Philip Lacor, CRO al Personio — o platformă de HR și salarii evaluată la peste 3 miliarde de dolari, cu 1. 500 de angajați, 15. 000 de clienți și o echipă de vânzări de 400 de persoane — a împărtășit o privire profundă asupra călătoriei de transformare AI de la SaaStr AI London, care servește drept șablon pentru liderii de venituri ce doresc să implementeze AI eficient în strategiile de go-to-market (GTM). În timp ce multe companii native AI, precum Replit și Harvey, excelează, Personio s-a confruntat cu o provocare diferită: operarea unei companii mari, tradiționale B2B, încărcată cu procese moștenite. În mai 2024, CEO-ul lor a lansat „Săptămâna Sursei AI”, ceea ce a declanșat o transformare remarcabilă în decurs de șase luni. Acest lucru a dus la 90% din echipă utilizând săptămânal modele de limbaj mari (LLMs), la crearea a peste 400 de asistenți AI, la reducerea drastică a timpului de cercetare pentru reprezentanții de vânzări (de la două ore la 15 minute) și la un SDR ghidat de AI, care a programat 140 de întâlniri în doar șapte zile. **Cele mai importante lecții din transformarea AI a Personio:** 1. **Combinați inițiativele de sus în jos cu cele de jos în sus:** Excitarea inițială și utilizarea pe scară largă a AI nu au însemnat automat transformare. Schimbarea reală a necesitat ca leadership-ul să ia decizii dificile despre alocarea resurselor, buget și prioritizare. Personio a înființat un grup de lucru „Go-To-Market alimentat de AI” pentru a combina experimentarea la nivel de bază cu suport strategic de sus în jos. De la bază vine inovația; sus în jos permite scalarea. 2. **Colaborarea interfuncțională este esențială:** Pentru succesul AI în GTM, este nevoie de colaborare între echipele de date și sisteme, operațiuni de venituri, ingineri GTM și utilizatori de afaceri precum vânzări și marketing. Fără această integrare, instrumentele fie își pierd relevanța pentru afaceri, fie utilizatorii nu primesc suport adecvat. Grupul de lucru format din 15 membri de la Personio a construit un suport cultural larg și soluții practice care unesc toate ariile. 3. **Folosiți Jobs-to-Be-Done pentru prioritizare implacabilă:** Entuziasmul a dus la multe proiecte AI pe jumătate realizate înainte de a stabili priorități eficiente. Prin urmărirea managerilor de cont și cartografierea sarcinilor zilnice în raport cu călătoria clientului, au identificat unde se pierdea cel mai mult timp și au focalizat eforturile AI pe rezolvarea celor mai impactante puncte dureroase — evitând capcana de a urmări fiecare caz de utilizare AI strălucitor. 4. **Cultivați o cultură AI prin conducere, împărtășire și celebrare:** Transformarea se multiplică atunci când liderii modelează adoptarea AI, echipele împărtășesc deschis inovațiile AI și succesele sunt celebrate. Personio a încurajat curiozitatea rezervând locuri speciale la Clubul Președintelui pentru cele mai bune contribuții AI.

Astfel, s-a creat o implicare largă și un momentum sustenabil. 5. **Un AI eficient depinde de datele, fluxurile de lucru și contextul tău — nu doar de instrumente:** În loc să cumpere fiecare instrument AI nou, Personio s-a concentrat pe integrarea modelelor LLM în stack-ul de bază (Salesforce/HubSpot, Gong, Qualified, Snowflake, Amazon Bedrock) și pe curățarea și conectarea profundă a datelor (eliminarea duplicatelor, integrarea sistemelor disparate). Au îmbogățit modelele cu informații specifice companiei, precum definițiile ICP, pitch decks și materiale de training — făcând AI-ul adaptat și cu adevărat util. **Patru cazuri de utilizare AI care au generat impact:** - **Inteligența Win/Loss:** S-a folosit conversații și date CRM pentru a genera dinamice hărți de luptă cu 10-15% insights noi, informând coaching-ul, marketingul și deciziile de produs. - **Asistent SDR pentru Expansiune:** Timpul de cercetare al SDR-urilor a fost redus de la două ore la 15 minute, prin colectarea datelor din 10-20 de sisteme în Salesforce, cu recomandări inteligente cross-sell, dublând pipelinem per reprezentant. - **Scorarea intenției pentru outbound:** A fost construit un model dinamic de intenție, folosind semnale variate (vizite pe web, recenzii, mișcări ale utilizatorilor anteriori), pentru a identifica semnale de cumpărare și a prioritiza conturile cu scor vizual în Salesforce. - **Chat AI / SDR („Nia”):** A fost lansat un chat AI disponibil 24/7 pe site, care rezervă instant întâlniri demo și capturează insights despre client, rezultând 140 de întâlniri programate într-una singură și dezvăluind preocupări și comportament în timp real. **Cinci greșeli critice de evitat:** 1. **Evitarea testării interminabile la nivel superficial a numeroase instrumente:** Angajamentul profund și concentrat cu câteva instrumente are prioritate în fața testării superficiale a multora. 2. **Trecerea de la doar învățarea AI la începutul folosirii efective:** Implementarea practică, iterarea și experimentarea sunt motorul progresului, nu teoria. 3. **Atribuiți persoane dedicate pentru monitorizarea zilnică a agenților AI:** Instruirea continuă și ajustarea sunt cruciale; altfel, AI poate produce erori sau pierde oportunități. 4. **Niciodată să nu construiți fără context de afaceri:** LLM-urile și AI trebuie să fie contruite cu o înțelegere profundă a proceselor de vânzare și a călătoriei clientului. 5. **Nu vă așteptați la soluții plug-and-play:** Este nevoie de efort considerabil pentru curățarea datelor, conectarea sistemelor și adăugarea de cunoaștere specifică companiei pentru a valorifica cu adevărat AI-ul. **Privind înainte: poate AI să susțină creșterea fără a crește numărul de angajați?** Personio investește sute de mii de dolari în instrumente AI, costul AI pentru fiecare agent SDR fiind de aproximativ 100. 000 USD. În timp ce unele echipe se pot micșora, altele — precum cele de canale și parteneri — pot crește. Scopul nu sunt concedieri, ci scalare mai inteligentă și redistribuire de resurse. Întrebarea centrală pe care orice CRO trebuie să și-o pună este: „Putem dubla veniturile fără a dubla numărul de angajați?” **Sumar:** În doar șase luni de la „Săptămâna Sursei AI”, Personio a realizat o revoluție în GTM condusă de AI, construită pe sprijinul leadership-ului, o echipă interfuncțională, prioritizare bazată pe joburi, o cultură AI solidă și integrarea profundă a AI în tehnologia existentă și date. Au evitat capcanele comune concentrându-se pe acțiune, monitorizare strânsă și ancorare în realitatea afacerii. Sfaturile finale ale lui Philip: investește în AI chiar acum — rolurile tuturor se vor schimba. În timp ce companiile native AI evoluează rapid, adevăratele SaaS pot depăși așteptările cu playbook-ul potrivit. Dezvăluirea sinceră a lui Philip Laheurte la SaaStr AI London (adus din NYC) scoate în evidență o foaie de parcurs pragmatică și testată pentru adoptarea AI în organizații mature B2B — demonstrând că, cu combinația corectă de strategie, cultură și execuție, AI poate transforma cu adevărat operațiunile de venituri.