एआई एंटरप्राइज बिक्री में चुनौतियां: OpenAI और Anthropic का तेजी से विस्तार बाजार के जोखिमों के बीच
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OpenAI और Anthropic ने अपने एंटरप्राइज सेल्स टीमों का तेजी से विस्तार किया है, जिसमें OpenAI दो साल में 10 से बढ़कर 500 कर्मचारियों पर पहुंच गया है और Anthropic 2026 तक 20-26 बिलियन डॉलर की आय का लक्ष्य रखता है। दोनों कंपनियों ने बहुत हद तक "ऑर्डर-टेकरे" बिक्री मॉडल पर भरोसा किया है, जिसमें कम अनुभव वाले प्रतिनिधि इनबाउंड मांगे का प्रबंधन करते हैं बजाय इसके कि वे सक्रिय रूप से नई व्यवसायिक अवसर उत्पन्न करें। जबकि यह रणनीति वर्तमान में मजबूत रुचि का फायदा उठाती है, यदि इनबाउंड मांग घटती है तो यह जोखिम भरा हो सकता है, क्योंकि ये प्रतिनिधि अक्सर खाता बनाने, प्रतिस्पर्धियों को परास्त करने और खरीदारों को उचित रूप से पात्रता निर्धारित करने में कौशल नहीं रखते। उद्योग के नेता जैसे Salesforce, Facebook, और AWS इन क्षमताओं के महत्व पर जोर देते हैं ताकि दीर्घकालिक विकास सुनिश्चित हो सके। वेंचर कैपिटल दबाव और लागत सीमाओं का सामना करते हुए, OpenAI और Anthropic को चाहिए कि वे उन बिक्री पेशेवरों को भर्ती करें जिनके पास जटिल बिक्री चक्र का प्रबंधन करने का कौशल है, बजाय इसके कि केवल प्रतिष्ठित रिज़्यूमे वाले उम्मीदवारों पर भरोसा करें। ये विशेषज्ञ मूल्य निर्धारण, एकीकरण चुनौतियों और विक्रेता जोखिमों का सामना करने के लिए बेहतर तरीके से तैयार हैं, जो आज खरीदार के निर्णय को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं। अंततः, दीर्घकालिक सफलता सुनिश्चित करने के लिए, दोनों कंपनियों को केवल इनबाउंड बिक्री की धारणा पर निर्भर रहने से आगे बढ़कर एक रणनीतिक और सक्रिय बिक्री दृष्टिकोण में निवेश करना चाहिए।OpenAI ने अपने एंटरप्राइज़ सेल्स टीम का विस्तार बहुत ही बड़े पैमाने पर किया है, दो साल के भीतर इसके कर्मचारी 10 से बढ़कर 500 हो गए हैं, और Anthropic भी तेजी से आगे बढ़ रहा है, जिसका लक्ष्य 2026 तक 20 से 26 अरब डॉलर की आय प्राप्त करना है। दोनों कंपनियां जबरदस्त माहौल में भर्ती कर रही हैं, जो कि सॉफ्टवेयर इतिहास में शायद सबसे आसान एंटरप्राइज़ सेल्स का माहौल हो सकता है। लेकिन, इस परिदृश्य में कुछ चुनौतियां भी हैं। Ben Horowitz ने हाल ही में एक सिकोइया कैपिटल चर्चा में बताया कि खरीदार पहले से ही OpenAI और Anthropic से AI खरीदने के लिए तैयार हैं, जिससे यह बिक्री का जोखिमपूर्ण माहौल बन गया है, ना कि एक लाभ। इस घटना को "ऑर्डर-टेकर प्रॉब्लम" कहा जाता है, जिसे Cloudflare के CEO Matthew Prince ने मई 2023 में मान्यता दी। उन्होंने स्वीकार किया कि कई सेल्सपर्सन मुख्य रूप से “ऑर्डर लेने” में सफल होते हैं, क्योंकि उत्पाद की भारी मांग के कारण व्यापक समस्याओं का समाधान कर रहे हैं। जब मैक्रोइकॉनॉमिक परिस्थितियां बदलीं, तो Cloudflare ने लगभग 100 सेल्स कर्मचारियों को बाहर किया, जिन्होंने केवल लगभग 4% नए व्यवसाय में योगदान दिया, जिससे बाजार की इस संरचनात्मक कमजोरी का पता चला कि जब इनबाउंड मांग इतनी अधिक होती है, तो वास्तविक बिक्री कौशल का कोई माप नहीं रह जाता। इस माहौल में mediocre प्रतिनिधि ऊंचाई तक पहुंच जाते हैं, और नेतृत्व में स्थान बनाते हैं, बिना असली बिक्री कौशल के—जब तक कि इनबाउंड मांग में गिरावट न आ जाए। TechSalesGuy ने अपने भाई के अनुभव का जिक्र किया है, जो एक high-demand कंपनी में सेल्स का काम कर रहा था, जहां आधा काम आसान ऑर्डर लेना था। OpenAI और Anthropic में हाल ही में हुई नियुक्तियों का यह जोखिम है कि वे इनबाउंड मोमेंटम पर अच्छा प्रदर्शन करने वाले टिम बना सकते हैं, लेकिन उनमें मूल बिक्री क्षमताएं नहीं हो सकतीं—ऐसे कौशल जो अक्सर जल्दी नौकरी बदलने और ब्रांड की प्रतिष्ठा से पुरस्कृत होते हैं बजाय विशेषज्ञता के। Horowitz इस चीज़ की तुलना 1990 के दशक की PTC से करते हैं, जिसने अपनी जटिल उत्पाद की स्थापना, डेमो और बिक्री के कठिन अनुभव से कठोर बिक्री अनुशासन विकसित किया। इस कंपनी ने सिस्टमेटिक अकाउंट मैपिंग, प्रतिस्पर्धात्मक प्रतिस्थापन और सौदे-दर-सौदे तकनीकी औचित्य जैसे कौशल बनाए। उन्होंने अपने benchmarks hire, Ron Gabrisko, का उदाहरण दिया, जिसने चुनौतीपूर्ण उत्पाद बेचकर अपनी योग्यता साबित की। जब उन्होंने Okta के लिए हायरिंग की, तो वे ऐसे उम्मीदवार पसंद करते थे जो कंपनी का गहरा निरीक्षण करें और योग्यता तय करें, बजाय केवल उत्साह दिखाने के। ऐसे स्वाभाव और अनुशासन ही सही बिक्री क्षमताएं विकसित करते हैं जो मुश्किल सौदे को बंद करने के लिए जरूरी हैं। ऐतिहासिक मार्केट गिरावटें भी इस धारणा का प्रमाण हैं। Salesforce का 2001 का डॉट-कॉम मंदी, जिसमें पूर्व इनबाउंड-ऑप्टिमाइज्ड रैप्स पर क्वालिफिकेशन का अनुशासन लागू किया गया; फेसबुक का 2012 विज्ञापन वृद्धि में धीमापन, जब विज्ञापनदाता मापने योग्य ROI की तलाश में थे; और AWS का 2015 के आसपास, जब Azure और Google Cloud ने आक्रामक तरीके से एंटरप्राइज़ ग्राहकों को लक्षित किया। जो कंपनियां इन बदलावों को सफलतापूर्वक पार करती हैं, उनके पास कठिन बिक्री परिस्थितियों का अनुभव पहले से होता है, जबकि जो दल इनबाउंड टैलेंट पर निर्भर रहते हैं, उन्हें संघर्ष का सामना करना पड़ता है। AI बाजार भी इसी दिशा में बढ़ रहा है। एक फरवरी 2026 का a16z सर्वेक्षण दिखाता है कि 78% एंटरप्राइज़ CIOs OpenAI का उपयोग कर रहे हैं और 44% Anthropic का, और इन कंपनियों का विलीनीकरण हो रहा है। जैसे-जैसे एंटरप्राइज़ खरीदार कीमत पर, समर्थन, विक्रेता जोखिम और इंटीग्रेशन की गहराई पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, बिक्री की बातचीत आज की तुलना में अधिक जटिल हो जाएगी। निवेशकों के लिए ये जोखिम काफी महत्वपूर्ण हैं। OpenAI अपनी 2026 की संख्या को लगभग दोगुना कर, 8, 000 कर्मचारियों को नियुक्त करने की योजना बना रहा है, जिसमें बिक्री और ग्राहक संबंधी भूमिकाओं में भारी निवेश है। Anthropic का लक्ष्य 20–26 अरब डॉलर की आय है, जो Deloitte, Cognizant, और Snowflake जैसी साझेदारियों द्वारा समर्थित है, यह अधिकतर कार्यान्वयन जटिलताओं को आउटसोर्स कर रही है। दोनों रणनीतियां महंगे संगठनात्मक कारकों को जन्म देती हैं, जिनको उलटना मुश्किल होता है। Reuters ने मार्च 2026 में रिपोर्ट किया कि OpenAI और Anthropic निजी इक्विटी संयुक्त उद्यमों के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, जिसमें OpenAI 17. 5% की गारंटीड न्यूनतम रिटर्न का प्रस्ताव कर रहा है ताकि भागीदार आकर्षित किए जाएं। ये रणनीतियां भी इनबाउंड बिक्री की वर्तमान धीमी रफ्तार पर निर्भर हैं; यदि इसमें गिरावट आई, तो स्थिर लागत संरचना गंभीर जोखिम पैदा कर सकती है। साथ ही, जो सेल्स लीडर्स पूरी इनबाउंड माहौल में प्रशिक्षित होते हैं, वे अक्सर केवल आसान बाजारों के लिए उपयुक्त भर्ती और प्रबंधन पैटर्न की नकल करते हैं, जिससे भर्ती की एक खामी बनी रहती है, जो संगठन के हर स्तर पर बढ़ती रहती है। Horowitz इस बात का सुझाव देते हैं कि सही बिक्री प्रतिभा की भर्ती के लिए वैल्यू-इन्वेस्टर दृष्टिकोण अपनाना चाहिए। प्रतिष्ठित ब्रांडों को नजरअंदाज करें, क्योंकि वे असाधारण बिक्री क्षमता की गारंटी नहीं देते। इसके बजाय, उन व्यक्तियों की तलाश करें जो बाजार में अत्यधिक मूल्यवान नहीं हैं—जिनकी करियर छोटी कंपनियों में रही है, जहां उन्हें हर सौदे के लिए संघर्ष करना पड़ा, जैविक इनबाउंड के बिना पाइपलाइन बनानी पड़ी, और भरोसेमंद प्रतिस्पर्धियों को स्थानांतरित करना पड़ा, न कि केवल अनुकूल RFP का जवाब देना। ऐसे प्रतिनिधि आमतौर पर OpenAI या Anthropic से नहीं आते, बल्कि उन कंपनियों से जो असली बिक्री कौशल की मांग करते थे। इनकी उपलब्धता और अनुभव इन्हें मूल्यवान बनाते हैं। अंततः, इस AI विशालकाय के लिए असली परीक्षा यह है कि क्या नई टीम बाजार में अधिक तेजी से बंद करने और ग्राहक बनाए रखने में सक्षम होगी, जब बाजार अब स्वचालित बिक्री को प्रेरित नहीं करता।
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