बिजनेस-टू-बिजनेस बिक्री विभाग कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सफलतापूर्वक अपनाने और उससे लाभ उठाने के लिए कितना तैयार है?

Empirically Grounded Development of a Maturity Model for AI in B2B Sales

Marleen Voss, Charlotte Knickrehm · International Conference on Information Systems (ICIS) · 2023

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मुख्य निष्कर्ष

चार प्रमुख आयामों (प्रौद्योगिकी, डेटा, मानव और प्रक्रिया) में पांच-चरणीय परिपक्वता मॉडल (प्रारंभिक, मूल्यांकनीय, स्केलेबल, अनुकूलनीय, अनुकूलन योग्य) स्थापित करता है।
यह दर्शाता है कि उन्नत एआई क्षमताओं द्वारा मूल्य प्रदान करने से पहले मूलभूत डेटा तत्परता और स्पष्ट रूप से परिभाषित बिक्री प्रक्रियाएं महत्वपूर्ण प्रवेश-स्तरीय पूर्व-आवश्यकताएं हैं।
यह दिखाता है कि एआई परिपक्वता के उच्च चरणों को बनाए रखने के लिए मानवीय कारक—जैसे कर्मचारी का दृष्टिकोण, सांस्कृतिक तत्परता और प्रबंधकीय समर्थन—अत्यंत महत्वपूर्ण हो जाते हैं।
चार केस अध्ययनों के माध्यम से पुष्टि करता है कि इस मॉडल को लागू करने से संगठनों को विशिष्ट परिचालन कमजोरियों को पहचानने, हितधारकों के दृष्टिकोण को संरेखित करने और प्रत्येक फर्म को अधिकतम परिपक्वता स्तर का लक्ष्य रखे बिना यथार्थवादी रोडमैप स्थापित करने में मदद मिलती है।

आपके लिए इसका क्या अर्थ है

CIO / आईटी एक्ज़ीक्यूटिव

Initiate an immediate cross-functional audit using the SAIM framework to evaluate current baseline data readiness and existing sales process definitions before approving any new AI software investments.

आईटी प्रबंधक

Review current CRM and sales data pipelines to identify and document data silos, fragmentation, and quality gaps that currently prevent basic sales task automation.

बिज़नेस रणनीतिकार

Draft a realistic, staged AI roadmap aligned with the five-stage maturity model, targeting a specific operational tier rather than blindly pushing for full, premature automation.

शोधकर्ता

Investigate longitudinal case studies focusing specifically on how human factors like employee attitude and cultural resistance impede or accelerate progression between SAIM maturity stages.

नीति निर्माता

Review existing digital transformation grant criteria to ensure funding requirements prioritize foundational data hygiene and workforce readiness frameworks over advanced AI procurement.

सारांश

यह अध्ययन कंपनियों को बिजनेस-टू-बिजनेस बिक्री में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाने की अपनी तैयारी का मूल्यांकन करने और उसे आगे बढ़ाने में मदद करने के लिए सेल्स एआईवेशन मैच्योरिटी मॉडल (SAIM) विकसित करता है। डिज़ाइन साइंस रिसर्च दृष्टिकोण का पालन करते हुए, लेखकों ने साहित्य समीक्षा, विशेषज्ञ साक्षात्कारों, 174 पेशेवरों के एक मात्रात्मक सर्वेक्षण, एक फोकस समूह और चार कॉर्पोरेट केस अध्ययनों का उपयोग करके इस ढांचे का निर्माण और सत्यापन किया।

समस्या

सॉफ्टवेयर निवेश में तीव्र वृद्धि और बिक्री कार्यों को स्वचालित व अनुकूलित करने की कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता के बावजूद, अधिकांश एआई पहलें विफल हो जाती हैं क्योंकि संगठन तैयार नहीं होते हैं। बिजनेस-टू-बिजनेस बिक्री में जटिल मानवीय बातचीत, संबंध निर्माण और खंडित डेटा शामिल होता है, फिर भी प्रबंधकों के पास अपनी तत्परता का आकलन करने और एआई को व्यवस्थित रूप से अपनाने के लिए स्पष्ट दिशानिर्देशों की कमी है।

ट्रांसक्रिप्ट

Host: नमस्कार और A.I.S. Insights — powered by Living Knowledge में आपका स्वागत है। मैं आपकी होस्ट, Anna Ivy Summers। आज हमारे साथ हैं विश्लेषक Alex Ian Sutherland। आज हम Marleen Voss और Charlotte Knickrehm द्वारा किए गए एक अध्ययन पर चर्चा कर रहे हैं, जो इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन इंफॉर्मेशन सिस्टम्स, 2023 में प्रस्तुत किया गया था। इस अध्ययन का शीर्षक है, बी2बी बिक्री में एआई के लिए परिपक्वता मॉडल का अनुभवजन्य विकास। यह अध्ययन संगठनों को बिजनेस-टू-बिजनेस बिक्री में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपनाने की उनकी वास्तविक तत्परता का आकलन करने के लिए एक रूपरेखा प्रदान करता है।

Expert: धन्यवाद Anna। यह अध्ययन बी2बी बिक्री में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग पर एक व्यावहारिक दृष्टिकोण रखता है। पिछले कुछ वर्षों में एआई टूल्स पर कंपनियों का खर्च काफी बढ़ा है, लेकिन कई व्यावसायिक पहलें अपेक्षित परिणाम देने में असमर्थ रही हैं।

Host: Alex, बी2बी परिवेश में एआई को लागू करना इतना चुनौतीपूर्ण क्यों साबित हो रहा है?

Expert: बी2बी बिक्री प्रक्रियाएं पारंपरिक बी2सी लेनदेन से काफी भिन्न होती हैं। इनमें लंबी बिक्री चक्र, जटिल व्यक्तिगत संबंध, बहु-स्तरीय निर्णय और विभिन्न प्रणालियों में बिखरा हुआ डेटा शामिल होता है। कई कंपनियां प्रक्रियात्मक और संगठनात्मक तैयारी किए बिना सीधे उन्नत सॉफ्टवेयर में निवेश कर देती हैं। प्रबंधकों के पास इस बात का व्यवस्थित आकलन करने के लिए कोई स्पष्ट रूपरेखा नहीं थी कि उनका संगठन वास्तव में किस चरण में है।

Host: इस अंतर को पाटने के लिए शोधकर्ताओं ने अपने अध्ययन में कौन सी कार्यप्रणाली अपनाई?

Expert: शोधकर्ताओं ने डिज़ाइन साइंस रिसर्च पद्धति का उपयोग किया। उन्होंने केवल सैद्धांतिक मॉडल नहीं बनाया, बल्कि इसे बहु-चरणीय प्रक्रिया के माध्यम से विकसित किया। इसमें मौजूदा साहित्य की समीक्षा, उद्योग विशेषज्ञों के साथ साक्षात्कार, 174 बिक्री और आईटी पेशेवरों का एक मात्रात्मक सर्वेक्षण, एक फोकस समूह और अंत में चार वास्तविक कॉर्पोरेट केस अध्ययनों में इसका व्यावहारिक परीक्षण शामिल था। इस पूरी प्रक्रिया से सेल्स एआईवेशन मैच्योरिटी मॉडल, यानी SAIM विकसित हुआ।

Host: इस SAIM मॉडल की मुख्य संरचना क्या है, और इसके निष्कर्ष क्या दर्शाते हैं?

Expert: इस मॉडल में चार प्रमुख आयाम शामिल हैं: प्रौद्योगिकी, डेटा, प्रक्रिया और मानव। साथ ही, इसमें परिपक्वता के पांच क्रमिक स्तर निर्धारित किए गए हैं: प्रारंभिक, मूल्यांकनीय, स्केलेबल, अनुकूलनीय और अनुकूलन योग्य। अध्ययन का एक प्रमुख निष्कर्ष यह है कि यात्रा की शुरुआत में डेटा की गुणवत्ता और मानकीकृत बिक्री प्रक्रियाएं बुनियादी आवश्यकताएं हैं। यदि डेटा व्यवस्थित नहीं है, तो उन्नत एल्गोरिदम काम नहीं कर सकते।

Host: और उच्च परिपक्वता स्तरों पर क्या स्थिति सामने आती है?

Expert: सर्वेक्षण और केस अध्ययनों के परिणाम दर्शाते हैं कि जैसे-जैसे कोई संगठन स्केलेबल से अनुकूलन योग्य स्तर की ओर बढ़ता है, तकनीकी पहलू से अधिक मानवीय कारक निर्णायक बन जाते हैं। कर्मचारियों का दृष्टिकोण, आंतरिक संस्कृति, निरंतर प्रशिक्षण और नेतृत्व का समर्थन यह तय करते हैं कि एआई समाधान दैनिक कार्यप्रणाली में टिक पाएंगे या नहीं।

Host: व्यावसायिक दृष्टिकोण से यह अध्ययन बिक्री प्रबंधकों और रणनीतिकारों के लिए कैसे उपयोगी हो सकता है?

Expert: इसका सबसे बड़ा व्यावहारिक लाभ यह है कि यह एक स्पष्ट डायग्नोस्टिक टूल की तरह काम करता है। चार कॉर्पोरेट केस अध्ययनों से पुष्टि हुई कि इस मॉडल का उपयोग करके कंपनियां अपनी विशिष्ट परिचालन कमजोरियों को पहचान सकती हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि हर संगठन को स्तर पांच तक पहुंचने की आवश्यकता नहीं होती। प्रत्येक फर्म अपने व्यावसायिक लक्ष्यों और संसाधनों के अनुसार एक यथार्थवादी रोडमैप तय कर सकती है, जिससे आईटी और बिक्री टीमों के बीच प्राथमिकताओं का तालमेल बेहतर होता है।

Host: संक्षेप में कहें तो, बी2बी बिक्री में एआई की सफलता केवल सॉफ्टवेयर खरीदने पर नहीं, बल्कि डेटा, प्रक्रिया और मानवीय तत्परता के बीच संतुलन साधने पर निर्भर करती है। Alex, इस अध्ययन के प्रमुख बिंदुओं को साझा करने के लिए आपका बहुत धन्यवाद।

Expert: धन्यवाद Anna।

Host: और हमारे सभी श्रोताओं का A.I.S. Insights से जुड़ने के लिए धन्यवाद। अगली बार फिर मिलेंगे एक नए व्यावहारिक विश्लेषण के साथ।

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