People. ai-ն ստեղծել է եկամտի թիմերի համար AI տվյալների հիմնասյունը 2016 թվականից, շատ շուտ հայտնվելուց առաջ, երբ «AI-հայրենիք» տերմինը դեռ մեծ տարածում չէր գտել։ Մասնագիտացած Օլեգ Ռոգյնսկու կողմից հիմնադրված, ով Ուկրաինայից ემիգրետ էր և սովորում էր Բոստոնյան համալսարանում, ընկերությունը մշակել է մոդելներ, որոնք հիմնված են միլիարդավոր վաճառքային փոխազդկությունների վրա՝ էլեկտրոնային նամակներից, հանդիպումներից և հաղորդագրություններից։ Նրանք հավաքագրել են 197 միլիոն դոլար ներդրում լավագույն ներդնողներից՝ ICONIQ Capital, Andreessen Horowitz և Lightspeed, ընկերության գնահատումը հասել է 1. 1 միլիարդ դոլարի և սպասարկում են խոշոր հաճախորդներին՝ Red Hat, Palo Alto Networks, Verizon, Zoom, Five9, Snowflake և IBM։ Այժմ գլխավոր տնօրեն Ջասոն Ամբրոուզի ղեկավարությամբ և Gartner-ի 2025 թվականին հրատարակած Magic Quadrant-ը գնահատելով որպես Visionary, People. ai-ն փոխվում է՝ « եկամտի ողջամիտ առարկան» դառնալուց՝ « պատասխանատու հարթակ» եկամտի առաջնորդների համար։ Նրանց առկա հիմնական խնդիրն է 2026 թվականին եկամտի թիմերը շարունակական մարտահրավերներ են տեսնում. CRMs-ում շղարշացված տվյալներ, որոնք գրեթե երբեք չեն թարմացվում՝ ռեպերների կողմից; զրույցների ինտելեկտը հասկանում է զանգերը, բայց չեն կապում դրանց հետ պիպլայնները; կանխատեսումները հիմնված են աղյուսակների վրա՝ նուրբ զգացողություններով և անբավարար տվյալներով; և BI հրատարակություններն ցույց են տալիս միայն անցյալ արդյունքները՝ ոչ թե իրական ժամանակի տեղեկությունները։ Այս պատճառով ղեկավարները միայն կարող են ենթադրել, արդյոք նպատակներին կհասցվի։ Այս խնդիրն առաջացնում է այն, որ չեն քաղում և կապում այն բազմաթիվ տվյալները, որոնք պարունակվում են էլեկտրոնային նամակներում, օրացույցներում, Zoom զանգերում և Slack հաղորդագրություններում։ People. ai-ը ստեղծվել է բարձրացնել այս տեղեկատվությունն ու դարձնել այն գործածական՝ հավաքագրելով և իրական գործառույթում դնելով եղած մեծ, բայց դեռuntapped activity data-ը։ Այս գործառույթը վաղուց էր մտածվել՝ այն նախքան AI-բում, GPT-ը և լայնածավալ AI-հայրենիքների քննարկումներն սկսվելը։ Հիմնադորդի փորձը և ընկերության հիմքը Օլեգ Ռոգյնսկին խորապես գիտեր, թե ինչ խնդիրներ կա տվյալների որակում. նախկինում աշխատել է Nstein Technologies-ում (նախնական NLP ընկերություն), հիմնել Semantria-ը (ուր էլ API-ով իրականացվում էր սենթիմենտ վերլուծության առաջին ամպային համակարգը, որը հետո ձեռք եկավ Lexalytics-ից), և աշխատել է H2O. ai-ում։ 2007-ին, երբ նրա օպերատորական տնօրենը վերանայեց բոլոր դաշինքները միայն CRM-ը մաքուր պահելու համար, սա ցույց տվեց տվյալների որակի խնդիրների կարևորությունը։ Այդ գաղափարը մեծ թափ ստացավ՝ ընկերությունը ստացավ 150, 000 ԱՄՆ դոլար սանիմալ ներդրում և հիմնադրվեց՝ մտքում՝ գաղափարը, որ վաճառքների ակտիվությունների տվյալները ամենամեծ արժեքն են, բայց ոչ ոք չի հնարավորություն տալիս դա արդյունավետ կերպով հավաքագրել, և որ AI-ն կարող է բացահայտել այդ պոտենցիալը։ Նաև այն մասնակցել է Y Combinator-ի ամառային շրջափուլի 2016թ. և հոլդինգի՝ Scale AI և OpenAI ընկերությունների հետ, և այդ գործում հայտնվեց նոր AI ալիքի հետ միասին։ Ինչ է տարբերակում People. ai-ը Բազմաթիվ եկամտային ինտելեկտուալային գործիքներ, ինչպիսիք են Gong-ն (զանգերի ձայնագրման գործիք), Outreach-ն (լՐԾԸՆԴՀԱՆԻԿՀԵԼՈՒԾՆԵՐ), կամ Clari-ն (նախագծային առաջադրանքներ), սկսել են որպես նեղ առանձնահատկությունների՝ զանգերի ռեկորդագրում, ներգրավման սԾԶԵԼՈՒԾՆԵՐ, կամ կանխատեսումներ, բայց People. ai-ը կառուցվել է որպես տվյալների շերտ սկզբից։ - Ավտոմատ գործունեության հավաքագրում՝ ինտեգրված է էլեկտրոնային նամակներին, օրացույցներին և հանդիպումների գործիքներին, և տրամադրում է ավտոմատ կերպով հավաքագրել բոլոր փոխազդկությունները՝ առանց ձեռքով մուտքագրման։ Իր հեղինակային AI-ն (49 պատվենտ ետ պիդ) ճիշտ կապում է activity-ները հաշիվների, հնարավորությունների և կոնտակտների հետ CRM-ում՝ ձեռք բերելով բարդին պարունակություն բիզնեսի մասսայի ստանդարտներում։ - «Պատասխանի հարթակ» մոտեցում՝ փոխարինելով դashboard-ներին, ապահովում է հստակ պատասխաններ՝ ինչ է որոշ հասակային շրջաններ կնքվում, ինչու են կորցնում, թե քանի ռեպեր պետք է օգնություն կամ նշանավորման գոտի։ Սա հիմնված է ինքնական տվյալների վրա՝ վաճառքի ժամանակահատվածների և միլիոնավոր փոխազդկությունների մասին։ Տարբերությունն այն է, որ թեև մեծ ծավալի տվյալներն ապահովում են բավականին հզոր տվյալների պատյան՝ 9 տարիների, միլյանրի բազայի և միլիոնավոր բիզնես կոնտակտների միջոցով, սակայն այն մեծ տարբերություն է տալիս ինքը՝ էական ընտրության հնարավորություն տալու գիտելիքին։ - AI-հարուստ կանխատեսում՝ սկսած 2025 թվականի հոկտեմբերից՝ նորաձև կանխատեսման այս միջոցառումը հիմնված է տարբերվող մոտեցման վրա՝ վերացնելով զուտ ներդրումային որոշումների համար։ Նախատեսում է միտումների մասին՝ կախված գործողությունների, հոսքերի, շահագրգիռ կողմերի ներգրավման և պատմության մասին։ Այս միջոցը բարձրացնում է կանխատեսման նոտան՝ 20-30% կողմից: - Օգնության մեթոդոլոգիայի արագ վերարտադրություն՝ ռեպերների կողմից առանց լրացուցիչ ֆորմաների լրացման։ Հաշվի առնելով, օրինակ, MEDDPICC մեթոդիկան, People. ai-ի AI-ն գնահատում է գործարքի թեմատիկ շրջադարձը, ցույց տալով թե որտեղ գտնվում է ռեպերը՝ և առաջարկում միջոցներ՝ նոր քայլեր։ Օրինական գործառնական օրինակ՝ Five9 ընկերությունը Five9-ն՝ ամպային կապի կենտրոն, օրինակ է՝ ինչպես է փոխում People. ai-ը գործը։ Նրանց վաճառքի արդյունավետության փոխնախագահը ուզում էր ունենալ համապարփակ տեսլական ակտիվությունների և գործարքների առողջության մասին։ Անփորձառու գործառնականը և թիմը խնայեցին ավելի քան 1000 ժամ ակտիվ տվյալների մուտքագրությունից։ Փորձարկումից պարզվեց, որ IT անձնավորությունների ներգրավումն անմիջապես մեծացնում է գործարքների չափը՝ ապացուցելով հուշում, որը մինչ այդ չի ապացուցվել։ Սա թույլ տվեց պերսոնայի վրա հիմնված մարկետինգային ռազմավարություններ։ Նրանք նաև ինտեգրեցին People. ai-ի հնարավորությունների գնահատականը Salesforce-ում, ինչը հեշտացրեց բրոուքթրոուտը և օգնում էր գործիքային ձեռնարկներ։ Սա մի նոր մակարդակ է՝ բիզնեսի վերափոխում՝ հեռու միայն տեղեկատվականության բովանդակությունից։ Ներմուծման փոփոխություն՝ Ջասոն Ամբրոուզ 2025 թվականի հոկտեմբերին Ռոգյնսկին հանձնեց գլխավոր գործադիր տնօրենի դերը Ջասոն Ամբրոուզին։ Ռոգյնսկին կենտրոնանեց պաշտպանության տեխնոլոգիաների վրա, իրենց առաջմղելով որպես նորարար։ Ամբրոուզն ընդգծում է, որ հաճախորդները պահանջում են ժամանակին և ճշգրիտ պատասխաններ՝ հիմնված ներկայումս գործնական իրականության վրա, ոչ թե կրկնվող դashboard-ների վրա։ Նրա տեսլականը՝ պատասխանների վրա կենտրոնանալ՝ նկատի ունենալով՝ հարցերը, ի պատասխան՝ AI-ն, որը կառավարում է պատասխանները, գործողությունները և արդյունքները։ 2026 թվականի կանխատեսումը վաճառքի ղեկավարների համար նշում է՝ մարդու և AI-ի նոր բաժանում՝ մարդիկ կենտրոնանում են հարցերի և նպատակների վրա, AI-ն՝ պատասխանների և գործողությունների վրա։ Ինչ է տարբերակում People. ai-ը Հիմնական երեք գործոններն են, որոնք տարբերակում են People. ai-ին. 1.

Տվյալների ամրոց՝ ինքնական ու բազում տարիների վաճառքային գործունեության տվյալները, որոնք կապվում են էլեկտրոնային նամակների, հանդիպումների, օրացույցների և հեռախոսազանգերի հետ՝ ընդլայնելով այն կապը CRM-ի հաշիվների և հնարավորությունների հետ։ Սա far beyond call transcript-ներ կամ engagement-ային գործիքներ, որոնք միայն մի մասամբ կան։ 2. Հաստատված ճշգրտություն՝ կարևոր խնդիրն այն է, որ շատ հեշտ չէ հոգեպես ճիշտ կապել activity-ները կոնտակտների և գործարքների հետ առանց սխալների։ People. ai-ը դա դարձրել է արդյունք՝ մոտ տաս տարի աշխատանքով։ Five9 ընկերությունը ընտրեց նրանց՝ լավագույն activity-մասնընկած ճշգրտությունը հիմք ընդունելով՝ դա ապահովում է վստահելի կանխատեսումներ, մարզում և պիպլայնի կառավարում։ 3. Էնտերփրայզ-կարգի վստահելիություն՝ այն պլատֆորմը, որն ապահովում է խիստ անվտանգություն, համապատասխանություն, ինտեգրացիա և ընդունակություն։ Նրանց ակտիվ հաճախորդներ են՝ Palo Alto Networks, Verizon, Red Hat, Snowflake, IBM և այլոք, և Gartner-ի 2025 Magic Quadrant-ը ցույց է տալիս, որ դա պրոդուկտային մակարդակի հասանելիություն ունի։ Ազգնքային հաղորդագիր՝ վաճառքի ղեկավարների համար CRO-ներին և սելզ-նի փոխնախագահներին՝ People. ai-ը լուծում է հիմնական խնդիրներն՝ տվյալների որակի և կանխատեսումների ճշգրտության, իսկ այն ամենակարևորը՝ վկայում՝ ինչ իրականում տեղի է ունենում գործարքներում։ Միջկական վերակազմավորումը՝ 2-4 թիմ։ Ներկայացվում է էլեկտրոնային նամակների, օրացույցների և CRM-ի ինտեգրման միջոցով՝ առանց մեծ IT միջամտությունների, և ավելի խելացի՝ ավելացնում է գիտելիքների ճշգրտությունը՝ ձեր վաճառքների գործընթացում։ Իր սեփական AI-լրավորած տվյալների շերտը, որը հավաքագրվել է տարիների ընթացքում, իսկ արդեն այսօր՝ առևտրային մրցակցության հասնելու համար, իրական հիմք է՝ շուկայի ավտոնոմ վաճառքի, և առավելագույնում։ Դա ոչ միայն ֆունկցիա է, այլ նաև ուժեղ մրցակցության պատվար։