93% GTM-команд уже запустили хотя бы одного ИИ-агента. При этом почти треть не может сказать, сколько именно агентов меняет записи в их системах, а 30% находили действия, у которых нет следов в журналах. Цифры взяты из отчёта LeanData «2026 State of AI Go-to-Market Readiness Report».
Проще говоря, маркетинг и revenue operations автоматизируют решения быстрее, чем успевают их отслеживать. LeanData опросила 157 B2B-специалистов из RevOps, MOps, продаж, маркетинга и IT в мае 2026 года. Больше всего было операционных ролей: 36% в RevOps и 13% в MOps.
ИИ просто показал то, что уже сломано
Агенты работают с теми же данными о клиентах, сценариями и правилами маршрутизации, с которыми MOps-команды воюют годами. Поэтому проблемы не новые - новые только последствия.
Качество данных и готовность к ИИ назвали главным вызовом 55% респондентов. Ещё 70% сказали, что грязные данные испортили исполнение GTM. Результат виден в цифрах: 27% видели, как несколько инструментов или агентов пишут одному и тому же потенциальному клиенту, а 17% - как маркетинговая цепочка запускается, пока продавец уже ведёт сделку.
Плохие данные стали и главной причиной, по которой проекты по ИИ буксуют: так ответили 45%. Ещё 37% назвали недокументированные процессы, 32% - разрозненные команды. Получается, что основная работа для ИИ лежит на знакомой территории MOps: данные о клиентах, бизнес-правила, интеграции и описание процессов.
Агенты приходят откуда угодно
69% респондентов пользуются ИИ-функциями, встроенными в GTM-инструменты вроде Gong, Outreach или HubSpot. 62% собирают свои приложения на LLM API, а 46% берут агентные платформы: Agentforce, Copilot или Gemini Enterprise.
Чаще всего команды называют три-четыре агента. Но почти треть не может назвать число вообще. Простор для столкновений огромный: одного клиента обогащает одна система, оценивает вторая, ставит в автоматическую цепочку третья, а распределяет по менеджерам четвёртая. Каждая работает как задумано, а клиент всё равно получает плохой опыт, если данные, тайминги или правила у систем разные.
🔥 Что просят команды
На вопрос, чего они хотят от технологии координации GTM, первым ответом стал полный audit trail каждого действия с каждой записью во всех системах - 31%. Ещё 21% хотят, чтобы агенты играли по тем же правилам, что и люди.
За правила кто-то всё равно должен отвечать
Вопрос, кто владеет ИИ-агентами и управляет ими, до сих пор открыт. 42% респондентов сказали, что стратегию GTM AI держит кросс-функциональный комитет. 19% признали, что владельца нет и ИИ живёт как получится. Ещё в 18% организаций ответственным назначили RevOps.
Комитет помогает собрать в решениях нужные функции, но операционные правила кто-то должен поддерживать. А люди, которые этим занимаются, уже перегружены: 66% команд GTM-операций сказали, что работы больше, чем они успевают, либо текучка съедает всё время и на стратегические проекты ресурсов нет. Только 8% хватает людей на то и другое.
Вывод для бизнеса простой. Прежде чем подключать ещё одного агента, стоит разобраться, какие из них уже могут менять записи о клиентах, какими данными пользуются и что им разрешено делать. Внедрение ИИ в маркетинге упирается не в модели, а в порядок в данных и правилах.