Principalele mele concluzii din @jasonlk: 1. AI-ul permite echipelor mai mici și mai slabe să depășească limitele lor. Companiile care aveau nevoie de 10 vânzători pentru a atinge un obiectiv de venituri obțin acum aceleași rezultate cu cinci sau șase persoane, datorită automatizărilor bazate pe AI și agenților tot mai inteligenți. 2. Agenții AI pot egala performanța vânzătorilor umani atunci când sunt instruiți corespunzător. SaaStr a înlocuit întreaga echipă de go-to-market formată din 10 persoane cu 20 de agenți AI gestionați de 1,2 oameni, menținând aceleași niveluri de venituri. "Nu e mai bine; Nu e mai rău. Dar este mult mai eficient și scalează ca software-ul." 3. Eficiența GTM este acum un șanț competitiv, iar AI este pârghia principală pentru atingerea acesteia. Într-o piață în care creșterea cu orice preț nu mai este răsplătită, Jason vede AI-ul ca pe o cale prin care companiile B2B pot menține sau accelera creșterea veniturilor, menținând în același timp costurile de vânzări și marketing stabile. Companiile care stăpânesc acest echilibru vor putea rezista și concure. 4. Mijlocul mediocru este cel mai expus riscului. "AI înlocuiește joburile pe care oamenii nu vor să le facă azi. Și înlocuiește grupul mijlociu și mediocri—locurile lor de muncă sunt foarte în pericol." Cei mai buni vânzători își vor construi superputerile AI, dar cei care apar pur și simplu și nu înțeleg cu adevărat meseria vor fi rapid înlocuiți de AI. 5. Sfatul tradițional de a-ți angaja primul reprezentant de vânzări la un ARR de 1 milion de dolari devine depășit într-o lume axată pe AI pe primul loc. Jason observă companii din portofoliu care ajung acum la 5 milioane de dolari, chiar 10 milioane de dolari ARR, cu vânzări conduse de fondatori, suplimentate de instrumente AI, automatizare și pâlnii inbound extrem de eficiente. Asta nu înseamnă că echipele de vânzări dispar, dar înseamnă că momentul, structura și setul de abilități necesare sunt fundamental diferite față de acum 18 luni. 6. Manualul tradițional de angajare a unor echipe SDR mari s-a încheiat, pe măsură ce instrumentele AI preiau prospectarea și contactul inițial. Jason a construit motoare outbound bazate pe inteligență artificială care pot personaliza emailuri, pot califica lead-uri și pot programa întâlniri la o fracțiune din costul SDR-urilor umane. Fondatorii care continuă să extindă organizații SDR tradiționale fără a testa alternative AI riscă să cheltuiască excesiv pe o funcție care este rapid transformată în mărfuri. 7. Standardul pentru ieșirea la rece a crescut vertiginos—standardul generic de tip spray-and-roy este acum filtrat de gardienii AI de pe partea cumpărătorului. Companiile care încă înregistrează succes cu outbound folosesc secvențe hiper-personalizate, bazate pe cercetare, care par individuale, adesea alimentate de AI care extrage LinkedIn, monitorizează schimbările de job și adaptează mesajele pentru fiecare individ. Dacă outbound-ul tău nu este informat de semnale în timp real și relevanță contextuală, este deja în folderul de spam. 8. Cea mai mare greșeală pe care o fac fondatorii acum este să aștepte ca AI să se stabilizeze înainte de a o adopta — până când se va așeza praful, diferența dintre primii adoptatori și cei care rămân în urmă va fi de netrecut. Jason își îndeamnă portofoliul să experimenteze agresiv, să eșueze rapid și să construiască cunoștințe instituționale în jurul a ceea ce funcționează. Companiile care calculează vânzările bazate pe AI vor avea un avans de 12 până la 18 luni, care se adună într-un șanț competitiv durabil. Momentul să acționăm este acum, nu când apar cele mai bune practici.