Kopsavilkums un pārveidojums: People. ai kopš 2016. gada veido mākslīgā intelekta datu pamatus ienākumu komandu atbalstam, jau pirms termins “AI-native” kļuva populārs. Uzņēmumu ir dibinājis Olegs Rogynskijs, kurš emigrēja no Ukrainas un mācījās Bostonas Universitātē. Tā izstrādātie modeļi tiek trenēti uz miljardiem pārdošanas interakciju datiem no e-pastiem, sanāksmēm un ziņojumiem. Peļņu uzņēmums ir savācis 197 miljonus USD no vadošajiem investoriem, piemēram, ICONIQ Capital, Andreessen Horowitz un Lightspeed, tā vērtība ir sasniegusi 1, 1 miljardu USD, un klientu lokā ir tādi giganti kā Red Hat, Palo Alto Networks, Verizon, Zoom, Five9, Snowflake un IBM. Tagad uzņēmumu vada izpilddirektors Džasons Ambroze, un tas ir atzīts par “Telpiskās redzamības nākotnes” vizionāru Gartner 2025. gada Magic Quadrant līdzekļos ienākumu akciju sadarbības platformā. No “ienākumu intelektu” rīka tas pārvēršas par “atbildes platformu” ienākumu vadītājiem. Galvenais problēmas saturs 2026. gadā ienākumu komandas saskaras ar pastāvīgām problēmām: CRM ir piepildīti ar novecojušiem datiem, kurus retos atjauno pārdevēji; sarunu inteliģences rīki fiksē zvanus, bet nesasaista tos ar pārdošanas iecerēm; prognozes balstās uz tabulām, kas veidotas pēc subjektīviem vējiem un nepilnīgas informācijas; un Business Intelligence panelis rāda tikai pagātnes rezultātus, nevis reāllaika atziņas. Tādēļ vadītājiem ir tikai spēles, vai mērķi tiks sasniegti. Šī ilggadējā problēma ir radusies no nespējas efektīvi iekļaut un sasaistīt bagātos datu avotus no e-pastiem, kalendāriem, Zoom zvanēm un Slack ziņojumiem. People. ai tika dibināts, lai tieši šo atrisinātu – apkopotu un padarītu darbībā izmantojamu plašo, bet neizmantoto aktivitātes datu daudzumu. Uzņēmuma sākotnējās investīcijas paredzēja, ka pārdošanas aktivitāšu dati ir visvērtīgākie uzņēmuma resursi, bet to nepilnvērtīga apstrāde traucēja pilnvērtīgi izmantot AI potenciālu, kas pirms tam nebija daudzsēja. Dibinātāja pieredze un uzņēmuma izcelsme Olegs Rogynskijs ir dziļi iepazinies ar uzņēmējdarbību un datu procesiem. Pirms People. ai viņš strādāja uzņēmumos Nstein Technologies (ar NLP pirmajiem soļiem), dibināja Semantria (pirmo mākoņa žāvēšanas analīzes API, vēlāk pārdeva Lexalytics), un ir veidojis mašīnmācīšanās risinājumus H2O. ai. Kritiska pieredze 2007. gadā – kad viņa operacionālais direktors nedēļu vien pārsvarā veica CRM tīrīšanu – uzsvēra datu kvalitātes nozīmi pārdošanā. Šī atziņa vadīja uzņēmuma izveidi 2016. gadā ar 150 000 USD investīcijām un uzsvaru: pārdošanas aktivitāžu dati ir visvērtīgākie uzņēmuma resursi, bet tos sargāt un izmantot efektīvi neveic neviens – AI varētu šo risināt. Pēc dalības Y Combinator vasaras 2016. gada grupā kopā ar Scale AI un OpenAI, People. ai kļuva par modernās AI ēras priekšskatījumu. Kas atšķir People. ai Atšķirībā no citiem ienākumu inteliģences rīkiem, kas bieži ir attīstīti no šauriem funkcionalitātes elementiem, piemēram, zvanīšanas ierakstiem (Gong), iesaistīšanās sekvencēm (Outreach) vai prognozēšanas algoritmiem (Clari), People. ai ir izstrādāts kā datu slānis no paša sākuma. - Automātiska aktivitāšu ievākšana: integrējoties ar e-pastiem, kalendāriem un konferenču rīkiem, tas automātiski fiksē katru klienta kontaktu un sarunu, neierakstot manuāli. Patenti (49 apstiprināti, vēl 50 pieņemti) nodrošina precīzu aktivitāšu sasaisti ar kontiem, iespēju un kontaktpersonām CRM sistēmā, kas ir sarežģīts uzdevums lielos uzņēmumos. - “Atbildes platforma”: pāreja no vispārējas portāla vadības uz sniegšanu konkrētām atbildēm – piemēram, kuri darījumi ir iespējami noslēgt šajā ceturksnī, kāpēc ir zaudējumi vai kura pārdevēja palīdzība nepieciešama –, balstoties uz patieso aktivitāšu datu masīvu. Tas ir balstīts uz milzīgu un pilnībā savu datu bāzi, kas ietver 9 gadus, miljardiem interakciju, miljoniem darījumu un vairāk nekā 160 miljoniem kontaktiem, radot spēcīgu datu aizsardzības slāni. - AI pamatota prognozēšana: uzsākta 2025. gada oktobrī, tā izmanto pieeju no apakšas uz augšu, analizējot darījumu iesaisti, attīstību, ieinteresēto pušu aktīvu iesaisti un vēsturi.

Tas uzlabo prognožu precizitāti par 20-30 %, brīdinot par riskēm, piemēram, aktivitātes samazināšanos vai neatbilstībām. - Metodoloģijas ievērošana bez papildu sloga: izmantojot dažādus pārdošanas paņēmienus, piemēram, MEDDPICC, People. ai ar mākslīgā intelekta palīdzību novērtē darījuma kontekstu, nosaka attiecīgā pārdevēja gaitas posmu un sniedz ieteikumus nākamajiem soļiem, neprasot papildus formu aizpildi. Praktisks piemērs: Five9 gadījuma izpēte Five9, mākoņa klientu apkalpošanas centra pakalpojumu sniedzējs, ir vislabākais piemērs, cik ļoti cilvēki-ai ir mainījusi procesu. To vadītājs ir ieguvis pilnu pārskatu par aktivitātēm un objektīvi novērtējis darījumu veselību. Ieviešot People. ai, viņi ir ietaupījuši vairāk nekā 1 000 stundas gadā manuālam datu ievadīšanai. Taču vēl svarīgāk ir tas, ka datu analīze atklāja, ka IT personu iesaiste tieši palielina darījumu lielumu – agrāk tas bija tikai uzticams pieņēmums, bet tagad pierādīts –, ļaujot veidot mērķtiecīgas reklāmas un mārketinga stratēģijas. Tāpat uzņēmums ir integrējis People. ai ar Salesforce, izveidojot iespēju uzlabot komandas sākotnējo apmācību ar uzdevumu grāmatām. Šī ir radikāla uzņēmējdarbības pārmaiņa, kas pārsniedz vienkāršus analītikas risinājumus. Vadības pārmaiņas: Džasons Ambroze 2025. gada oktobrī Rogynskijs nodeva izpilddirektora amatu Džasonam Ambrozem, kas agrāk bija vadījis mārketingu un stratēģiju. Rogynskijs koncentrējās uz aizsardzības tehnoloģijām, apvienojot inovāciju ar mērķi. Ambroze uzsver, ka klientiem nepieciešami precīzi un virzīti atbildes, kas balstītas uz pašreizējo biznesa realitāti, nevis pārlieku informatīvas vadības saskarnes. Viņa redzējums – prioritāte ir sniegt atbildes, nevis analīzes, un veikt darbus, nevis tikai iegūt atziņas – ietekmē uzņēmuma attīstības plānu nākotnē, īpaši AI paaudzei. Viņa 2026. gada pārskats tiem, kas vadīs pārdošanas komandas, paredz izveidot skaidru cilvēka un AI sadarbības hierarhiju: cilvēki uzdot jautājumus un veido mērķus, bet AI sastāda atbildes, realizē darbības un novērtē rezultātus. Kāpēc People. ai ir izceļams Trīs galvenie faktori atšķir People. ai: 1. Datu aizsargslānis: deviņus gadus ilgā privāti iegūto pārdošanas aktivitāšu datu krātuve – miljardu interakciju un vairāk nekā 160 miljonu uzņēmumu kontaktpunktu – nodrošina nebijušu aktivitāšu grafiku, sasaistot e-pastus, sanāksmes, kalendārus un konferenču platformas ar CRM kontiem un iespēju, pārsniedzot call transcript vai tiešsaistes iepirkumu rīku noskaņojumu. 2. Precizitāte: galvenais izaicinājums ir sasniegt, lai automātiski un bez kļūdām sasaistītu aktivitātes ar pareiziem kontaktiem, darījumiem un kontiem. To viņi ir uzlabojuši apmēram desmit gadu. Pieņēma izvēli Five9, kas nopietni uzticas viņu precizitātei un ir pamats uzticamai prognozēšanai, apmācībai un pārdošanas plānu vadībai. 3. Uz uzņēmuma vajadzībām pielāgota drošība un mērogojamība: kopš uzņēmuma darbības uzsākšanas viņi sadarbojas ar tādiem klientiem kā Palo Alto Networks, Verizon, Red Hat, Snowflake un IBM. Viņu platforma ir veidota, lai atbilstu rūpīgiem drošības un atbilstības standartiem, un Gartner 2025. gada Magic Quadrant vizionāru status apstiprina tās uzņēmuma līmeņa gatavību. Svarīga paziņojuma vēsts pārdošanas vadītājiem CRO un viceprezidenti pārdošanas strukturētāk un precīzāk var saprast, kas notiek ar klientiem, jo People. ai atklāj patieso aktivitāšu stāvokli, nevis tikai pārdevēja stāstus. Uzstādīšana aizņem 2-4 nedēļas, integrējot e-pastus, kalendārus un CRM ar minimālu IT iesaisti, un tā kļūst ar katru dienu gudrāka, pielāgojoties uzņēmuma pārdošanas procesam. Pateicoties tam, ka uzņēmums ir investējis AI datu infrastruktūrā daudzus gadus pirms citiem, tas ir ieguvis nozīmīgu konkurences priekšrocību: precīzus, kontekstuālus datus par interesentiem un pārdevējiem, kas ir pamats AI agentu un autonomas pārdošanas nākotnei. Tas nav tikai funkcionalitātes aspekts – tā ir spēcīga konkurences dzanka. SaaStr AI App of the Week atsaucas uz tiem AI līdzekļiem, kas ir nevis demonstrācijas vai prototipi, bet pilnvērtīgi uzsākti un saņem atdevi no investīcijām B2B uzņēmumos.