在某个时候，关于人工智能和销售的讨论将会成熟。太多的人仍然认为销售人工智能会像c-3po，一个笨手笨脚的助手，或者hal 9000，以危及销售人员生存的方式破坏销售过程。

随着讨论的成熟，随着人们对人工智能有些神秘的内部工作方式了解得越来越多，现实变得越来越清晰:人工智能将如何影响销售和销售人员...复杂。

这主要是因为这些系统的教学——或者人工智能术语中的“培训”——是通过让系统接受大量数据来完成的。科幻小说训练我们认为世界上所有的数据都包含在那个系统中——但事实并非如此。用于培训的数据必须集中在人工智能系统的目标上，这取决于人们选择正确的数据。

定义术语

要理解它是如何工作的，你需要理解术语。“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”经常被漫不经心地抛来抛去，这导致了对该技术的普遍困惑。

简而言之,“人工智能”只是指一种机器，它使用与人类智能相同的特征。“人工智能将军”是星际飞船企业号看似无所不知的计算机的科幻图像，但这仍有很长的路要走。但是“狭义人工智能”已经在我们的生活中扮演了一个角色，它是针对一组离散数据的人工智能，旨在帮助人们扮演特定的角色。

早期的人工智能完全是手工编码的，有一长串“是-否”决策树。“机器学习”提供了一些不同的东西:使用算法解析数据、从数据中学习以及从数据中做出确定性预测的能力。换句话说，ml将大量的数据和算法结合起来——来“训练”系统不断地自学。

下一个层次，也是真正的突破性工作发生的地方，是“深度学习”复杂的算法集对数据做出一系列决策，为每个输入分配权重。在过程结束时，他们根据这些决策的权重得出结论。术语“深度”来自神经网络的深度，为了模拟人脑能够自动和快速地做什么，神经网络必须是实质性的。

dl系统可以学习，建立在它过去的决定上，并且随着它获取和处理更多的数据变得更加精确。为了训练它，数据被引入网络的第一层，单个神经元根据正在执行的任务给输入分配一个权重——它是正确还是不正确。如果算法通知神经网络它是错误的，那么错误会通过网络的各个层被反射回来。然后，它必须考虑其他属性，并在每个较高或较低的er层对所检查的属性进行加权。然后它一遍又一遍地猜测，直到它有了正确的权重，并且每次都能得到正确的答案。

一旦神经网络被适当地加权，它将成为一个巨大的数据库，充满了大量的权重和阈值——其中的绝大多数对于任何一个请求都是不需要的。

挖掘所有这些会使性能慢得像爬行一样，所以网络使用推理:从真实世界中提取更小批量的数据，然后快速返回正确的答案(并重复这样做)，以一种简化、压缩和优化运行时性能的方式。

随着时间的推移，这些模型和应用程序应该变得更智能、更快、更准确，并且培训将变得不那么麻烦。

考虑到这一点，你的组织已经可以确定哪些人将在使人工智能为你的销售部门带来成功的过程中扮演关键角色。

您的首席信息官和首席财务官

ai系统有着巨大的数据需求，将依赖于灵活、可扩展的存储基础架构。训练数据是一个巨大的信息集合，人工智能系统本身将产生大量的数据，这些数据需要存储、管理并反馈到系统中以保持最新。

您的首席信息官必须准备好构建和管理所谓的“横向扩展存储基础架构”，也就是说，可以根据需求轻松扩展的无限可扩展系统。对象存储是一个很好的选择，因为它是可扩展的，并且可以作为一个命名空间来管理，即使它的节点分布在世界各地。

如果你要建立这样的基础设施——并引进新的人工智能技术——你的首席财务官也有必要了解你的投资对象，并接受工具投资——包括硬件和软件——以应对数据爆炸。

你的销售主管

销售部门越来越多地成为通过分析从数据中获取洞察力的保管者。了解哪些销售数据是最重要的，以及如何使用这些数据已经成为销售部门的工作。这使他们处于一个理想的位置，知道最好的数据集来训练人工智能系统。

来自销售各个方面的数据——从crm数据到薪酬管理，再到销售培训和配置报价(cpq)的支持——可以而且应该成为人工智能培训的一部分。关键问题是，你希望人工智能为你的销售团队做些什么？

首先使用一组狭窄的数据来交付具体的结果可能比试图建立一些无所不知的销售人工智能更好。如果是这样的决定，那么就要由销售运营部门来决定为培训过程提供的最佳数据集。

你的销售人员

ai本身不销售。人们仍然从别人那里购买。你的销售团队最终将决定任何人工智能工作的成功。他们是否知道向系统提出正确的问题以产生有用的见解？他们有能力将人工智能推动的信息编织到他们与客户的对话中吗？在一个更基本的层面上，他们会有采用这个系统的愿望，还是会对此视而不见？

过去，销售人员被证明擅长忽略强大的销售技术；如果你的团队成员已经内化了对技术的怀疑，你将需要努力确保他们不会落后。

此外，一旦他们使用了这个系统，销售人员就必须与销售人员或任何负责人工智能应用程序的人保持沟通，以帮助他们在通过时消除错误答案——他们总是会这样做。

一个销售团队不得不围绕偶尔出现的错误推荐而努力，却没有充分投入到帮助补救这种情况的工作中，很可能会完全停止使用人工智能。

销售团队最重要的属性最终集中在销售人才上。你的销售人员会知道如何向人工智能询问正确的数据，然后他们会知道如何以一种促进销售的方式向客户展示这些数据吗？归根结底，销售仍然是一种人际互动。人工智能只是提供了关键的建议。

不要错误地认为人工智能供应商或集成商团队中的个人是你的销售人工智能成败的关键。真正的问题是，人工智能会挑战你的销售团队的沟通技巧，迫使人们以他们可能还不习惯的方式合作。为了取得成功，人工智能很可能依赖于你的团队的自然智能。

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