Si Philip Lacor, CRO ng Personio—isang $3B+ HR at payroll platform na may 1, 500 empleyado, 15, 000 customer, at isang 400-pangkatang sales team—ay nagbahagi ng isang makabuluhang AI transformation journey sa SaaStr AI London na nagsisilbing gabay para sa mga lider sa kita na nagnanais na epektibong mag-deploy ng AI sa kanilang go-to-market (GTM) strategies. Habang maraming AI-native na kumpanya tulad ng Replit at Harvey ang nag-eexcel, hinarap ng Personio ang isang natatanging hamon: pagpapatakbo ng isang malaking, tradisyong B2B na kumpanya na puno ng legacy na proseso. Noong Mayo 2024, inilunsad nila ang “AI Surge Week, ” na nagpasiklab ng kamangha-manghang pagbabago sa loob ng anim na buwan. Resulta nito, 90% ng kanilang koponan ang gumagamit ng malalaking language models (LLMs) lingguhan, nakabuo ng higit sa 400 AI assistant, isang matinding pagbawas sa research time ng mga sales reps (mula dalawang oras hanggang 15 minuto), at isang AI-driven SDR ang nakapag-iskedyul ng 140 meeting sa loob lamang ng pitong araw. **Pangunahing Aral mula sa AI Transformation ng Personio:** 1. **Pagsamahin ang Top-Down at Bottom-Up na Inisyatiba:** Hindi awtomatikong nangangahulugang pagbabago ang masigasig na pagtanggap at malawakang paggamit ng AI. Ang tunay na pagbabago ay nakasalalay sa liderato na nagpapasya ng mahahalagang usapin tulad ng alokasyon ng resources, badyet, at prioridad. Nagtatag ang Personio ng isang “AI Powered Go-To-Market” working group upang pagsabayin ang grassroots experimentation at strategic na suporta mula sa itaas. Ang bottom-up ang nagtutulak ng inobasyon; ang top-down naman ang nagsusulong ng sukat. 2. **Mahalaga ang Cross-Functional Collaboration:** Nangangailangan ang matagumpay na AI sa GTM ng pagtutulungan ng mga koponan sa data, systems, revenue operations, GTM engineers, at mga business users tulad ng sales at marketing. Kung walang integrasyon na ito, maaaring mawalan ng kaugnayan sa negosyo ang mga tool o hindi makuha ng mga user ang sapat na suporta. Binuo ng Personio ang isang 15-kami na working group upang makalikha ng malawakang kulturang bukas sa pagbabago at makabuo ng praktikal na solusyon na nagsasanib sa lahat ng larangan. 3. **Gamitin ang Jobs-to-Be-Done upang Walang Pinapawalang-Sala:** Nanguna ang kasiyahan sa AI projectspero hindi nila natupad ang mga ito nang may malinaw na prioridad. Sa pamamagitan ng pagsubaybay sa mga account manager at pagmamapa ng kanilang pang-araw-araw na tungkulin laban sa customer journey, natukoy nila kung saan nasasayang ang oras at itinarak ang AI efforts sa mga high-impact pain points—maiwasan ang pagsunod sa bawat nakamamanghang AI use case. 4. **Magbuo ng AI Culture sa Pamamagitan ng Pamumuno, Pagsasalo, at Pagdiriwang:** Ang pagbabago ay mas lalong lumalago kapag ang mga lider ay nagmomodelo ng paggamit ng AI, ang mga koponan ay bukas na nagbabahagi ng kanilang mga AI innovations, at ang mga tagumpay ay binibigyang-diin. Hinihikayat ng Personio ang curiosity sa pamamagitan ng paglalaan ng mga puwesto sa President’s Club para lamang sa mga pangunahing kontribusyon sa AI.

Nagdulot ito ng malawakang partisipasyon at nagpapanatili ng momentum. 5. **Nakadepende ang Magandang AI sa Iyo, Hindi Lang sa Mga Tool:** Sa halip na bumili ng bawat bagong AI tool, nakatuon ang Personio sa pag-layer ng LLMs sa kanilang core stack (Salesforce/HubSpot, Gong, Qualified, Snowflake, Amazon Bedrock) at sa malalim na paglilinis at pagkonekta ng kanilang data (pag-aalis ng duplicate, pagsasama-sama ng magkakaibang sistema). Pinalalawak nila ang mga modelo gamit ang impormasyong espesipiko sa kumpanya tulad ng ICP definitions, pitch decks, at training materials—ginagawang ang AI ay tailored at tunay na kapaki-pakinabang. **Apat na Use Cases ng AI na Naghatid ng Impact:** - **Win/Loss Intelligence:** Ginamit ang conversation at CRM data upang gumawang dinamikong battle cards na may 10-15% na bagong insights, na nagsisilbing gabay sa coaching, marketing, at produkto. - **Expansion SDR Assistant:** Binalaki ang research time ng SDR mula dalawang oras hanggang 15 minuto sa pamamagitan ng pagkuha ng data mula sa 10-20 sistema papunta sa Salesforce na may matatalinong cross-sell recommendations, na nagdoble sa pipeline bawat rep. - **Intent Scoring para sa Outbound:** Nag-develop ng dynamic intent model gamit ang iba't ibang signals (web visits, reviews, dating user movements) upang matukoy ang mga buying signals at i-priority ang mga account gamit ang visual scoring sa Salesforce. - **AI Chat/SDR (“Nia”):** Nag-deploy ng AI chat na available 24/7 sa website, na agad na nag-iiskedyul ng demo meetings at nakukuha ang insights ng customer, na nagresulta sa 140 meeting na na-iskedyul sa isang linggo at ipinakita ang mga real-time customer concerns at behavior. **Limang Kritikal na Pagkakamali na Dapat Iwasan:** 1. **Iwasan ang Walang-Utang na Pagsubok sa Tool:** Mas mainam ang malalim, pokus na pagtangkilik sa iilang tools kaysa sa pa-madaliang pagsubok sa marami. 2. **Huwag Lang Mag-Aral ng AI—Simulan na ang Paggawa ng AI:** Ang praktikal na deployment, pag-ikot, at eksperimento ang magdudulot ng tunay na progreso kaysa sa teorya. 3. **Magtalaga ng Dedikadong Tao upang Bantayan ang AI Agents araw-araw:** Mahalaga ang continuous training at adjustment; kung wala nito, maaring magkamali ang AI o mawalan ng oportunidad. 4. **Huwag Magtatayo nang Walang Business Context:** Dapat ang mga LLMs at AI ay binubuo nang may malalim na pag-unawa sa sales processes at customer journeys. 5. **Huwag Asahang Plug-and-Play Solutions:** Kailangan ng malaking effort sa paglilinis ng data, pagkonekta ng mga sistema, at pagdaragdag ng kaalaman ng kumpanya upang tunay na mapakinabangan ang AI. **Tinitingnan sa Hinaharap: Makakapagpatakbo ba ang AI ng Paglago Nang Hindi Nadadagdagan ang bilang ng mga empleyado?** Gumagastos ang Personio ng ilang libong dolar sa AI tools, kung saan ang AI para sa bawat SDR ay nagkakahalaga ng humigit-kumulang $100K. Maaaring bumaba ang ilang koponan, ngunit ang iba—tulad ng channel at partner teams—ay maaaring lumago. Hindi layunin ang layoffs kundi mas matalino at mas mahusay na scaling at pag-reallocate ng resources. Ang mahalagang tanong para sa bawat CRO ay: “Maaari ba nating doblehin ang kita nang hindi nadodoble ang bilang ng empleyado?” **Buod:** Sa loob lamang ng anim na buwan matapos ang “AI Surge Week, ” nagtamo ang Personio ng isang rebolusyon na pinangunahan ng AI sa kanilang GTM na nakabatay sa suporta mula sa liderazgo, isang cross-functional na koponan, job-focused na prioridad, isang sumusuportang AI culture, at malalim na integrasyon ng AI sa kanilang kasalukuyang tech stack at data. Na-iwasan nila ang mga karaniwang pagkakamali sa pamamagitan ng pagtutok sa paggawa kaysa sa pag-aaral, masusing pagmamanman, at pagpapatibay ng AI sa realidad ng negosyo. Binanggit ni Philip ang kanyang panghuling payo: yakapin ang AI ngayon—magbabago ang mga tungkulin ng lahat. Habang mabilis ang daloy ng AI-native na mga kumpanya, maaaring lampasan ng mga tunay na SaaS na negosyo ang mga inaasahan gamit ang tamang playbook. Ang taos-pusong pagbabahagi ni Philip Laheurte sa SaaStr AI London (na dinala mula NYC) ay nagha-highlight ng isang praktikal, nasubok na daan patungo sa AI adoption sa mga mature na B2B organization—nagpapatunay na sa tamang kombinasyon ng estratehiya, kultura, at implementasyon, tunay na maaring baguhin ng AI ang operasyon sa kita.