OpenAI তার এন্টারপ্রাইজ বিক্রয় দলকে ব্যাপকভাবে বাড়িয়ে ১০ থেকে ৫০০ কর্মীর মধ্যে নিয়ে এসেছে দুই বছরের কম সময়ে, এরই মধ্যে Anthropic দ্রুত অনুকরণ করছে, লক্ষ্য করে ২০২৬ সালের মধ্যে ২০ বিলিয়ন থেকে ২৬ বিলিয়ন ডলার রাজস্ব অর্জন। উভয় সংস্থা তৎপরভাবে নিয়োগ দিচ্ছে এমন পরিস্থিতিতে যা হয়তো সফটওয়্যারের ইতিহাসে সবচেয়ে সহজ এন্টারপ্রাইজ বিক্রয় পরিবেশ। তবে, এই পরিস্থিতি কিছু চ্যালেঞ্জ নিয়ে আসে। Ben Horowitz সম্প্রতি Sequoia Capital এর আলোচনায় উল্লেখ করেছিলেন যে, ক্রেতারা ইতিমধ্যে OpenAI এবং Anthropic থেকে AI কিনতে আগ্রহী, যা একটি ঝুঁকিপূর্ণ বিক্রয় পরিবেশ সৃষ্টি করেছে, এটি কোনও উপকার নয় বরং বিপদজনক। এই ঘটনাকে "অর্ডার-টেকার সমস্যা" হিসেবে বোঝানো হয়, যা স্বীকার করেছেন Cloudflare এর CEO Matthew Prince ২০২৩ সালের মে মাসে, যে বহু বিক্রেতা মূলত "অর্ডার নেওয়ার" মাধ্যমে সফল হয়েছিলেন কারণ পণ্যগুলো বহুল ব্যবহৃত সমস্যার সমাধান করায় উচ্চ চাহিদা ছিল। যখন বৃহৎ অর্থনৈতিক অবস্থা পরিবর্তিত হলো, তখন Cloudflare প্রায় ১০০ জন বিক্রয়কর্মী ছাটাই করে, যারা নতুন ব্যবসার মাত্র ৪% অবদান রাখতেন, যা বাজারের ভিতরে এক ধরনের গঠনমূলক ত্রুটি প্রকাশ করে: inbound চাহিদা এত বেশি থাকায় আসল বিক্রয় দক্ষতা পরিমাপ করা যায় না, ফলে সাধারণ বিক্রেতারা ভাল করে উঠতে পারে এবং নেতৃত্বে উন্নীত হতে পারে, মূল বিক্রয় দক্ষতা ছাড়াই—যখন inbound চাহিদা কমে যায়। Sales বিশ্লেষক TechSalesGuy এই বিষয়ে তার ভাইয়ের অভিজ্ঞতা থেকে ব্যাখ্যা করেছেন, যেখানে high-demand কোম্পানিতে বিক্রয় কাজের অর্ধেকই ছিল সহজ অর্ডার নেওয়া। OpenAI এবং Anthropic এ সাম্প্রতিক নিয়োগের উত্থান এমন দল তৈরির ঝুঁকি তৈরি করে, যারা inbound গতি ধরে রাখতে পারবে কিন্তু মূল বিক্রয় দক্ষতা হারাবে—এমন দক্ষতা যা প্রায়শই দ্রুত চাকরি পরিবর্তন এনে দেয়, যেখানে ব্র্যান্ডের সাথে সংযুক্তি সুবিধার পরিবর্তে প্রকৃত দক্ষতা মূল্যায়ন হয় না। Horowitz এর তুলনা করলে দেখা যায়, ১৯৯০ এর দশকে PTC-এ জন্ম নেওয়া কঠোর বিক্রয় শৃঙ্খলা ছিল, যেখানে পণ্য ইনস্টল, ডেমো, এবং বিক্রয় করা ছিল কঠিন, ফলে বিক্রেতাদের জন্য সিস্টেম্যাটিক অ্যাকাউন্ট ম্যাপিং, প্রতিদ্বন্দ্বিতা স্থানান্তর, এবং ডিল-প্রতি-প্রযুক্তিগত যুক্তি শেখার বাধ্যবাধকতা ছিল। তিনি তার benchmark নিয়োগকারক Ron Gabrisko এর উদাহরণ দিয়ে বললেন যে, যিনি চ্যালেঞ্জিং পণ্য বিক্রয়ে দক্ষতা প্রমাণ করেছিলেন, তার মতো নীতি অনুসরণ করে Okta-তে নিয়োগকর্তাও যোগ্য প্রার্থী নির্বাচন করেন—যারা আগ্রহ দেখানোর চেয়ে নিয়োগকারী কোম্পানিটিকে প্রশ্ন করে যাচাই করে। এই ধরনের অভ্যাস ও শৃঙ্খলা আসল বিক্রয় দক্ষতা তৈরি করে, যা কঠিন চুক্তি শেষ করতে সাহায্য করে। অতীতের বাজার পতনের ঘটনাগুলো এই গতি বোঝায়: Salesforce এর ২০০১ ডটকম পতন তাদের ইনবাউন্ড-অপটিমাইজড বিক্রয়কর্মীদের মানদণ্ড শিখিয়েছিল; Facebook এর বিজ্ঞাপন বৃদ্ধি ২০১২ সালে ধীরে ধীরে কমে যায় যখন বিজ্ঞাপনদাতারা পরিমাপযোগ্য ROI খুঁজছিলেন; আর AWS-এ ২০১৫ সালে Azure ও Google Cloud উচ্চ পর্যায়ে প্রতিদ্বন্দ্বিতা শুরু করেছিল। যারা এই পরিবর্তন সফলভাবে মোকাবিলা করেছে তাদের দল অভিজ্ঞ ছিল কঠোর বিক্রয় পরিস্থিতিতে, আর যারা inbound ট্যালেন্টের ওপর নির্ভর করেছিল তারা সমস্যায় পড়ে। AI মার্কেটও এই পথে এগুচ্ছে। ফেব্রুয়ারি ২০২৬ এ a16z এর এক জরিপে দেখা গেছে, ৭৮% এন্টারপ্রাইজ CIO OpenAI ব্যবহার করছে এবং ৪৪% Anthropic ব্যবহার করছে, যেখানে বাজারে একীভূতির প্রক্রিয়া চলছে। যখন এন্টারপ্রাইজ ক্রেতারা মূলত দাম, সাপোর্ট, বিক্রেতার ঝুঁকি এবং ইন্টিগ্রেশন গভীরতায় মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করবেন, তখন বিক্রয় আলাপচারিতা বর্তমানের চেয়ে আরও জটিল হয়ে উঠবে—প্রচলিত ইনবাউন্ড চাহিদা নির্ভর পদ্ধতির চেয়ে। নিবেশকদের জন্য এগুলোর গুরুত্ব অপরিসীম। OpenAI ২০২৬ সালে তার কর্মীসংখ্যা প্রায় দ্বিগুণ করে ৮, ০০০ করতে চায়, যেখানে ব্যাপকভাবে বিক্রয় ও গ্রাহক সংশ্লিষ্ট বিভিন্ন ভূমিকা বাড়ানো হচ্ছে। Anthropic লক্ষ্য করছে ২০–২৬ বিলিয়ন ডলার রাজস্ব, যা ডেলয়েট, কগনিজেন্ট, ও Snowflake এর সঙ্গে অংশীদারিত্বের মাধ্যমে সমর্থিত, অনেক বাস্তবায়ন জটিলতা আউটসোর্সিং করছে। উভয় কৌশলই জটিল সংগঠনিক খরচের সঙ্গে জড়িত, যাকে উল্টে দেওয়া কঠিন। মার্চ ২০২৬ এ রয়টার্সের প্রতিবেদনে জানা গেছে, OpenAI এবং Anthropic ব্যক্তিগত সম্পদ যৌথ উদ্যোগে প্রতিযোগিতা করছে, যেখানে OpenAI ১৭. ৫% গ্যারান্টেড মিনিমাম রিটার্ন দিয়ে পার্টনার আকর্ষণ করছে। এই কৌশলগুলো মূলত চলমান inbound বিক্রয় গতি উপর ভিত্তি করে—যদি এই গতি ক্ষয়ে যায়, তখন স্থির ব্যয় কাঠামো বড় ঝুঁকি সৃষ্টি করে। আরও, যারা inbound পরিবেশে প্রশিক্ষিত বিক্রয় নেতারা থাকেন তারা সহজ বাজারের জন্য উপযুক্ত নিয়োগ ও ব্যবস্থাপনা প্যাটার্ন অনুসরণ করেন, যা একটি ট্যালেন্ট নির্বাচন সমস্যা তৈরি করে, যা সংস্থার স্তরগুলোর মধ্যেও বৃদ্ধি পায়। Horowitz এটাই বলেন, মূল্য বিনিয়োগকারী দৃষ্টিভঙ্গিতে সঠিক বিক্রয় প্রতিভা নিয়োগের জন্য: উচ্চশিক্ষিত ও নামকরা লোগো দেখলে ধারনা করবেন না, কারণ তা অবারো বিক্রয় দক্ষতার নিশ্চয়তা দেয় না। বরং, বাজারের অবমূল্যায়নপ্রাপ্ত ব্যক্তিদের খুঁজুন—তাদের যাদের ক্যারিয়ার কম পরিচিত সংস্থাগুলিতে ছিল, যেখানে তারা প্রতিদ্বন্দ্বীদের বিরুদ্ধে লড়াই করে সব চুক্তি পেত, অর্গানিক inbound ছাড়াই পাইপলাইন গড়ে তুলত এবং কেবলমাত্র আরএফপি-তে উপযুক্ত কিনা যাচাই করে সংগ্রাম করত। এই ধরনের বিক্রেতারা সাধারণত OpenAI বা Anthropic থেকে আসেন না, বরং তাদের রাজস্ব দক্ষতা থাকা এমন সংস্থা থেকে আসে যেখানে বাস্তব বিক্রয় দক্ষতা আদায় করতে হয়। এই ধরনের অভিজ্ঞতা ও উপস্থিতি তাদের মূল্যবান নিয়োগ করে। তাদ্বার মূল পরীক্ষা হল, এই AI জায়ানতরা কি দ্রুত দল বাড়াতে পারবে যখন বাজার আর স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিক্রয় চালাতে থাকবে না।