Jak zbudować agenta AI dla generowania leadów B2B?

Platformy, rozwiązania i najlepsze praktyki w 2025 roku

Artsiom Baranouski
4 min readFeb 16, 2025

Pomimo rosnącej popularności agentów AI w sektorze lead generation outreach, małe i średnie przedsiębiorstwa (tak zwany na Zachodzie sektor SMB) wciąż opierają się na podejściu zorientowanym na człowieka.

Automatyczne systemy agentów AI mogą działać na różnych poziomach zaawansowania — od prostych botów wyszukujących informacje po w pełni autonomiczne systemy, które podejmują decyzje i koordynują bardzo złożone procesy: od pooszukiwania osób decyzyjnych do wysyłki maila.

Zastosowanie wiadomych frameworkow generowania leadów w outreach nabiera tempa, zwiększając efektywność i skalowalność. Jednak automatyzacja wiąże się z istotnymi konsekwencjami dla rynku pracy.

Według prognoz Statista do 2030 roku około 28% miejsc pracy aka stanowisk administracyjnych w amerykańskich agencjach reklamowych zostaną zastąpiony przez AI, a w sprzedaży taki spadek wyniesie 22%.

Firmy muszą znaleźć równowagę między automatyzacją a zachowaniem kontroli nad procesami. Ale żeby to zrobić zarządowi malej lub sredniej firmy trzeba odpowiedzieć na parę pytan.

Kluczowe pytania dla mnie

  • Czy firmy wdrażają AI bez pełnej analizy swojego Idealnego Profilu Klienta (ICP)?
  • Jak koszty automatyzacji przekładają się na długoterminowe wyniki biznesowe?
  • Ile automatyzacji rzeczywiście potrzebujemy w połączeniu z istniejącymi systemami CRM (np. Hubspot, Bitrix, Pipedrive)?
  • Jak zapewnić spójność tych reguł AI w wymiarze prawnym z regulacjami UE oraz Polski dotyczącymi ochrony danych?

Czym są agent AI?

Agenci AI to zautomatyzowane systemy do generowania leadów, angażowania klientów i automatyzacji przepływów pracy.

Korzystają z zaawansowanych modeli językowych, takich jak Perplexity, Deepseek i Llama, aby personalizować komunikację, optymalizować zasięgi i zarządzać wieloma kanałami kontaktu bezpośredniego.

Dodatkowo, warto wykorzystać agenta AI do tworzenia treści na LinkedIn, który zwiększy widoczność marki i poprawi Social Selling Index (SSI). Przykładem skutecznego wykorzystania agenta AI w outreach jest workflow Simona Høiberga, który łączy platformy takie jak n8n do automatyzacji tworzenia treści i dystrybucji.

Dlaczego warto budować agenta AI?

Małe i średnie firmy mogą skorzystać z agentów AI, aby zwiększyć efektywność, skalować operacje i personalizować interakcje z klientami.

Wykorzystanie narzędzi AI do generowania leadów byłoby mądrym i strategicznym posunięciem, ponieważ oferuje:

  • Skalowalność — zarządzanie tysiącami leadów bez zwiększania zatrudnienia.
  • Większa efektywność — automatyzacja powtarzalnych zadań (np. follow-up, umawianie spotkań).
  • Personalizacja — dostosowywanie treści do indywidualnych preferencji użytkowników — osoby decydującej o zakup twojego produktu/usług.
  • Spójność — utrzymanie jednolitej komunikacji na różnych kanałach.

Generowanie leadów jest istotną częścią działalności organizacji strategii pozyskiwania niestandardowych klientów . Innymi słowy dla agentów AI, jest to prekursor zdrowego pipeline’u sprzedaży i dochodowego biznesu.

Kluczowy typ:

  • Agenci pobierania informacji — odpowiadają na pytania, podsumowują treści, automatyzują podstawowe procesy.
  • Agenci zadaniowi — wykonują określone działania, np. automatyzują śledzenie leadów, zarządzają danymi CRM.
  • Agenci autonomiczni — samodzielnie planują, koordynują innych agentów i adaptują się do nowych zadań.
Created by DALLE

Stworzenie Agenta: podejście low-code i no-code

1. Budowanie agentów AI w modelu low-code

Platformy takie jak n8n i Zapier umożliwiają budowanie agentów AI za pomocą graficznych interfejsów.

Przykładowy workflow:

  • Nowy lead w formularzu.
  • Akcja: Wygenerowanie spersonalizowanego e-maila za pomocą API.
  • Rezultat: Wysłanie e-maila.

Zalety:

  • Szybsze wdrożenie.
  • Łatwa integracja z istniejącymi narzędziami (Google Sheets, CRM).

2. Budowanie agentów AI w modelu no-code

Narzędzia takie jak Relevance AI i albo Make oferują gotowe szablony dla agentów AI.

Przykładowe zastosowanie:

  • Gotowy szablon do outreach na LinkedIn.
  • Dostosowanie promptów i workflow.
  • Automatyzacja wiadomości i follow-upów.

Zalety:

  • Dostępność dla osób bez doświadczenia w programowaniu.
  • Wbudowane integracje z popularnymi platformami.

Jak dobrać odpowiednie narzędzie do biznesu?

  1. Start-upy i małe firmy: No-code (Relevance AI, Make) — szybkie wdrożenie, brak wymogu wiedzy technicznej.
  2. Średnie przedsiębiorstwa: Low-code (n8n, Zapier) — równowaga między personalizacją a łatwością użycia.
  3. Duże firmy: Kodowe rozwiązania (Python, OpenAI API) — pełna elastyczność i skalowalność.

Przypadki użycia agentów AI w outreach

  • Personalizowana komunikacja: Automatyczne wiadomości e-mail, LinkedIn, SMS.
  • Kwalifikacja leadów: Analiza danych i priorytetyzacja wartościowych kontaktów.
  • Automatyzacja procesów: Umawianie spotkań, przypomnienia, onboarding klientów.
  • Wsparcie klienta: Chatboty obsługujące zapytania i trudniejsze sprawy.

Przyszłość agentów AI

  • Personalizacja — AI dostosowuje komunikację w czasie rzeczywistym.
  • Systemy uczące się — AI optymalizuje interakcje na podstawie feedbacku.

Podsumowanie

Tworzenie agentów AI poprawia efektywność komunikacji w CRM, personalizację i skalowalność twojego biznesu. Wybór narzędzi no-code albo low-code zależy od potrzeb i możliwości technicznych twojej firmy.

Dzięki takim narzędziami jak n8n i Relevance AI można budować inteligentne agentów automatyzujących procesy generacji leadów.

Created by Artsiom Baranouski

Sprawdź inne artykuły blogowy

Sign up to discover human stories that deepen your understanding of the world.

Artsiom Baranouski
Artsiom Baranouski

Written by Artsiom Baranouski

Discussing the unique challenges and opportunities that B2B marketers face in the AI age. Subscribe to get insights weekly! About me: linkedin.com/in/aranovski

No responses yet

What are your thoughts?