Недавно я увидела в LinkedIn публикацию о профессии, о которой месяц назад даже не слышала. GTM Engineer. Инженер стратегии вывода продукта на рынок. Звучит как что-то из фантастики про корпорации будущего. Но чем глубже я погружалась в тему, тем яснее понимала: дело не в новой красивой должности.
На наших глазах меняется сам подход к тому, как компании используют искусственный интеллект.
Еще вчера бизнес искал «специалиста по ChatGPT» или «промпт-инженера». Сегодня на рынке появляется новая роль. Архитектор AI-систем, который объединяет несколько специализированных агентов в единую рабочую команду. И эта тенденция касается не только крупных корпораций. Рано или поздно она дойдет и до малого бизнеса.
Кто такой GTM Engineer простыми словами
Это не инженер продаж. Не маркетолог. Не программист. Это человек, который проектирует систему взаимодействия между продажами, маркетингом, клиентским сервисом, CRM и искусственным интеллектом.
Он не пишет код в классическом смысле. Он строит рабочие процессы, в которых данные, автоматизация и AI-агенты работают как единый механизм. Проще говоря, это архитектор коммерческой инфраструктуры компании, в которой искусственный интеллект не отдельный инструмент, а часть повседневной работы.
На каком «топливе» работают мультиагентные системы?
Работа GTM-инженера — это не просто написание промптов. Это сборка цифрового конвейера. На практике связь между агентами, базами данных и CRM-системами строится на стыке low-code платформ автоматизации (n8n, Make) и специализированных AI-фреймворков (LangGraph, CrewAI, AutoGen).
GTM-инженер настраивает API-интеграции так, чтобы агенты могли не просто генерировать текст, а совершать действия: обновлять статус сделки в HubSpot, отправлять фоллоу-ап в Telegram или запускать скоринг лида.
Он не пишет код в классическом смысле. Он строит рабочие процессы, в которых данные, автоматизация и AI-агенты работают как единый механизм. Проще говоря, это архитектор коммерческой инфраструктуры компании, в которой искусственный интеллект не отдельный инструмент, а часть повседневной работы.
На каком «топливе» работают мультиагентные системы?
Работа GTM-инженера — это не просто написание промптов. Это сборка цифрового конвейера. На практике связь между агентами, базами данных и CRM-системами строится на стыке low-code платформ автоматизации (n8n, Make) и специализированных AI-фреймворков (LangGraph, CrewAI, AutoGen).
GTM-инженер настраивает API-интеграции так, чтобы агенты могли не просто генерировать текст, а совершать действия: обновлять статус сделки в HubSpot, отправлять фоллоу-ап в Telegram или запускать скоринг лида.
Почему одной нейросети бизнесу уже недостаточно
Когда ChatGPT только появился, многие предприниматели восприняли его как универсального сотрудника. Один чат-бот, который умеет всё: и письмо клиенту написать, и стратегию придумать, и конфликт разобрать.
Но на практике быстро выяснилось: универсальность имеет обратную сторону. Такой помощник отвечает поверхностно, не знает специфики бизнеса, путается в ролях и быстро превращается в дорогую игрушку.
Разница между одним универсальным AI и командой специализированных агентов примерно такая же, как между врачом общей практики и клиникой, где каждый специалист глубоко знает свое направление.
Но на практике быстро выяснилось: универсальность имеет обратную сторону. Такой помощник отвечает поверхностно, не знает специфики бизнеса, путается в ролях и быстро превращается в дорогую игрушку.
Разница между одним универсальным AI и командой специализированных агентов примерно такая же, как между врачом общей практики и клиникой, где каждый специалист глубоко знает свое направление.
- Один AI отвечает на вопросы. AI-команда решает разные задачи с разной глубиной;
- Один AI работает в универсальном стиле. AI-команда говорит на языке конкретной функции: продаж, найма, сервиса, переговоров;
- Один AI быстро забывает контекст. AI-команда накапливает знания о процессах компании.
Именно поэтому на рынке появляется спрос не на очередного чат-бота, а на человека, который умеет собрать из разных AI-агентов работающую систему. Это и есть GTM Engineer, или, если говорить шире, архитектор корпоративной AI-команды.
Мой собственный эксперимент
Когда я начинала создавать своего первого AI Sales Coach, мне казалось, что получится один хороший помощник по продажам. Я прописывала сценарии, отрабатывала возражения, настраивала методологию.
И в какой-то момент я поймала себя на интересной мысли. Я больше не создаю отдельных помощников. Я постепенно собираю виртуальную команду специалистов, каждый из которых глубоко знает свою область.
Это уже не набор инструментов. Это экосистема, в которой каждый агент имеет свою роль, свою методологию и свой стиль работы.
- Потом появился AI Negotiation Coach для подготовки к переговорам и разбора сложных разговоров;
- Затем AI Customer Care Coach для работы с претензиями, возвратами и удержанием клиентов;
- Потом AI Talent Acquisition Coach для найма и адаптации новых сотрудников.
И в какой-то момент я поймала себя на интересной мысли. Я больше не создаю отдельных помощников. Я постепенно собираю виртуальную команду специалистов, каждый из которых глубоко знает свою область.
Это уже не набор инструментов. Это экосистема, в которой каждый агент имеет свою роль, свою методологию и свой стиль работы.
Что будет дальше
Сегодня пользователь сам выбирает, к какому коучу обратиться. Но я вижу, что следующим логичным шагом станет единая точка входа.
Например, руководитель пишет: «Завтра у меня сложные переговоры с поставщиком». Система сама понимает контекст и подключает AI Negotiation Coach;
Другой запрос: «Нужно провести собеседование с кандидатом на позицию менеджера». Подключается AI Talent Coach;
Третий: «Клиент требует полный возврат, ситуация конфликтная». Включается AI Customer Care Coach.
Пользователь вообще не думает, с кем он сейчас разговаривает. Он общается с единой системой, которая сама направляет запрос к нужному специалисту.
Именно это сегодня и делают GTM Engineers в крупных компаниях. Проектируют такую архитектуру, где AI-агенты работают согласованно и обмениваются контекстом.
Но здесь возникает главный вопрос. И именно он, как мне кажется, останавливает большинство руководителей.
Например, руководитель пишет: «Завтра у меня сложные переговоры с поставщиком». Система сама понимает контекст и подключает AI Negotiation Coach;
Другой запрос: «Нужно провести собеседование с кандидатом на позицию менеджера». Подключается AI Talent Coach;
Третий: «Клиент требует полный возврат, ситуация конфликтная». Включается AI Customer Care Coach.
Пользователь вообще не думает, с кем он сейчас разговаривает. Он общается с единой системой, которая сама направляет запрос к нужному специалисту.
Именно это сегодня и делают GTM Engineers в крупных компаниях. Проектируют такую архитектуру, где AI-агенты работают согласованно и обмениваются контекстом.
Но здесь возникает главный вопрос. И именно он, как мне кажется, останавливает большинство руководителей.
Можно ли доверить искусственному интеллекту внутренние документы компании?
Я буду честна: у меня самой есть жесткие требования к безопасности, когда речь идет о корпоративных данных. Внедряя мультиагентные системы в контур компании, бизнес часто боится утечек. Но этот вопрос сегодня полностью решим.
Современная разработка позволяет разворачивать локальные (open-source) языковые модели на корпоративных серверах или использовать Enterprise-тарифы с гарантированным NDA, где ваши данные никогда не будут использованы для обучения глобальных сетей. Безопасность — это базовый слой архитектуры, которую закладывает GTM-инженер.
Современная разработка позволяет разворачивать локальные (open-source) языковые модели на корпоративных серверах или использовать Enterprise-тарифы с гарантированным NDA, где ваши данные никогда не будут использованы для обучения глобальных сетей. Безопасность — это базовый слой архитектуры, которую закладывает GTM-инженер.
Что относительно безопасно загружать в AI-систему:
- инструкции и регламенты;
- описания продуктов и услуг;
- скрипты продаж и общения с клиентами;
- должностные инструкции;
- стандарты обслуживания;
- типовые ответы на частые вопросы;
- методологии и frameworks.
Что я бы не рекомендовала загружать без специальной защиты:
- базы клиентов с персональными данными;
- себестоимость и детальную структуру маржи;
- зарплаты сотрудников;
- коммерческие условия, которые являются конкурентным преимуществом;
- финансовые отчеты;
- внутренние переписки и стратегические документы.
Для большинства малых компаний первого списка уже достаточно, чтобы получить реальную пользу от AI-команды. Обучить сотрудника продажам, разобрать сложный разговор с клиентом, подготовить онбординг новичка. Всё это можно делать без передачи в систему коммерческой тайны.
Но если компания хочет большего. Например, чтобы AI анализировал реальные сделки, работал с CRM или помогал принимать решения на основе финансовых данных. Здесь нужны уже другие решения. Корпоративные тарифы AI-сервисов, локальное развертывание моделей, специальные архитектуры, при которых данные остаются внутри компании.
Это отдельная большая тема, и я планирую посвятить ей одну из следующих статей.
Будущее AI-помощников
Эпоха «поиграться с ChatGPT» официально завершена. Наступает время системной интеграции, когда компании будут конкурировать не качеством своих продуктов, а эффективностью своих AI-команд. Сегодня я скорее исследую эту область, чем утверждаю, что нашла идеальное решение.
Я вижу будущее не в одном универсальном AI, который знает всё, а в команде специализированных AI-помощников, каждый из которых глубоко понимает свою задачу.
Но одновременно я понимаю, что главные вызовы лежат не в области технологий. Они лежат в области безопасности данных, интеграции с реальными бизнес-процессами и доверия сотрудников.
Я вижу будущее не в одном универсальном AI, который знает всё, а в команде специализированных AI-помощников, каждый из которых глубоко понимает свою задачу.
Но одновременно я понимаю, что главные вызовы лежат не в области технологий. Они лежат в области безопасности данных, интеграции с реальными бизнес-процессами и доверия сотрудников.
Именно поэтому я не тороплюсь с массовыми продажами. Сначала методология, потом пилотные внедрения, потом измеримые результаты. И только потом масштабирование.
Мне кажется, это честный путь. И он подходит не только мне, но и тем предпринимателям, которые хотят внедрять AI осмысленно, а не ради моды.
Мне кажется, это честный путь. И он подходит не только мне, но и тем предпринимателям, которые хотят внедрять AI осмысленно, а не ради моды.
Что внедрение AI-команды дает бизнесу в цифрах?
Переход от изолированных чат-ботов к мультиагентной экосистеме — это не дань моде, а прямая оптимизация ROI:
- Скорость реакции: Время первичной обработки лида и генерации персонализированного КП сокращается с часов до 2–3 минут.
- Экономия ресурсов: AI-коучи (Sales/Negotiation Coach) забирают на себя рутинный аудит звонков, освобождая до 40% времени тимлидов и РОПов.
- Рост конверсии: За счет мгновенного и качественного скоринга, а также постоянного ИИ-ассистирования менеджеров, конверсия в закрытые сделки в B2B сегменте вырастает в среднем на 15–20%.
Вопрос, который я хочу задать вам
Возможно, через несколько лет в компаниях действительно появится новая должность. Архитектор корпоративной AI-команды. Возможно, она будет называться GTM Engineer, AI Business Architect или как-то иначе. Но меня сегодня интересует другой вопрос.
Если завтра в вашей компании появится команда из шести AI-специалистов: по продажам, переговорам, найму, сервису, маркетингу и стратегии. Какие задачи вы готовы доверить им уже сейчас, а какие никогда не доверите?
Если завтра в вашей компании появится команда из шести AI-специалистов: по продажам, переговорам, найму, сервису, маркетингу и стратегии. Какие задачи вы готовы доверить им уже сейчас, а какие никогда не доверите?
GTM-специалист — это ключевая часть новой бизнес-модели, где один человек управляет целой ИИ-структурой. Как устроена эта архитектура изнутри, читайте в статье: [AI-Solopreneur: что может сделать один человек с AI-командой]
Попробуйте AI-команду MyBusiness.by на базе ChatGPT:
AI Sales Coach
Продажи • Возражения • Развитие менеджеров
AI Negotiation Coach
Переговоры • BATNA • Ролевые симуляции
AI Talent Acquisition & Onboarding Coach
Подбор сотрудников • Собеседования • Адаптация
AI Customer Care & Retention Coach
Сервис • Конфликты • Удержание клиентов
➡️ Все AI-коучи доступны для бесплатного тестирования.
Поделитесь в моих аккаунтах в соц. сетях. Или напишите мне на почту:aksanapilipavets@gmail.com Мне правда интересно, как думают владельцы бизнеса, которые стоят перед тем же выбором, что и я.
При подготовке материалов использованы инструменты ИИ. Мы в соцсетях: