Az OpenAI drámai módon bővítette vállalati értékesítési csapatát, két év alatt 10 főről 500 főre növelve, miközben az Anthropic gyorsan követte példáját, és 2026-ra 20-26 milliárd dolláros bevételt céloz meg. Mindkét vállalat agresszíven toboroz, a valószínűleg legegyszerűbb vállalati értékesítési környezetben a szoftvervilég történetében. Ez azonban kihívásokat is felvet. Ben Horowitz egy nemrégiben a Sequoia Capitalnál tartott beszélgetésben hangsúlyozta, hogy a vásárlók már eleve hajlamosak OpenAI-tól és Azonic-tól vásárolni AI-megoldásokat, így ez inkább kockázatos értékesítési környezetet, sem mint előnyt teremt. Ezt a jelenséget "Order-Taker Problem"-nek nevezik, amit a Cloudflare vezérigazgatója, Matthew Prince ismert el 2023 májusában, hozzátéve, hogy sok értékesítő főként azzal ért el sikereket, hogy egyszerűen "rendelteket vett fel", mivel a termékek iránti kereslet rendkívül magas volt, és sokan azzal értékesítettek, amit kínáltak. Amikor a makrogazdasági körülmények megváltoztak, a Cloudflare körülbelül 100 értékesítőt küldött el, akik csak az új üzlet kb. 4%-áért feleltek, így feltárult egy strukturális gyengeség a forró piacokon: ha a bejövő kereslet ennyire erős, a valódi értékesítési képesség mérhetetlenné válik, és középszintű értékesítők is kiválóvá és vezető pozícióba kerülhetnek valódi értékesítési képességek nélkül – egészen addig, amíg a bejövő kereslet csökkenni nem kezd. A sales szakértő, TechSalesGuy példáján keresztül láthatjuk, hogy ez saját testvérének tapasztalatán is jól látszik egy olyan cégnél, ahol az értékesítés felét egyszerű rendelésfelvétel teszi ki. Az OpenAI és az Anthropic legújabb bővülései azonban fennáll annak a kockázatának, hogy olyan csapatokat hoznak létre, amelyek csak az inbound lendületre tudnak ülni, és hiányoznak belőlük a valódi értékesítési készségek – azok, amelyek gyors változásokhoz, szakmai tudáshoz kötöttek, és inkább a márka révén jutalmaznak, mint a valódi szakértelem révén. Horowitz összehasonlítja ezt a 1990-es években kifejlesztett szigorú értékesítési diszciplinával, amelyet a PTC fejlesztett ki, egy olyan cégnél, ahol a termék nehezen telepíthető, bemutatható és értékesíthető volt, ezért a képviselőknek systematic account mappinget, versenytársi helyzetkiszorítást és deal-by-deal technikai indokolást kellett elsajátítaniuk. Hivatkozik a saját eszményi munkatársára a Databricksnél, Ron Gabriskóra, aki bizonyította képességeit a kihívást jelentő termékek értékesítésével, és ugyanazt a módszert alkalmazza az Okta felvételnél, ahol olyan jelölteket keres, akik nem csupán lelkesedéssel mutatkoznak be, hanem kérdeznek, kvalifikálják a potenciális munkáltatót. Ez a fajta ösztönzés és fegyelem adja a valódi értékesítési képességet, mely szükséges a nehezebb üzletek lezárásához. A piac történelmi visszaesései is ezt a dinamikát példázzák: a Salesforce 2001-es dot-com visszaesésekor kialakult kvalifikációs szigorítás a korábban inbound-optimális képességű értékesítőknél; a Facebook reklámtartalmának növekedése lelassult 2012-ben, amikor a hirdetők már mérhető ROI-t kerestek; és az AWS körülbelül 2015-ben szembesült valódi versennyel az Azure és a Google Cloud agresszív vállalati ügyfelekért folytatott küzdelemben. Azok a vállalatok, amelyek sikeresen vették ezt az akadályt, már korábban tapasztalták a kemény értékesítési körülményeket, míg a bejövő tehetségre alapozók elakadtak. Az AI-piacon ez a tendencia folytatódik.

Egy február 2026-i a16z felmérés szerint 78%-uk használja az OpenAI-t, és 44%-uk az Anthropicot, miközben konszolidáció zajlik. Ahogy a vállalati vásárlók egyre inkább a ár, támogatás, beszállítói kockázat és az integráció mélysége felé fordulnak, az értékesítési beszélgetések összetettebbé válnak, mint a mai, bejövő igényekre alapozó megközelítés. A befektetők számára ez komoly kockázatokat jelent. Az OpenAI tervezi, hogy 2026-ra közel megkétszerezze létszámát, elérve a 8000 főt, és erőteljesen invesztál értékesítésbe és ügyfélkapcsolati szerepkörökbe. Az Anthropic 20-26 milliárd dolláros bevételt céloz, támogatva partnerekkel, mint a Deloitte, a Cognizant és a Snowflake, akik az implementációs komplexitás nagy részét kiszervezik. Mindkét stratégia költséges szervezeti tényezőket rejt, amelyeknek visszafordítása nehéz lehet. Továbbá, a Reuters március 2026-ban arról számolt be, hogy az OpenAI és az Anthropic versenyeznek privát tőke közös vállalkozásokért, az OpenAI 17, 5%-os garantált minimum hozamot ajánlva a partnereknek. Ezek a stratégiák nagyban a folyamatos inbound értékesítésre épülnek; ha ez megtörik, a fix költségszerkezet komoly kockázatot jelent. Ráadásul azok a sales vezetők, akik ingyen nyert ügyfelek közegében nőttek fel, hajlamosak azokat a felvételi és vezetési mintákat alkalmazni, amelyek csak könnyű piacokon működnek, így tovább örökítve a tehetség-kiválasztási problémát, ami szervezeti szinteken fokozódik. Horowitz javasolja a befektetői értékelhárító módszert a megfelelő értékesítési tehetség kiválasztására: ne a presztízses logókat keressük, mivel azok nem garantálják a kivételes értékesítési képességet. Inkább olyanokat keressünk, akiket a piac alulértékel, például olyanokat, akik kisebb nevezettségű cégeknél küzdöttek azért, hogy minden üzletet megszerezzenek, saját pipeline-t építettek organikus inbound nélkül, és rendszeresen diszlokálták a versenytársakat, nemcsak arra várva, hogy egy nyerő RFP-t nyerjenek. Ezek a képviselők általában nem az OpenAI vagy az Anthropic alkalmazottai, hanem olyan cégeknél szereztek valódi értékesítési tapasztalatot, ahol valódi szakértelemre volt szükség. Az elérhetőségük és tapasztalatuk értékessé teszi őket a felvétel szempontjából. Végső soron, ezeknek a nagy AI-cégeknek nem az a fő tesztje, hogy meg tudják-e növelni a csapataikat egy gazdasági fellendülés idején, hanem az, hogy az újonnan felvett értékesítők képesek-e megőrizni és fejleszteni vállalati számláikat, amikor a piac már nem hajtja automatikusan a sales-t.