time, in natural language. Salesforce implements this functionality through its Einstein Copilot—in effect an AI sales assistant. Through natural language prompts, sales agents can ask questions of the AI or instruct it to generate content.

Integração entre Salesforce e AWS significa que os usuários do Salesforce podem criar modelos de prompt personalizados fundamentados em seus dados e enviar esses modelos de prompt para modelos fundamentais - os grandes modelos de idiomas (LLMS) que são o núcleo de Genai - formaram a Amazon Bedrock. Eles também podem utilizar modelos preditivos de IA no Amazon Sagemaker na plataforma Salesforce. Com efeito, as empresas agora podem usar os modelos que melhor atendem às suas necessidades, alimentam -os com dados unificados e envolvê -los em uma interface de conversação em linguagem natural.

e podem fazer isso durante a criação de confiança. A AWS promove o uso responsável da IA ​​através do Amazon Bedrock Guardrails, recursos de avaliação de modelos no Amazon Bedrock e Sagemaker e outros serviços e recursos. Além disso, os dados da AWS e o LLMS estão disponíveis através da camada de confiança Einstein da Salesforce - uma arquitetura de IA segura embutida na plataforma Salesforce - para fluxos de trabalho do Salesforce do Salesforce. Esses recursos, que incluem mascaramento de dados e retenção de dados zero, garantem que um LLM não retenha ou, posteriormente, use um prompt ou a saída que desencadeia. Isso reduz ou elimina muitas das principais preocupações sobre como os LLMs podem usar os dados confidenciais de uma empresa, como informações de identificação pessoal, dados proprietários ou propriedade intelectual. Inscreva -se

Integração em ação

AWS está aproveitando a integração de dados e LLMs para impulsionar a eficácia das vendas em suas próprias operações. AI-Potada por modelos da Amazon Bedrock (para construir e escalar aplicativos genai com modelos fundamentais) e a Amazon Sagemaker (uma infraestrutura totalmente gerenciada para construir, treinar e implantar FMS)-gera resumos de contas para as equipes de vendas, permitindo que as oportunidades mais rapidamente planejem para reuniões de clientes. A IA sintetiza uma variedade de fontes de dados internas e externas (incluindo CRM, uso, pesquisa de mercado, pesquisa na web, registros financeiros e notícias de última hora) em uma narrativa consumível das necessidades, desafios e potencial de crescimento de um cliente. Ele também fornece recomendações acionáveis ​​e ML Insights ativados pelo Amazon Sagemaker. As equipes de contas que usam os resumos foram capazes de raspar, em média, 35 minutos de desconto em preparação para a reunião do cliente e gerar valor de pipeline 4,9% mais alto.

Bringing It All Together

AI leaders—organizations that have moved beyond pilots to unleash AI at scale—may come from different sectors, work in different environments, take different AI journeys, but they tend to share one trait: they fuse cutting-edge technology with Estratégia de Negócios e habilitação. Especialistas do BCG se referem a ele como o 10-20-70 Regra : As empresas que vencem com IA normalmente dedicam 10% de seus esforços aos algoritmos, 20% aos dados e à backbone da tecnologia e 70% à transformação de negócios e pessoas. (Veja a exposição). Construído em torno de cinco pilares, a estrutura pode ser usada para acelerar a revolução genai nas vendas-e maximizar o impacto da integração do AWS-Salesforce. No entanto, descobrimos que a maioria das organizações tem uma visão difusa de onde o valor está na IA generativa. Eles iniciam sua jornada sem meta de valor acordado, nenhum caso de negócios para alavancar a Genai em seus processos de vendas. Isso significa examinar atentamente os processos e identificar os pontos problemáticos que a IA generativa pode aliviar, as maneiras pelas quais ele pode ajudar as pessoas a dedicar mais tempo às interações do cliente e outros trabalhos de criação de valor e como a tecnologia pode gerar eficiência, velocidade e melhores experiências. Essa análise permite quantificar o vínculo entre as iniciativas Genai e o valor, concentre -se onde essa conexão é mais forte e desenvolva um roteiro (considerando em qualquer estratégia de IA existente, para evitar atividades paralelas desalinhadas). Como uma etapa inicial, as linhas de base do BCG de uma organização e, olhando para o conjunto de casos de uso, realizam uma análise de gap de ajuste. Isso nos permite nos concentrar nos recursos que uma empresa precisa construir para implementar e escalar esses casos de uso. Assim, à medida que as empresas fazem sua primeira incursão no Genai, recomendamos que elas se concentrem em vitórias rápidas: use casos que as organizações podem implementar rapidamente, mas que geram visivelmente valor. Essa abordagem permite que as empresas construam suas capacidades constantemente, em ordem ideal. Eles desenvolvem o que precisam para um caso de uso específico e, a cada novo caso de uso, cria suas capacidades. À medida que os dados de uma organização e a maturidade da IA ​​aumentam, o mesmo ocorre com sua capacidade de implantar soluções genai ambiciosas e inovadoras. Os LLMs normalmente treinam em dados não estruturados - pense em documentos, imagens, áudio e até código de programação - e as organizações não tendem a ter muita experiência em rotular e gerenciar esses tipos de dados. O resultado: eles não têm uma compreensão profunda de como podem e não podem usar os dados. O BCG ajuda a estabelecer processos que criam e apliquem esse insight, reduzindo o risco, promovendo o uso adequado e responsável dos dados. Para esse fim, um desenvolvimento emocionante é o uso do próprio Genai para

That rule is at the core of BCG’s framework for driving AI at scale. (See the exhibit). Built around five pillars, the framework can be used to accelerate the GenAI revolution in sales—and maximize the impact of AWS-Salesforce integration.

Find the Potential That Matters Most

With all the ways to use GenAI, the key is knowing where to focus and how to prioritize initiatives. Yet we find that most organizations have a fuzzy view of where the value lies with generative AI. They start their journey with no agreed-upon value target, no business case for leveraging GenAI across their sales processes.

BCG’s approach is to align GenAI solutions with business strategy, focusing on use cases that provide a clear route to value generation. This means looking closely at processes and identifying the pain points that generative AI can alleviate, the ways it can help people devote more time to customer interactions and other value-creating work, and how the technology can drive efficiency, speed, and better experiences. This analysis lets us quantify the link between GenAI initiatives and value, focus where that connection is strongest, and develop a roadmap (factoring in any existing AI strategy, to avoid misaligned parallel activities).

Perfect a Data and Digital Platform

A modular IT infrastructure, data pipelines, and robust data management practices are critical for generative AI. As a starting step, BCG baselines an organization’s existing architecture and, looking at the set of use cases, performs a fit-gap analysis. This lets us zero in on the capabilities a company needs to build to implement and scale those use cases.

Transformations are most likely to succeed when they create value early, sparking support—and momentum—for the longer journey. So as companies make their first foray into GenAI, we recommend that they focus on quick wins: use cases that organizations can implement fast but that visibly generate value. This approach lets companies build their capabilities steadily, in optimal order. They develop what they need for a specific use case and, with each new use case, build out their capabilities. As an organization’s data and AI maturity grow, so does its ability to deploy ambitious, innovative GenAI solutions.

Data management and governance can be particularly challenging for generative AI. LLMs typically train on unstructured data—think documents, images, audio, even programming code—and organizations don’t tend to have much experience labeling and managing these types of data. The result: they lack a deep understanding of how they can and can’t use the data. BCG helps establish processes that create and apply this insight, reducing risk by fostering appropriate and responsible use of data. To that end, an exciting development is the use of GenAI itself to Resolva o problema de gerenciamento de dados de Genai .

Ativar e capacitar as pessoas

Ao aumentar as capacidades humanas, a IA generativa traz o melhor do povo de uma organização. Mas a mudança, como mostrou os desafios de adoção, nunca é fácil. É crucial, então, avaliar o impacto de Genai nos funcionários e desenvolver um plano robusto de gerenciamento de mudanças. Isso inclui a criação de uma cultura que promove a colaboração ai-humana. Vituras rápidas que demonstram o poder da IA ​​para aumentar, não substituir, uma força de trabalho percorre um longo caminho aqui. O mesmo acontece com a liderança que impulsiona - e até evangeliza - muda.

Além disso, os especialistas do BCG recomendam algumas etapas específicas:

• Avalie lacunas de habilidade e resgate as pessoas de acordo. função.
• Prioritize continual training—GenAI is evolving—and carve out protected time for people to learn and adapt to the technology.
• Communicate how generative AI can create value and remove the toil from work.
• Anticipate the evolution of roles and skills as GenAI transforms the sales function.

Outra prática recomendada é adotar ferramentas sem código ou baixo código, como o Partyrock da AWS ou Amazon Q aplicativos. Isso faz o dobro do dever. Isso aumenta a eficiência dos programadores qualificados, permitindo que eles dediquem maior tempo a mais trabalhos de valor agregado. Mas também reduz o limiar técnico; portanto, aqueles sem experiência em programação, como analistas de negócios, podem usar mais facilmente ferramentas de IA ou até criar suas próprias soluções. Os funcionários da Amazon, por exemplo, criaram mais de 24.000 aplicativos para casos de uso interno. Um exemplo: um tomador de nota que resume as reuniões e documenta itens de ação. Eles definem e comunicam diretrizes e procedimentos internos da Genai. E crucialmente, eles desenvolvem e operacionalizam

Create Policies for Compliance and Responsible AI

AI leaders build trust by aligning generative AI use cases with regulations and standards. They define and communicate internal GenAI guidelines and procedures. And crucially, they develop and operationalize AI responsável (RAI) : O processo de projetar, desenvolver e operar os sistemas de IA que se alinham ao objetivo e valores organizacionais. O RAI não é um processo único, mas uma iniciativa em andamento-uma que precisa evoluir em sintonia com a tecnologia e as atitudes sociais. Também não é um processo que deve voar sob o radar. Ao se comunicar, mesmo evangelizando, a importância do RAI, as organizações afirmam que os casos de uso da IA ​​devem - e podem - ser construídos e aplicados com responsabilidade.

Companies that implement RAI strategically often find that it minimizes the risks of AI but, at the same time, boosts O desempenho dos sistemas de IA . Os especialistas do BCG baseiam-se em ferramentas proprietárias para implementar uma estrutura de ajuste personalizado para o RAI. O principal deles é a avaliação de maturidade da RAI, que refere -se aos componentes centrais da maturidade da RAI: ​​estratégia de RAI, governança da IA, processos -chave, tecnologia e ferramentas e cultura. Ao esclarecer os pontos fortes e as lacunas, a avaliação revela áreas de foco. Acelerar a revolução Genai em vendas significa repensar e reprojetar processos de ponta a ponta e refinar a estrutura organizacional à medida que funções e responsabilidades evoluem.

Optimize the Operating Model

Generative AI becomes truly transformative when companies bake it into how they work—when they can generate deeper, faster, better insights and immediately act on them to drive business outcomes. Accelerating the GenAI revolution in sales means rethinking, and redesigning, end-to-end processes and refining the organizational structure as roles and responsibilities evolve.

também requer certeza executiva. O BCG auxilia as empresas na criação de uma equipe central para esquadrões de coordenação e entrega da Genai para construir casos de uso. Ajudamos a definir os KPIs para medir o progresso e os principais resultados para garantir que as organizações estejam atingindo seus objetivos de negócios. Ao aproveitar os recursos do AI e o Valor da Salesforce da BCG, em parceria com a experiência do produto Salesforce Professional Services, o poder e as metas das novas integrações entre a AWS e o Salesforce são mais alcançáveis ​​do que nunca. Quando todas as peças se reúnem - estratégia, usam casos, tecnologia, pessoas e processos - a Genai cria algo mais do que conteúdo. Ele cria crescimento. Desde 2006, a Amazon Web Services tem sido a nuvem mais abrangente e amplamente adotada do mundo. A AWS vem expandindo continuamente seus serviços para oferecer suporte a praticamente qualquer carga de trabalho e agora possui mais de 240 serviços totalmente em destaque para computação, armazenamento, bancos de dados, redes, análise, aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA), internet de 108, mais recepcionabilitabilitability, em relação a 108 anos, o mais de 108 anos, o mais de 108 anos, o mais de 108 anos, o que está em gestão, o mais de um gestão, o mais, o que está sendo realizado para computação, os nocautes, a análise de máquinas, para o gestão, para o uso de produtos para o uso de um e -mail de uso de serviços de uso. Mais seis regiões da AWS no México, Nova Zelândia, o Reino da Arábia Saudita, Taiwan, Tailândia e a nuvem soberana européia da AWS. Milhões de clientes-incluindo as startups que mais crescem, as maiores empresas e as principais agências governamentais-atingem a AWS para alimentar sua infraestrutura, se tornam mais ágeis e custos mais baixos. Para saber mais sobre a AWS, visite aws.amazon.com.
 

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To seize the full power of GenAI and spark a true revolution across the sales value chain, organizations need to make all data accessible, foster adoption of GenAI solutions, and build trust into their AI-powered processes. By leveraging BCG’s AI and Salesforce Value Accelerator capabilities in partnership with Salesforce Professional Services product expertise, the power and goals of the new integrations between AWS and Salesforce are more achievable than ever before. When all the pieces come together—strategy, use cases, technology, people, and processes—GenAI creates something more than content. It creates growth.

The authors thank Charlie Gair, David Affentranger, and Eugenia Guardia for their contributions to this article.

This article was a collaboration among BCG, Amazon Web Services, and Salesforce.