Case study
Jak navrhnout AI asistenta pro B2B sales
Publikováno 12. června 2025 · Aktualizováno 9. října 2025
Sdílíme blueprint, jak zapojit agentní AI asistenta do prodejního procesu B2B firmy — od mapování dat přes governance až po měření obchodních výsledků.
English summary
How to design a B2B sales copilot: clean CRM and sales assets, build a hybrid retrieval index, orchestrate specialist agents for data, pricing, and compliance, enforce governance with guardrails, and track KPIs like proposal time and lead conversion uplift.
1. Příprava dat a znalostní báze
Nejprve inventarizujeme existující obsah: CRM poznámky, obchodní nabídky, onboarding skripty a FAQ. Materiály čistíme od citlivých údajů a anonymizujeme podle GDPR. S využitím Typesense a Azure AI Search stavíme hybridní index, který kombinuje vektorové a fulltextové vyhledávání.
2. Architektura orchestrace
Sales copilot využívá orchestraci tří specializovaných agentů: Data Agent čte CRM, Pricing Agent připravuje nabídky na základě cenového katalogu a Compliance Agent ověřuje soulad s interními pravidly. Koordinaci řídí LangChain router s guardrails definovanými v Azure AI Foundry.
3. Governance a bezpečnost
Nasazujeme auditní logy, role-based přístupy a automatické evaluace odpovědí. Každá interakce je hodnocena na relevanci a bezpečnost. Incidenty se řeší přes integrační kanál do Slacku a ticketingu.
4. Měření úspěchu
KPI sledují zkrácení času na přípravu nabídky, konverzní poměr follow-upů a spokojenost obchodníků. V pilotu pro fintech klienta jsme dosáhli 38 % zrychlení kvalifikace leadů a 24 % vyššího využití CRM.
Kam pokračovat
- AI orchestrace u fintech investiční platformy – jak orchestraci rozšířit na onboarding a compliance v regulaci.
- GDPR-ready architektura pro enterprise AI – governance prvky, které chrání vašeho asistenta v produkci.
- Multi-agentní orchestraci v Azure AI Foundry – playbook, pokud chcete asistenta zapojit do širší agentní sítě.