ადამიანები. ai 2016 წლიდან ქმნის AI მონაცემთა საფუძველს შემოსავლის გუნდებისთვის, წინასწარ დაჩრდილული "AI-native" ტერმინის გავრცელებამდე. დაარსა ოლეგ رخინскиემ, რომელმაც ემიგრაცია განახორციელა უკრაინიდან და სწავლობდა ბოსტონის უნივერსიტეტში. კომპანია შეიმუშავა მოდელები, რომლებიც იწვებოდა მილიარდობით ს Verkaufs ინტერაქციის მონაცემებზე ელფოსტებიდან, შეხვედრებიდან და შეტყობინებებიდან. მან დააგროვა 197 მილიონი დოლარი წამყვან ინვესტორებიდან, როგორიცაა ICONIQ Capital, Andreessen Horowitz და Lightspeed, მიაღწია 1. 1 მილიარდი დოლარის შეფასებას და სერვისებს უწევს მსხვილ მომხმარებელს, როგორ ნათლია Red Hat, Palo Alto Networks, Verizon, Zoom, Five9, Snowflake და IBM. ახლა, გენერალი დირექტორ ჯייסონ ამბროზის მართვით და Gartner-ის 2025 წლის Magic Quadrant-ის დეკლარირებით, როგორც "როვენიუს ოპერაციული ინდუსტრიის ვიზიონერი", ადამიანები. ai იცვლის თავის როლს, როგორც "თანამშრომლობის ცნობიერების" ინსტრუმენტიდან "პასუხის პლატფორმად" შემოსავლის ლიდერებისთვის. მთავარი პრობლემა, რომელსაც ისინი ექვემდებარებიან 2026 წელს, შემოსავლის გუნდები აწყდებიან უწყვეტ გამოწვევებს: CRM-ები ავსებულია უგულებელყოფილი მონაცემებით, რომელიც რეპერებმა იშვიათად განაახლეს; საუბრის ინტელექტუალური ხელსაწყოები დარეგისტრირდებიან ზარებს, მაგრამ არ აკავშირებენ მათ რეალურ გაყიდვებთან; პროგნოზები დამოკიდებულია სფრედშიტებზე, რომლებიც ეფუძნება შინაგან გრძნობებს და არასრულყოფილ მონაცემებს; ხოლო BI დაფები უკეთილებს მხოლოდ წარსულის შედეგებს და არა რეალურ Zeit-ინსაიდებს. შედეგად, ლიდერები მხოლოდ ვიფიქრებენ, წარმოუდგენლად რაიმე მიზნის შესრულებას. ამ ხანგრძლივ პრობლემას საფუძვლად უდევს იმ მონაცემების აკრეფის და კავშირის უნარს, რომლებიც ემსახურებიან ელფოსტებს, კალენდარებს, Zoom ზარებს და Slack შეტყობინებებს. ადამიანები. ai შექმნეს ზუსტად იმისთვის, რომ შეაგროვოს და გამოიყენოს ამ უსარგებლო but უნიკალური აქტივობის მონაცემები. მათი პირვანდელი ინვესტიცია ამ მიზანში, წინ წასწარიდა AI ბუმს, GPT- ს და ფართო AI-native დისკუსიებს. დამფუძნებლის სარწმუნოება და კომპანიის წარმომავლობა ოლეგ رخინскиეს გამოცდილებამ დაარწმუნა ადამიანები. ai-ის შექმნაში. წინა პოსტების როლი შედიოდა Nstein Technologies-ში, სადაც მუშაობდა ნაზიანს-მოვლენების ნეირონული შარების სისტემებში, Semantria-ის დამფუძნებლად (პირველი ღრუდან Sentiment Analysis API- ს გაყიდულიყო Lexalytics-ს), და H2O. ai-ის მექანიკური სწავლების გუნდში. მნიშვნელოვანი მომენტი იყო 2007 წელი, როდესაც მისი ოპერატორი (COO) პაუზით შეუჩერებს გაყიდვებს ერთი კვირით, მხოლოდ CRM-ის გასუფთავებისთვის. ეს სტიქიური შეცდომა კიდევ უფრო შეეხო მონაცემების ხარისხის პრობლემებს გაყიდვებში. ეს გრძნობა საბოლოოდ განავითარა კომპანიამ 2016 წელს, როდესაც სტარტაპმა წამოიწყო რწმუნებით 150 ათას დოლარიდან და კონცეფციით: გაყიდვების აქტივობის მონაცემები — ყველაზე ღირებული რესურსია ორგანიზაციისთვის, მაგრამ მისი ეფექტური გამოყენება ვერ ხერხდებოდა, და AI-ს შეუძლია ამ მონაცემებს განკარგოს. წინასწარ მონაწილეობდა Y Combinator-ის ზაფხულის 2016-ის კლაპში, რომელიც გამოირჩეოდა Scale AI და OpenAI–ის გვერდით, და სწორედ მაშინ გამოჩნდა თანამედროვე AI-ის ხლართში. რას განასხვავებს ადამიანებს. ai სხვა შემოსავლის ინატელიგენციის ინსტრუმენტებისგან, რომლებიც გავრცელდნენ შემოსავლის სხვადასხვა ფუნქციონალისგან, როგორებიცაა ზარის ჩანაწერი (Gong), შეჭरების სერიული გაშლა (Outreach) ან პროგნოზი (Clari), ადამიანები. ai შეიქმნა როგორც მონაცემთა ფენა თავიდანვე. - ავტომატური აქტივობების აკრეფა: ნაწარმოები შეერთებული ელფოსტთან, კალენდართან და კონფერენციურ საშუალებებთან, ადამიანები. ai ავტომატურად იწერს ყველა მომხმარებლის საუბარს და აქტივობას. მისი პატენტული AI (ხუთი საოცრება გარანტირებული, 50+ თვითმმართველობით მოლოდინში) ზუსტად ამორჩევს აქტივობებს ანგარიშებს, შესაძლებლობებს და კონტაქტებს CRM-ში, რაც რთული ამოცანაა ხშირად სარეალო მასშტაბამდე. - "პასუხის პლატფორმის" მიდგომა: სისტემამ გადადი დაფებიდან ზუსტ პასუხებზე — მაგალითად, რომელ განახლებები დაიხურება ამ კვარტალში, რა იწვევს წაგებებს, ან რეპერმა რა დახმარებას ელოდება — რეალურ აქტივობაში დაფუძნებული, არა მოსაზრებაზე. ამის წყაროა ერთადერთი დიდი მონაცემთა ბაზა, სადაც 9 წლის მონაცემები, მილიარდობით დინამიკებით და მილიონობით გარიგებით, 160 მილიონზე მეტი საკომუნიკაციო კონტაქტით არის გამოლაგებული და შექმნილი მონაცემთა მიტების შეცდომების წინააღმდეგ. - AI-native პროგნოზირება: შემუშავებული 2025 წლის ოქტომბერში, ეს პროგნოზირების ინსტრუმენტი იყენებს მორწმუნე ქვედა დონის ანალიზს დილერის აქტივობას, მოძრავობას, მონაწილეთა გაერთიანებას და ისტორიულ მონაცემებს. ის განსაზღვრავს რისკებს, როგორიცაა აქტივობის გარღვევა და შეუთავსებლობა, რაც ზრდის პროგნოზების სიზუსტეს 20-30%-ით. - მეთოდოლოგიის ზუსტი დასუფთავება მავნებლობის გარეშე: კომპანიებში, რომლებიც იყენებენ მეთოდებს როგორ MEDDPICC, ადამიანები. ai აკონტროლებს დილერის პროცესებს, ადგენს მათი პროცესის მომენტებს და გეურჩევა ნაბიჯებს — ყოველივე ამას ისე, რომ თქვენი რეპერები არ იძულებოდეს გამოთვალონ დამატებითი ფორმები. პრაქტიკული შედეგი: Five9-ის მაგალითი Five9, ღრუდან კონტაქტ ცენტრების შეთავაზება, არის მაგალითი იმისა, როგორ გამოიყენებს ადამიანები. ai. მათი სელვების ეფექტიანობის ვიცე-პრეზიდენტი ითხოვდა მთლიან სურათს აქტივობების და სამართლიანი ბიზნეს მდგომარეობის.

მათთან ერთად, ადამიანები. ai-ის გამოყენებით, გამოარკვეს ინვოისების საათები, და ამით ხარჯები გაუადვილდათ მათ მიერ მონაცემების ხელმოწერაზე. უფრო მნიშვნელოვანი იყო, რომ მონაცემების ანალიზის შედეგებით აღმოჩნდა, რომ IT პერსონათი პირდაპირ უწყობდა გარიგების ზომას — ეს გაურკვეველი ჰუნჩი იყო ადრე — და ინტეგრირეს პერსონასთან დაკავშირებული მარკეტინგული სტრატეგიები. ასევე, შემოიტანეს Opportunity Scorecards Salesforce-ში, რათა დაეხმარათ გუნდს გასწავლით სიღრმისეულ დონეზე. ეს იყო მორიგი ბიზნესის ტრანსფორმაცია, არა უბრალოდ ანალიზით, არამედ პრაქტიკის შესრულებით. ხელმძღვანელობის გადაბარება: ჯייסონ ამბროზი 2025 წლის ოქტომბერში, رخინскиემ გადმოსცა CEO-ის ფუნქცია ჯייסონ ამბროზს, რომელიც წინასწარი მარკეტისა და სტრატეგიის ხელმძღვანელად მუშაობდა. რწმუნნკური ხაზგასმით განაგრძობს მის იდეას — რომ მომხმარებლებს სჭირდებათ დროული და ზუსტი პასუხები, აგებული თანამედროვე ბიზნეს რეალობასზე, რაშიც არ შედის სუსი ფანტაზია. მისი ხედვა — პასუხების მიტანა ზუსტი და სწრაფი, მოქმედების და დასკვნების მიმართ, არის ახალი გზავნილი, რომელიც გარდაქმნის ადამიანები. ai-ის მარშრუტს მომავალი სტრატეგიისთვის. 2026 წლის პროგნოზით, შემოსავლის ლიდერებს ფორმირდება ადამიანურ-მხარდაჭერის და AI-ის შორის ზღვარი: ადამიანები იკვლევენ კითხვებს და მიზნებს, AI უვლის პასუხებს, ქმედებებს და შედეგებს. რა განასხვავებს ადამიანებს. ai სამი მთავარი ფაქტორი: 1. მონაცემთა მტკიცებულება: ანუ, მთლიანად 9 წლის განმავლობაში შემუშავებული proprietary გაყიდვების აქტივობების მასალა, რომელიც აერთიანებს მილიარდობით ინტერკაციულ მასალას და over 160 მილიონი ბიზნეს კონტაქტს, ქმნის შეუდარებელ აქტივობის გრაფიკს — ელფოსტებთან, შეხვედრებთან, კალენდარებთან და კონფერენციებთან დაკავშირებული მონაცემებით, far beyond call transcripts or engagement tools. 2. სიზუსტე და საიმედოობა: მთავარი გამოწვევაა ზუსტი აქტივობების ფეხდაფეხ გამორჩევა სწორ კონტაქტებზე, გარიგებებზე, ანგარიშებზე, რათა გამორიცხოს შეცდომები. ადამიანები. ai- ს მიეწოდება ეს წლები, და მოდის მაღალი სიზუსტე, რაც აუცილებელია სანდო იმისთვის, რომ უწინასწარ გქონდეს რეალისტური პროგნოზები და სწორი მართვა. 3. სერვერული მობილობა: კომპანიების, როგორებიცაა Palo Alto Networks, Verizon, Red Hat, Snowflake და IBM, მუდმივად ენდობიან მათ პლათფორმას, რომელიც მოიპოვებს გაძლიერებულ უსაფრთხოებას, შესაბამისობას, ინტეგრაციას და მასშტაბურობას. მათი ვიზიონერი სტატუსი Gartner-ის 2025 წლის Magic Quadrant-ის Revenue Action Orchestration-ში აძლიერებს მტკიცებულებას იმისა, რომ ეს მასშტაბური პლატფორმაა მომავალი. ძირეულმაიმედებელი მესიჯი გაყიდვების ლიდერებისთვის CRO-ებს და გაყიდვების ვიცე-პრეზიდენტებს, ადამიანები. ai უზრუნველყოფს პრობლემების გადაჭრას CRM-ის მონაცემების სიზუსტესა და პროგნოზების სიზუსტეში, და აუდიტის გასაგებად რეალურ აქტივობებში, არა წარმომადგენლის ხსნებში. მისი იმპლემენტაცია ხერხდება 2-4 კვირაში, და ინტეგრირდება ელფოსტა, კალენდარი და CRM მინიმალური IT რესურსით. ორგანიზაცია მუდმივად იზარდება და ზრუნავს კონკრეტულ პროცესზე, კონკრეტული კონტექსტის საფუძველზე. მიიღო ინვესტიცია AI მონაცემთა ინფრაწოტურაში წლების წინ, ვიდრე კონკურენტები, ამიტომ ადამიანებმა. ai-ს აქვს კრიტიკული საკუთრებას — ზუსტი, კონტექსტური, რეალური მონაცემები, სადაც მყიდველებისა და გამყიდველების ურთიერთობები რეალურ დროს ფიქსირდება. ეს არაა უბრალოდ ფევერები; ესაა ძლიერი კონკურენტული მტკიცებულება. SaaStr-ის AI აპლიკაცია ორშაბათისთვის ამ კვირის რჩევა — ეს არის არა პილოტი ან დემო, არამედ სრულფასოვანი, ოპერაციული და გამოთვლითი ROI-ს მქონე ბიზნესის საშუალება, რომელიც რეალურად უზრუნველყოფს ზრდას.