„Cunoașterea este putere”, a afirmat faimosul filozof Francis Bacon. Cu toate acestea, multe companii încă se bazează în mare parte pe instinct, mai degrabă decât pe date concrete, atunci când urmăresc potențiali clienți, fiind înarmate în major part cu persona de marketing tradiționale — personaje fictive create pentru a reprezenta segmentele țintă, așa cum descrie Wrike. com. Totuși, aceste persona adesea nu sunt suficiente. Construite din interpretări subiective sau din date fragmentate din CRM, ele tind să fie superficiale și incomplete, limitând încrederea și eficacitatea echipelor de vânzări în întâlnirile critice. În timp ce vechiul adagiu era „Există o aplicație pentru asta”, astăzi poate fi mai potrivit să spunem: „Există AI pentru asta”. Mark Osborne, CEO al Modern Revenue Strategies, susține persona sintetice — profiluri dinamice, alimentate de inteligență artificială, care evoluează prin combinarea datelor reale și presupuse. Aceste persona învață din interacțiunile continue, oferind o înțelegere mai profundă și mai nuanțată a prospectilor. Acest concept analogiază „Clonele de Minte AI”, recreări avansate ale expertizei persoanelor, care permit utilizatorilor să acceseze înțelepciunea unor figuri istorice precum Peter Drucker sau Friedrich Nietzsche. Osborne subliniază că persona sintetică integrează surse diverse de date: inputuri reale de la clienți, obținute din interviuri și comunicări, insight-uri de la terți provenite din recenzii ale competitorilor și social media, precum și date demografice sau psihografice de la terți, uneori completate cu predicții ale AI. Această combinație bogată ajută echipele de vânzări să simulate și să anticipeze comportamentul unui prospect mult mai precis decât metodele tradiționale. Geoff Woods, autorul „The AI Driven Leader”, evidențiază o altă utilizare inovatoare a AI: atribuirea unor roluri AI pentru extragerea de cunoștințe, prin intermediul unor interviuri în care AI intervievează utilizatorul, ajutând la descoperirea insight-urilor strategice. Astfel, AI depășește capabilitățile unor instrumente statice precum calculatoarele sau motoarele de căutare, transformându-se într-un partener dinamic — capabil să socializeze într-un mod interactiv, asemănător unui dialog uman, și să imite răspunsurile clienților sau să ofere sfaturi bine informate. Principalul motor al acestor progrese este Modelele de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLMs).

Spre deosebire de chatbot-urile simple, LLM-urile înțeleg limbajul uman nestructurat în mod nuanțat, captând contextul și raționamentul dincolo de simpla potrivire de cuvinte, conform IBM. Ele pot rezuma conținut, depana coduri sau redacta texte legale, adaptându-se la numeroase sarcini. LLM-urile pot fi comparate cu oracole moderne — consultate odinioară de figuri istorice precum Alexandru cel Mare — pentru reducerea incertitudinii și ghidarea procesului decizional. Această provocare umană persistentă, o „asimetrie a cunoașterii”, face ca prevederile să fie dificil de realizat, dar și să stimuleze inovația. Persona sintetică bazată pe LLM-uri permite acum echipelor de vânzări și marketing să anticipeze reacțiile clienților și să adapteze strategiile cu o precizie fără precedent. Marketerii pot testa mesaje diferite pe persona sintetică pentru a obține engagement optim, în timp ce echipele de vânzări le utilizează pentru a exersa în scenarii „hard mode”, îmbunătățind abilitățile de încheiere a dealurilor. Osborne povestește despre un client din industria curățeniilor uscate, care se baza pe conveniență ca pilon de brand, dar nu era sigur care aspect — programul extins, serviciile sau prețurile — ar fi avut cel mai mare impact. În loc să supună la noroc decizia, acesta a folosit o persona sintetică pentru a genera insight-uri bazate pe date, îmbunătățindu-și semnificativ abordarea de marketing. Impactul persona sintetice merge mult dincolo de vânzări. Ele promit să redefinească modul în care se gestionează incertitudinea în diverse domenii ale vieții. Chiar și aplicațiile aparent jucăușe, precum studenții care creează persona sintetice pentru a naviga interacțiunile sociale prin notițe în școală, nu sunt departe — la fel cum adopția pe scară largă a AI părea improbabilă odinioară. În esență, persona sintetică alimentată de AI reprezintă un salt transformator în înțelegerea și interacțiunea cu oamenii, transformând o căutare de lungă durată pentru a acoperi golurile de cunoaștere într-o realitate practică, dinamică, pentru afaceri și nu numai.