OpenAI ขยายทีมฝ่ายขายสำหรับองค์กรอย่างรวดเร็วจาก 10 เป็น 500 คนในเวลาไม่ถึงสองปี โดย Anthropic ก็เดินตามอย่างรวดเร็ว โดยมุ่งหวังรายได้ระหว่าง 20 พันล้านถึง 26 พันล้านดอลลาร์ ภายในปี 2026 ทั้งสองบริษัทกำลังจ้างงานอย่างเต็มที่ในสภาพแวดล้อมการขายองค์กรที่อาจเป็นสภาพแวดล้อมที่ง่ายที่สุดในประวัติศาสตร์ของซอฟต์แวร์ อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้ก็ก่อให้เกิดความท้าทาย ด้วย Ben Horowitz ได้เน้นย้ำในพูดคุยกับ Sequoia Capital เมื่อไม่นานนี้ว่า ผู้ซื้อในปัจจุบันมีแนวโน้มที่จะซื้อ AI จาก OpenAI และ Anthropic อยู่แล้ว ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงมากกว่าที่จะเป็นข้อได้เปรียบ ปรากฏการณ์นี้ ซึ่งเรียกว่า "ปัญหา Order-Taker" ถูกยอมรับโดย Matthew Prince CEO ของ Cloudflare เมื่อพฤษภาคม 2023 ซึ่งเขายอมรับว่า พนักงานขายจำนวนมากสำเร็จได้ดีโดยการ "รับคำสั่งซื้อ" เป็นหลัก เนื่องจากความต้องการในผลิตภัณฑ์ที่แก้ปัญหาทั่วไป เมื่อสภาพเศรษฐกิจมหาภาคเปลี่ยนไป Cloudflare ก็ลดพนักงานขายราว 100 คน ซึ่งทำงานเพียง 4% ของธุรกิจใหม่ เผยให้เห็นข้อบกพร่องเชิงโครงสร้างในตลาดร้อน เมื่อความต้องการเข้ามามากจนเกินไป ความสามารถในการขายที่แท้จริงจะไม่สามารถวัดผลได้ ทำให้ตัวแทนขายธรรมดาสามารถประสบความสำเร็จและขึ้นสู่ตำแหน่งผู้นำโดยไม่มีกระบวนการขายที่แท้จริง จนกว่าความต้องการภายในจะลดลง TechSalesGuy นักวิเคราะห์ด้านการขายอธิบายเรื่องนี้ผ่านประสบการณ์ของพี่ชายเขาที่ทำงานในบริษัทที่มีความต้องการสูง ซึ่งครึ่งหนึ่งของงานขายคือการรับคำสั่งซื้ออย่างง่ายๆ ความเร่งรีบในการจ้างพนักงานใน OpenAI และ Anthropic เสี่ยงที่จะสร้างทีมที่เชี่ยวชาญในการตามกระแสความต้องการภายใน แต่ขาดทักษะขายพื้นฐานซึ่งเป็นทักษะที่มักนำไปสู่การเปลี่ยนงานอย่างรวดเร็วโดยได้รับการยกย่องจากชื่อเสียงของแบรนด์ แทนความเชี่ยวชาญที่แท้จริง Horowitz เปรียบเทียบเรื่องนี้กับวินัยการขายอย่างเข้มงวดที่พัฒนาโดย PTC ในยุค 1990 ซึ่งเป็นบริษัทที่ผลิตภัณฑ์ยากต่อการติดตั้ง สาธิต และขาย ซึ่งบังคับให้ตัวแทนฝึกฝนการทำแผนที่บัญชีอย่างเป็นระบบ การแทรกแซงของคู่แข่ง และการพิสูจน์ความชำนาญทางเทคนิคต่อดีลแต่ละดีล เขายกตัวอย่างการจ้างงานที่ประสบความสำเร็จที่สุดในช่วงเวลานั้น คือนาย Ron Gabrisko ซึ่งพิสูจน์ความสามารถโดยการขายผลิตภัณฑ์ที่ท้าทาย จากนั้นก็ใช้แนวคิดเดียวกันในการจ้างงานที่ Okta โดยเลือกผู้สมัครที่สอบถามและประเมินบริษัทที่จ้างมากกว่าที่แสดงความกระตือรือร้น ซึ่งลักษณะนิสัยเช่นนี้และวินัยที่เข้มงวดเป็นพื้นฐานที่สร้างความสามารถในการขายจริง ซึ่งจำเป็นสำหรับการปิดดีลที่ยากลำบาก ปรากฏการณ์ในประวัติศาสตร์ของตลาดที่ตกต่ำก็เป็นตัวอย่างเช่น การชะลอตัวของ Salesforce ในปี 2001 ซึ่งบังคับให้ตัวแทนขายที่เคยเน้นการรับคำสั่งซื้อเข้ามามีวินัยในการคัดกรอง การเติบโตของโฆษณาบน Facebook ช้าลงในปี 2012 เมื่อโฆษณาหา ROI ที่วัดผลได้ชัดเจนมากขึ้น และ AWS ก็เผชิญกับคู่แข่งจริงรอบปี 2015 เมื่อ Azure และ Google Cloud เข้าชิงกลุ่มลูกค้าองค์กร บริษัทที่รับมือกับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ได้อย่างดีมักเป็นทีมขายที่มีประสบการณ์ในสภาพแวดล้อมที่เข้มงวด ส่วนบริษัทที่พึ่งพาแต่ความสามารถในการรับคำสั่งซื้อภายในก็ประสบความลำบาก ตลาด AI ก็เดินตามเส้นทางเดียวกัน ผลสำรวจจาก a16z เมื่อกุมภาพันธ์ 2026 พบว่า 78% ของ CIO ฝ่ายองค์กรใช้ OpenAI และ 44% ใช้ Anthropic ขณะเดียวกันก็มีความพยายามรวมกิจการกันอย่างต่อเนื่อง เมื่อผู้ซื้อในองค์กรเริ่มเน้นเรื่องราคา การสนับสนุน ความเสี่ยงของผู้ขาย และความลึกของการบูรณาการ การสนทนาเรื่องการขายจะซับซ้อนมากกว่าวิธีการรับคำสั่งซื้อในปัจจุบัน สำหรับนักลงทุน ความเสี่ยงนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง OpenAI วางแผนที่จะขยายทีมงานในปี 2026 เกือบสองเท่าเป็น 8, 000 คน โดยเน้นลงทุนในตำแหน่งฝ่ายขายและฝ่ายดูแลลูกค้าอย่างมาก Anthropic ตั้งเป้ารายได้ระหว่าง 20–26 พันล้านดอลลาร์ สนับสนุนโดยความร่วมมือกับ Deloitte, Cognizant และ Snowflake ซึ่งเป็นการจ้างบริษัทภายนอกเพื่อจัดการความซับซ้อนในการดำเนินงาน ระบบนี้ยังเต็มไปด้วยต้นทุนและความเสี่ยงที่ยากจะย้อนกลับ ยิ่งไปกว่านั้น Reuters รายงานในมีนาคม 2026 ว่า OpenAI และ Anthropic แข่งขันกันในตลาดร่วมทุนแบบเอกชน โดย OpenAI เสนอผลตอบแทนขั้นต่ำที่รับประกัน 17. 5% เพื่อดึงดูดพาร์ทเนอร์ กลยุทธ์เหล่านี้พึ่งพาการรักษาโมเมนตัมการขายในแนวรับอย่างต่อเนื่อง หากความ momentum นี้ลดลง โครงสร้างต้นทุนคงที่ก็เสี่ยงต่อความล้มเหลว ยิ่งไปกว่านั้น ผู้นำด้านการขายที่เก่งในสภาพแวดล้อมที่เน้นรับคำสั่งซื้อภายใน มักจะแพร่กระจายแนวคิดการจ้างงานและการบริหารที่เหมาะสมเฉพาะตลาดที่ง่าย ทำให้เกิดช่องโหว่ในการคัดเลือกพนักงานซึ่งจะสะสมและส่งต่อในระดับองค์กร Horowitz เสนอแนวทางการจ้างงานแบบเน้นคุณค่าของนักลงทุนว่า ไม่ควรให้ความสำคัญกับโลโก้ที่มีชื่อเสียง เพราะไม่ได้รับประกันความสามารถในการขายที่ยอดเยี่ยม ควรมองหาบุคคลที่ถูกมองข้ามโดยตลาด—ผู้ที่มีประสบการณ์ในบริษัทเล็กๆ ที่ต้องสู้เพื่อให้ได้ดีลแต่ละดีล แข่งขันกับคู่แข่งที่แข็งแกร่ง สร้างพายป์ไลน์โดยไม่อาศัยความต้องการภายใน และสามารถแทรกแซงบริษัทเดิมอย่างเป็นระบบ บุคคลเหล่านี้มักไม่ใช่คนจาก OpenAI หรือ Anthropic แต่เป็นจากบริษัทที่ฝึกฝนฝีมือการขายอย่างแท้จริง ความพร้อมและประสบการณ์ของพวกเขาทำให้เป็นการจ้างงานที่มีคุณค่า ท้ายที่สุด ความท้าทายที่แท้จริงสำหรับยักษ์ใหญ่ด้าน AI ไม่ใช่แค่การขยายทีมในช่วงบูม แต่คือความสามารถของทีมขายใหม่ในการรักษาและขยายฐานลูกค้าองค์กร เมื่อการตลาดไม่สามารถผลักดันยอดขายโดยอัตโนมัติอีกต่อไป