Meie hiljutisel digitaalsel SaaStr AI Dayl selgitas Larridini tegevjuht Russ Fradin, kuidas tema ettevõte aitab äritegevusi täpselt mõõta AI kasutuselevõttu nende müügimeeskondades. Larridin loob põhimõtteliselt analüütikakihtide, mis jälgivad ettevõtte AI kasutust. Nende toode Scout jälgib, milliseid AI tööriistu töötajad tegelikult kogu organisatsioonis kasutavad, kui tõhusalt neid kasutatakse, kus esineb ebatõhusust ning mis aitab kaasa müügitoru loomisele. Mõtle Scout’ile kui instrumentide kihile, mis asub su AI investeeringute peal, pakkudes teadmisi sellest, mis tõeliselt toimib. See on rakendatud brauseri laienduse ja töölaua agendi kaudu ning teenindab kliente alates kasvufaasis olevatest idufirmadest kuni suurte ettevõteteni, kellel on kümneid tuhandeid töötajaid. See ei ole udune "AI-esimene ettevõte" jutt. See on tõeline andmebaas, mis näitab, millega töötajad tegelevad, millest nad eemale jäävad ning kus ettevõtted raha raiskavad. Viis peamist järeldust: 1. Enam kui pooled teie meeskonnaliikmed ei kasuta ettevõtte AI tööriistu, mille eest olete maksnud Larridini klientuuris kasutatakse ligikaudu 60% ettevõtte AI litsentsidega töötajatest siiski isiklikke kontosid. Kujutlege, et olete sõlminud Claude Enterprise lepingu, juurutate ChatGPT Teamsi ning korraldate koolitusi — ja enamik teie meeskonnast sisselogib ikkagi oma isiklikule kontole. See tähendab, et te ei saa andmeid ega teadmisi nende kasutamise kohta ning ei mõista, kui tõhusad need tööriistad on. Olete investeerinud sadu tuhandeid ettevõtte AI tööriistadesse, kuid olete suuresti teadmata nende tegelikust kasutusest. 2. Töötajad avastavad 5-6 korda rohkem AI tööriistu, kui olete heaks kiitnud — see ei ole probleem, vaid väärtuslik info Iga ametlikult tunnustatud AI tööriista kohta on töötajad leidnud veel viis või kuus teist. Näiteks oli üheksa liikmega meeskonnas kasutusel kuus erinevat AI märkmete tegemise rakendust. Russ rääkis, kuidas ta liitus ühe kliendi kõnega ja nägi varakult nelja konkurentsis olevat AI-botti, kes tegutsesid enne, kui keegi teine liitus. Paljusid sellest vaatenurgast nähakse nõuete täitmise probleemina, kuid õige lähenemine on näha seda kui tasuta katsetusi tipptalendiga. Oluline ei ole keelata, vaid enne kadumist salvestada ja kasutada nende teadmisi. 3.

Suur osa teie "AI-toega müügimeeskonnast" kasutab lihtsalt ChatGPT-d lihtsate otsingute jaoks See info on silmiavav. Kui Larridin hindas tõelist AI oskust, mitte vaid kasutust, selgus, et suur osa AI suhtlustest koosneb trivialsete otsingupäringute — näiteks sporditulemuste või juhuslike faktide kontrollimine. Kuigi see sobib igapäevaelus, ei aita see otseselt müügiülesannete täitmisel. Ilma võimaluseta eristada müügiinimesi, kes kasutavad AI, et luua isikupärastatud pakkumisdokumente, ja nende, kes küsivad AI-lt lihtsaid küsimusi, ei saa te teada, kas teie AI investeeringutest on kasu või lihtsalt tokenite kulutamine. 4. Lõpetage töötajate katsetuste "Varju AI" märgistamine – see alandab usaldust teie parimate inimeste vastu Russ rõhutas seda punkti tugevalt ja õigustatult. Mõiste "Varju AI" viitab millelegi salajasele või sobimatule töötajate AI kasutuse osas. Tegelikkus aga näitab, et teie inimesed otsivad pidevalt võimalusi end paremaks muuta ning see on peegeldus ettevõtte ja töötaja koostööst. Selle asemel, et katsetusi pidada rikkumiseks, tuleks seda näha tasuta uurimis- ja arendustegevusena. Tunnustage tõhusat tööriista, kõrvaldage dubleerimine ning tehke nende avastuste põhjal kogu meeskonnale tegevusjuhendid. 5. AI ei muuda parimaid inimesi suurepärasteks, kuid parandab oluliselt nõrgemaid – ja see on kõige tähtsam See oli kõige teravam mõte kogu sessioonist. Iga müügitöö eest vastutav asutaja teab frustratsiooni, kui müügiedu arvutatakse välja juhuslike juhtide või nõrgemate müüjatega. AI ei tee keskpärast müüjat staariks, kuid võib tõsta nende tulemuslikkust. Kui müügitiimis on sadu või tuhandeid liikmeid, siis tõstes üldist kvaliteeti, kiirust ja põhjalikkust jälgimises, suurendab see tulu märkimisväärselt. Tõstukoon orkestreeritud tasemeni on tõeline väärtus.