Публикация на «Хабре» разбирает, как масштабировать B2B-продажи сложного AI-продукта (контейнер с API/SDK) при длинном цикле сделки и неочевидных ЛПР. Автор фиксирует цель — предсказуемая юнит-экономика: вложили X, через заданный срок получили Y, — и описывает три типовых модели агентств.

• Фикс-ретейнер без возврата: предоплата, типичный контракт 6 месяцев, от $3000 в месяц. Риск фокуса на «процессе» вместо результата; отсутствие триала и асимметрия рисков.
• «Гарантия возврата» с предоплатой: ставка на статистический «самоприток» сделок; агентство удерживает доход с части сработавших лидов — модель выглядит честно, но качество лидов случайно.
• Rev-share/оплата за результат: редкая, но предпочтительная. Кейс: после победы на ProductHunt агентство обеспечило публикации в крупных медиа (NYP, Mashable и др.) и SEO-прирост; чистый доход ~$20k — ниже ожиданий, но с косвенными эффектами.
• Вывод автора: собственная команда продаж после ~1 года погружения дала нужную конверсию; интеграторы перепродают эпизодически. Сервисы «раскрытия компаний» и авто-аутрич дают шум (фейковые профили, неясные ЛПР), требуют ручной доработки.

Рекомендация: строить внутренний предсказуемый sales-машинариум, агентства привлекать по модели разделения выручки/POC с реальным демонстрационным периодом и прозрачной атрибуцией результата.