Moje najważniejsze wnioski od @jasonlk: 1. AI umożliwia mniejszym, bardziej zwinnych zespołom osiąganie wyników przewyższających ich możliwości. Firmy, które wcześniej potrzebowały 10 sprzedawców, aby osiągnąć cel przychodowy, teraz osiągają te same wyniki z pięcioma lub sześcioma, dzięki automatyzacji napędzanej przez AI i coraz mądrzejszym agentom. 2. Agenci AI mogą dorównywać wydajności ludzkich sprzedawców, gdy są odpowiednio przeszkoleni. SaaStr zastąpił swój cały 10-osobowy zespół ds. wprowadzenia na rynek 20 agentami AI zarządzanymi przez 1,2 ludzi, przy zachowaniu tych samych poziomów przychodów. „Nie jest lepiej; nie jest gorzej. Ale jest znacznie bardziej efektywnie i skaluje się jak oprogramowanie.” 3. Efektywność GTM jest teraz konkurencyjną przewagą, a AI jest głównym narzędziem do jej osiągnięcia. W rynku, gdzie wzrost za wszelką cenę nie jest już nagradzany, Jason widzi AI jako sposób dla firm B2B na utrzymanie lub przyspieszenie wzrostu przychodów przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów sprzedaży i marketingu na stałym poziomie. Firmy, które opanują tę równowagę, będą mogły przetrwać i konkurować. 4. Średnia klasa jest najbardziej zagrożona. „AI zastępuje prace, których ludzie nie chcą wykonywać dzisiaj. I wypiera średniaków i przeciętniaków – ich prace są bardzo zagrożone.” Najlepsi sprzedawcy zbudują swoje supermoce AI, ale ci, którzy tylko się pojawiają i nie rozumieją naprawdę swojej pracy, szybko zostaną zastąpieni przez AI. 5. Tradycyjna rada, aby zatrudnić swojego pierwszego przedstawiciela sprzedaży przy 1M ARR, staje się przestarzała w świecie zdominowanym przez AI. Jason obserwuje, że firmy portfelowe osiągają teraz 5M, a nawet 10M ARR z sprzedażą prowadzoną przez założycieli, wspomaganą przez narzędzia AI, automatyzację i wysoce efektywne leje sprzedażowe. To nie oznacza, że zespoły sprzedażowe znikają, ale oznacza, że czas, struktura i wymagane umiejętności są fundamentalnie inne niż 18 miesięcy temu. 6. Tradycyjna strategia zatrudniania dużych zespołów SDR dobiegła końca, ponieważ narzędzia AI przejmują prospekcję i początkowy kontakt. Jason zbudował napędzane AI silniki outbound, które mogą personalizować e-maile, kwalifikować leady i umawiać spotkania za ułamek kosztów ludzkich SDR. Założyciele, którzy nadal rozwijają tradycyjne organizacje SDR bez testowania alternatyw AI, ryzykują nadmierne wydatki na funkcję, która jest szybko komodyfikowana. 7. Poprzeczka dla zimnego outboundu wzrosła – ogólne podejście „spray-and-pray” jest teraz filtrowane przez bramkarzy AI po stronie nabywcy. Firmy, które nadal odnoszą sukcesy w outboundzie, używają hiperpersonalizowanych, opartych na badaniach sekwencji, które wydają się jeden-na-jeden, często napędzanych przez AI, które przeszukuje LinkedIn, monitoruje zmiany w zatrudnieniu i dostosowuje komunikaty do indywidualnych potrzeb. Jeśli twój outbound nie jest informowany przez sygnały w czasie rzeczywistym i kontekstową istotność, już jest w folderze spam. 8. Największym błędem, jaki popełniają teraz założyciele, jest czekanie na stabilizację AI przed jego wdrożeniem – zanim kurz opadnie, różnica między wczesnymi adopcjonistami a opóźnionymi będzie nie do pokonania. Jason wzywa swoje portfolio do agresywnego eksperymentowania, szybkiego niepowodzenia i budowania wiedzy instytucjonalnej na temat tego, co działa. Firmy, które zrozumieją sprzedaż napędzaną przez AI, będą miały 12- do 18-miesięczną przewagę, która kumuluje się w trwałą przewagę konkurencyjną. Czas na działanie jest teraz, a nie wtedy, gdy pojawią się najlepsze praktyki.