The post has been translated automatically. Original language: Russian
Working in B2B sales of building materials, I am increasingly wondering: what will be the job of a sales manager in 3-5 years?
It seems to me that the answer is already being formed now.
AI is gradually ceasing to be just a tool for writing texts or creating presentations. He begins to enter directly into commercial processes: customer search, market analysis, forecasting, personalization of offers, pricing and working with the customer base.
And this is especially interesting for the construction market, where the manager has a huge amount of information every day.:
— assortment and technical characteristics of materials;— prices and balances;— objects and projects of clients;— order history;— seasonality;— competitors;— accounts receivable;— commercial offers;— negotiations and customer requests.
Some of this work may well move from manual analysis to AI systems.
For example, the manager will be able to receive not just a list of clients, but a hint.:
"This client's purchase volume has decreased by 18% over the past three months. At the same time, he continues to purchase related categories from competitors. It might be worth reviewing the offer."
Or:
"Based on the purchase history, current facilities, and seasonality, the likelihood of a repeat order from this customer is high in the next two weeks."
This is a completely different level of work.
According to McKinsey, in the 2026 B2B sales study, leading companies were twice as likely to report the introduction of generative AI than the rest of the study participants: 44% versus 22%. At the same time, AI is increasingly being integrated directly into commercial processes, rather than being used only as a separate employee tool.
There is also a more specific forecast from Gartner: by 2027, 95% of customer research processes by sellers will start with AI, whereas in 2024 this figure was less than 20%.
And the potential for the construction industry is even wider. McKinsey estimates that AI and automation can create about $228 billion in annual value for the AEC industry in the United States by 2030. It's not just about design and construction, but also about processes such as document management, data, procurement, coordination, and commercial operations.
At the same time, I don't think that a sales manager will be unnecessary.
Rather, the manager's role itself will change.
It will take less time to find information, prepare standard offers, report, and perform manual analysis.
More on what is really difficult to automate.:
understand the client → see his real need → propose a suitable solution → build trust → negotiate → bring the project to a result.
And there is an interesting paradox here.
The more AI is used in B2B sales, the more valuable human interaction can become. Gartner predicts that by 2030, 75% of B2B buyers will prefer a sales experience that prioritizes human interaction over AI.
That's why I see the future of a building materials sales manager not as a "human versus AI", but as:
Manager + data + AI + expertise in construction.
This is especially true for me because my professional experience is at the intersection of design, construction, B2B sales and customer service.
And now I'm interested in understanding how to complement this experience with technology so that in the future I can not just sell building materials, but better understand the market and the customer and create more accurate commercial solutions based on data.
It seems that the question is no longer whether AI will come to B2B sales.
The question is different:
how quickly will companies learn how to turn AI from a fashionable tool into a real competitive advantage?
Работая в B2B-продажах строительных материалов, я всё чаще задаюсь вопросом: какой будет работа менеджера по продажам через 3–5 лет?
Мне кажется, что ответ уже формируется сейчас.
ИИ постепенно перестаёт быть просто инструментом для написания текстов или создания презентаций. Он начинает заходить непосредственно в коммерческие процессы: поиск клиентов, анализ рынка, прогнозирование, персонализацию предложений, ценообразование и работу с клиентской базой.
И это особенно интересно для строительного рынка, где у менеджера ежедневно огромное количество информации:
— ассортимент и технические характеристики материалов;— цены и остатки;— объекты и проекты клиентов;— история заказов;— сезонность;— конкуренты;— дебиторская задолженность;— коммерческие предложения;— переговоры и запросы клиентов.
Часть этой работы вполне может перейти от ручного анализа к AI-системам.
Например, менеджер сможет получать не просто список клиентов, а подсказку:
«У этого клиента снизился объём закупок на 18% за последние три месяца. При этом он продолжает закупать сопутствующие категории у конкурентов. Возможно, стоит пересмотреть предложение».
Или:
«На основании истории закупок, текущих объектов и сезонности вероятность повторного заказа у этого клиента высокая в ближайшие две недели».
Это уже совсем другой уровень работы.
По данным McKinsey, в исследовании B2B-продаж 2026 года компании-лидеры в два раза чаще сообщали о внедрении generative AI, чем остальные участники исследования: 44% против 22%. При этом AI всё чаще встраивается непосредственно в коммерческие процессы, а не используется только как отдельный инструмент сотрудника.
Есть и более конкретный прогноз Gartner: к 2027 году 95% процессов исследования клиентов продавцами будут начинаться с AI, тогда как в 2024 году этот показатель был менее 20%.
А для строительной отрасли потенциал ещё шире. McKinsey оценивает, что AI и автоматизация могут создавать около $228 млрд ежегодной ценности для AEC-индустрии в США к 2030 году. Речь идёт не только о проектировании и строительстве, но и о таких процессах, как документооборот, данные, закупки, координация и коммерческие операции.
При этом я не думаю, что менеджер по продажам станет не нужен.
Скорее изменится сама роль менеджера.
Меньше времени будет уходить на поиск информации, подготовку стандартных предложений, отчётность и ручной анализ.
Больше — на то, что действительно сложно автоматизировать:
понять клиента → увидеть его реальную потребность → предложить подходящее решение → выстроить доверие → договориться → довести проект до результата.
И здесь есть интересный парадокс.
Чем больше AI будет использоваться в B2B-продажах, тем ценнее может становиться человеческое взаимодействие. Gartner прогнозирует, что к 2030 году 75% B2B-покупателей будут предпочитать опыт продаж, в котором приоритет отдаётся человеческому взаимодействию, а не AI.
Поэтому я вижу будущее менеджера по продажам строительных материалов не как «человек против ИИ», а как:
Менеджер + данные + AI + экспертиза в строительстве.
Для меня это особенно актуально, потому что мой профессиональный опыт находится как раз на пересечении дизайна, строительства, B2B-продаж и работы с клиентами.
И сейчас мне интересно понять, как дополнить этот опыт технологиями, чтобы в будущем не просто продавать строительный материал, а лучше понимать рынок, клиента и создавать более точные коммерческие решения на основе данных.
Похоже, вопрос уже не в том, придёт ли ИИ в B2B-продажи.
Вопрос в другом:
насколько быстро компании научатся превращать ИИ из модного инструмента в реальное конкурентное преимущество.
Share
