Филип Лакор, CRO компании Personio — платформы для HR и расчетных платежей стоимостью свыше 3 миллиардов долларов, с 1500 сотрудниками, 15 000 клиентами и командой продаж из 400 человек — поделился ценными уроками своей трансформации с помощью ИИ на SaaStr AI London, которые могут служить примером для лидеров, стремящихся эффективно внедрять ИИ в стратегии выхода на рынок. В то время как многие компании, родившиеся как AI-стартапы, такие как Replit и Harvey, добиваются успеха, у Personio возникла уникальная задача: управление большой традиционной B2B-компанией, нагруженной наследственными процессами. В мае 2024 года их генеральный директор инициировал «Неделю ИИ-Ударов», которая за шесть месяцев привела к значительным изменениям. В результате 90% сотрудников стали еженедельно использовать большие языковые модели (LLMs), появилось более 400 AI-ассистентов, значительно сократилось время поиска информации для представителей продаж (с двух часов до 15 минут), а один SDR, используя ИИ, запланировал 140 встреч всего за семь дней. **Ключевые уроки трансформации AI в Personio:** 1. **Сочетание инициатив сверху и снизу:** Начальный энтузиазм и широкое использование ИИ не означали автоматической трансформации. Настоящее изменение требовало от руководства принятия сложных решений по распределению ресурсов, бюджета и приоритетов. Personio создали рабочую группу «AI Powered Go-To-Market» для объединения экспериментов снизу и стратегической поддержки сверху. Инициативы снизу стимулируют инновации, а сверху обеспечивают масштаб. 2. **Кросс-функциональное взаимодействие обязательно:** Успешное внедрение ИИ в GTM требует совместной работы команд данных, систем, операционной деятельности по доходам, инженеров GTM и бизнес-пользователей, таких как отделы продаж и маркетинга. Без этой интеграции инструменты либо теряют бизнес-значимость, либо пользователи не получают должной поддержки. Рабочая группа из 15 человек в Personio создала широкое внутреннее принятие и практические решения, охватывающие все области. 3. **Ревностно используйте Jobs-to-Be-Done для приоритизации:** Вначале возникла дикая стратегия экспериментов с ИИ, но без ясных приоритетов. Наблюдая за менеджерами аккаунтов и соотносив их ежедневные задачи с этапами клиентского пути, команда выявила зоны максимальной потери времени и сфокусировалась на решении наиболее важных проблем с помощью ИИ — так они избегли ловушки гнания за каждым новым трендом в AI. 4. **Культивируйте культуру ИИ через лидерство, обмен опытом и празднование успехов:** Трансформация ускоряется, когда руководители демонстрируют использование ИИ, команды делятся своими разработками и достижения отмечаются. В Personio стимулировали интерес, выделяя места в Президентском клубе специально за лучшие AI-вкладки.

Это способствовало широкому вовлечению и устойчивому движению вперёд. 5. **От качеств AI зависит не только инструментарий, а ваши данные, процессы и контекст:** Вместо покупки каждого нового AI-инструмента, команда сосредоточилась на интеграции LLM в существующий технологический стек (Salesforce/HubSpot, Gong, Qualified, Snowflake, Amazon Bedrock) и глубокой очистке и соединении данных (удаление дублирующих записей, интеграция разрозненных систем). Они обогатили модели специфической информацией компании — определениями ICP, презентациями и обучающими материалами — делая AI адаптированным и действительно полезным. **Четыре кейса внедрения AI, которые принесли результат:** - **Интеллект по победам и провалам:** Использование разговорных и CRM-данных для создания динамичных тактик и инсайтов с 10-15% новым материалом, что помогло в обучении, маркетинге и принятии продуктовых решений. - **Помощник SDR при расширении:** Сократил время поиска информации для SDR с двух до 15 минут, интегрируя данные из 10-20 систем в Salesforce с умными рекомендациями по кросс-продажам, удвоив объем возможностей каждого представителя. - **Оценка намерений для исходящих контактов:** Построили динамическую модель определять сигналы заинтересованности (посещения сайтов, отзывы, действия бывших пользователей), выявляя покупательские сигналы и приоритизируя аккаунты с помощью визуальной оценки в Salesforce. - **AI-чат / SDR (“Nia”):** Запустили круглосуточный AI-чат на сайте, мгновенно бронирующий демонстрации и собирающий инсайты клиентов, что привело к 140 запланированным встречам за неделю и быстрому выявлению проблем и поведения клиентов. **Пять ошибок, которых стоит избегать:** 1. **Не тратьте время на бесконечные поверхностные тесты инструментов:** Глубокая работа с несколькими системами превосходит поверхностные опыты с множеством. 2. **Не ограничивайтесь изучением ИИ — начинайте внедрять его:** Практическая реализация, эксперименты и постоянное улучшение важнее теории. 3. **Назначайте людей для ежедневного контроля и обучения AI-агентов:** Постоянное мониторинг и корректировки жизненно важны, иначе AI может ошибаться или пропускать важные возможности. 4. **Никогда не создавайте системы без бизнес-контекста:** LLM и AI должны строиться с пониманием процесса продаж и клиентского пути. 5. **Не ждите готовых решений “под ключ”:** Требуется много работы по очистке данных, соединению систем и добавлению фирменной информации для настоящей ценности AI. **А что дальше?Может ли AI обеспечить рост без увеличения штата?** Personio инвестирует десятки тысяч долларов в AI-инструменты, при этом один AI-ассистент для SDR обходится примерно в $100 тыс. Хотя часть команд может уменьшить численность, другие — например, команда по каналам и партнерам — могут расти. Основная идея — не сокращать, а умнее масштабировать и перераспределять ресурсы. Важный вопрос для каждого CRO: «Можем ли мы удвоить доход, не увеличивая штат вдвое?» **Краткое резюме:** Всего за шесть месяцев после “AI Surge Week” Personio достигла революционных изменений в Gо-to-market, основанных на лидерской поддержке, кросс-функциональной команде, приоритетах, ориентированных на задачи, культуре AI и глубокой интеграции AI в существующую технологическую среду и данные. Они избежали типичных ошибок, делая ставку на действие, постоянный мониторинг и бизнес-реальность. Заключительный совет Филипа: активно внедряйте AI сейчас — роли всех сотрудников будут меняться. Пока компании, родившиеся как AI-стартапы, двигаются быстро, зрелый SaaS бизнес может опередить ожидания, придерживаясь правильной стратегии. Открытое, прагматичное выступление Филипа Лаерть на SaaStr AI London (привезённое из Нью-Йорка) показывает проверённую дорожную карту внедрения AI в зрелых B2B-компаниях — доказывая, что при правильной стратегии, культуре и реализации AI по-настоящему может преобразить операции по увеличению доходов.