Philip Lacor, CRO kompanije Personio—platforme za HR i obračun plaća vrijedne preko 3 milijarde dolara, sa 1500 zaposlenih, 15. 000 klijenata i prodajnim timu od 400 ljudi—podijelio je uvid u putovanje transformacije uz pomoć AI-a na SaaStr AI Londonu, koje služi kao primjer za lidere prihoda koji žele efikasno implementirati AI u svoje marketinške i prodajne strategije. Dok mnoge kompanije čiste AI-native poput Replit i Harvey odlično napreduju, Personio se suočila s posebnim izazovom: vođenje velike, tradicionalne B2B kompanije opterećene zastarjelim procesima. U maju 2024. njihov izvršni direktor je pokrenuo “AI Surge Week”, što je izazvalo izvanrednu transformaciju u roku od šest mjeseci. To je dovelo do toga da 90% njihovog tima koristi velike jezičke modele (LLMs) sedmično, kreiranja preko 400 AI asistenta, drastičnog smanjenja vremena za istraživanje za prodajne predstavnike (sa dva sata na 15 minuta), te da je AI-jem vođeni SDR zakazao 140 sastanaka u samo sedam dana. **Ključne lekcije iz AI-transformacije Personio-a:** 1. **Kombinovanje top-down i bottom-up inicijativa:** Početni entuzijazam i široka primjena AI-a nisu automatski značili transformaciju. Prava promjena zahtijevala je da lideri donose teške odluke o alokaciji resursa, budžetu i prioritetima. Personio je uspostavio radnu grupu “AI Powered Go-To-Market” koja je spojila grassroots eksperimentiranje s strateškom podrškom sa vrha. Bottom-up pokreće inovacije; top-down omogućava skaliranje. 2. **Nužnost međufunkcionalne suradnje:** Uspješna primjena AI u GTM zahtijeva timski rad između timova za podatke i sustave, revenue operacije, GTM inženjere i poslovne korisnike poput prodaje i marketinga. Bez ove integracije, alati ili nemaju poslovni značaj ili korisnici nemaju odgovarajuću podršku. Radna grupa od 15 članova izgradila je široku kulturnu prihvaćenost i praktična rješenja koja povezuju sve oblasti. 3. **Koristi Jobs-to-Be-Done metodologiju za nemilosrdno prioritiziranje:** Entuzijazam je doveo do mnogih projekata sa AI-jem koji nisu završeni ili nisu imali značajan utjecaj. Praćenjem rada nalik account managerima i mapiranjem dnevnih zadataka svakog radnog mjesta u odnosu na put kupca, identificirali su gdje je najviše gubitka vremena te usmjerili AI napore na rješavanje visokotežnih problema—izbjegavajući zamku traženja svakog “sjajnog” AI slučaja upotrebe. 4. **Razvijanje AI kulture kroz vođstvo, dijeljenje i slavljenje:** Transformacija se multiplicira kada lideri pokazuju primjerom prihvatanja AI, timovi otvoreno dijele svoje AI inovacije, a uspjesi se slave.

Personio je poticao znatiželju tako što je posebno dodjeljivao mjesta u President’s Club-u za najvrjednije AI doprinose. To je osnaživalo široku uključenost i održavalo momentum. 5. **Odličan AI zavisi od vaših podataka, radnih toka i konteksta, a ne samo od alata:** Umjesto kupovine svakog novog AI alata, Personio je fokusirao na slojeve LLM-ova na svoj glavni tech stack (Salesforce/HubSpot, Gong, Qualified, Snowflake, Amazon Bedrock) te na duboko čišćenje i povezivanje podataka (uklanjanje duplikata, integracija raznih sistema). Obogatili su modele informacijama specifičnim za kompaniju, kao što su definicije ICP-a, pitch-decki i materijali za obuku—čime su AI učinili prilagođenim i zaista korisnim. **Četiri slučaja upotrebe AI-ja koja su donijela rezultate:** - **Win/Loss inteligencija:** Koristili su podatke iz razgovora i CRM-a za generiranje dinamičnih, djelotvornih “battle card” sa 10-15% novih uvjeta, koji pomažu u treniranju, marketingu i odlukama o proizvodima. - **Asistent za proširenje SDR-ova:** Smanjili su vrijeme istraživanja za SDR-ove sa dva sata na 15 minuta preuzimanjem podataka iz 10-20 sistema u Salesforce sa pametnim preporukama za cross-sell, čime su udvostručili pipeline po predstavniku. - **Scoring namjera za outbound:** Izgradili su dinamički model za prepoznavanje kupovnih signala koristeći različite signale (posjete webu, recenzije, kretanje bivših korisnika), te vizualni scoring za prioritetne račune u Salesforce-u. - **AI Chat/SDR (“Nia”):** Implementirali 24/7 AI chat na web stranici koji odmah zakazuje demo sastanke i prikuplja uvide o kupcima, što je u jednom tjednu rezultiralo s 140 zakazanih sastanaka i otkrivanjem aktualnih problema i ponašanja kupaca. **Pet ključnih grešaka koje treba izbjegavati:** 1. **Izbjegavajte beskrajno testiranje niskog nivoa alata:** Duboko angažiranje s nekoliko alata je efikasnije od plitkog isprobavanja mnogih. 2. **Pređite od samo učenja AI-a ka njegovom praktičnom korištenju:** implementacija, iteracije i eksperimentiranje donose brzi napredak. 3. **Dodijelite ljude koji će svakodnevno pratiti AI agente:** kontinuirana obuka i prilagođavanja su ključni, inače AI može praviti greške ili proći mine. 4. **Nikada ne gradeći bez poslovnog konteksta:** LLM-ovi i AI moraju se graditi s razumijevanjem prodajnih procesa i putanja kupaca. 5. **Ne očekujte plug-and-play:** potrebno je mnogo posla na čišćenju podataka, povezivanju sistema i dodavanju specifičnog znanja kompanije da bi se ostvarila prava vrijednost AI-a. **Gledajući u budućnost: Može li AI omogućiti rast bez povećanja broja zaposlenih?** Personio troši više stotina hiljada dolara na AI alate, pri čemu je AI za svakog SDR-a vrijedan oko 100. 000 dolara. Dok će se neki timovi možda smanjiti, drugi—kao što su kanali i partneri—mogu se povećati. Cilj nije otpuštanje nego pametnije skaliranje i preraspoređivanje resursa. Ključno pitanje za svakog CRO-a glasi: “Možemo li udvostručiti prihode bez udvostručenja broja zaposlenih?” **Sažetak:** U svega šest mjeseci nakon “AI Surge Week-a, ” Personio je ostvario transformativnu AI vođenu revoluciju u GTM-u, zasnovanu na podršci liderstva, međufunkcionalnom timu, fokusiranju na posao, podržavajućoj AI kulturi i dubokoj integraciji AI-a u postojeći tehnološki stack i podatke. Izbjegli su česte zamke koristeći se praktičnim djelovanjem umjesto učenjem, bliskim nadzorom i povezivanjem AI-a s poslovnim stvarnostima. Philipov završni savjet: usmjerite se prema AI odmah—svi će se vaši uloge razvijati. Dok AI-native kompanije idu brzo, pravi SaaS biznisi mogu nadmašiti očekivanja uz pravi pristup. Philip Laheurte na iskrenom prezentovanju na SaaStr AI Londonu (dovezen iz NYC-a) prikazuje pragmatičnu i testiranu mapu puta za prihvaćanje AI u zrelijim B2B organizacijama—dokazujući da uz pravu kombinaciju strategije, kulture i izvršenja, AI zaista može transformisati prihode.