Jason Lemkin poprowadził rundę seedową poprzez SaaStr Fund w jednorożcu Owner. com, platformie opartej na sztucznej inteligencji, która zmienia sposób funkcjonowania małych restauracji. Dołączył do niego niedługo potem Kyle Norton i, po wolniejszym początku, szybko rozwinął firmę do prawie 100 milionów dolarów rocznego przychodu (ARR) w ciągu kilku lat, z dynamicznym skalowaniem. Zarówno Jason, jak i Kyle otwarcie dzielą się spostrzeżeniami i doświadczeniami z wdrożeń agentów AI, przy czym Kyle nadzoruje teraz zespół sprzedaży liczący ponad 100 osób, wspierany AI, a Jason i Amelia w SaaStr zarządzają ponad 20 agentami AI. **Top 10 wniosków:** 1. Agenci AI osiągają lepsze wyniki niż średni handlowcy (AEs/SDRs), choć nie dorównują najlepszym; to zasadniczo zmienia struktury zespołów GTM. 2. Pierwszy agent AI, którego wdrażasz, powinien być szkolony i zarządzany osobiście przez CRO lub CMO — agencje czy konsultanci nie wystarczą; wymaga to około 30 dni dedykowanej pracy. 3. Skup się na jednej lub dwóch narzędziach głęboko, zamiast rozpraszać się wieloma dostawcami; wybierz jednego sprawdzonego i jednego startupu do porównania. 4. Salesforce nadal jest kluczowe jako centralne miejsce, gdzie wiele autonomicznych agentów AI wymienia się danymi i spostrzeżeniami. 5. „Środkowa droga” umiarkowanego wzrostu zanika — albo dążysz do szybkiego skalowania (10-krotne mnożniki), albo akceptujesz wolniejszy wzrost (15-20%). 6. Priorytetowo rozmawiaj z Forward Deployed Engineers od dostawców, by zapewnić płynne wdrożenie; same funkcje to za mało, by zapewnić sukces. 7. Szkolenie każdego agenta sumiennie przez 30 dni jest konieczne; zaniedbanie tego procesu powoduje niepowodzenia AI. 8. Rozwiązuj najboleśniejsze problemy klienta na początku za pomocą AI — testuj stronę internetową w trybie incognito, napraw to, co frustruje klientów. 9. Zespoły sprzedaży wspomagane AI są około 3 razy bardziej produktywne na przedstawiciela, co prowadzi do wyższych kwot i wzrostu, a nie do mniejszej liczby zatrudnień. 10. Elitarni SDR-zy, którzy skutecznie zarządzają AI, będą mieli wynagrodzenia 2-3 razy wyższe, a ich wydajność powinna osiągać 10-krotność. **Tło:** Skręt SaaStr w kierunku AI rozpoczął się od frustracji z powodu kosztownych handlowców odchodzących bez uprzedzenia podczas kluczowych momentów, co skłoniło do przejścia na agenty napędzane sztuczną inteligencją. Od wdrożenia pierwszego agenta w maju, SaaStr korzysta już z ponad 20 agentów generujących ponad 1 milion dolarów przychodu, a AI przewyższa wynikami średnich oraz średnio-wysokich przedstawicieli. Konsekwencja: role GTM na średnim poziomie coraz bardziej tracą na znaczeniu, chyba że podniesie się ich kompetencje w zakresie AI. **Aktualny stan:** AI wciąż jest na wczesnym etapie wdrożeń w GTM — dziś „hiperpersonalizacja” w komunikacji obejmuje jedynie minimalne, dynamiczne treści, lecz w przyszłości AI będzie wykorzystywała kompleksowe dane i interakcje z klientami do tworzenia wysoce skutecznych komunikatów o poziomie naśladującym najlepszą działalność ludzką. Wczesne niepowodzenia SDR-ów opierały się na niedojrzałych modelach LLM; obecnie stabilne rozwiązania, a większość problemów wynika z braku odpowiedniego szkolenia. **Zasada 30 dni:** Wdrożenie agenta AI obejmuje trzy fazy w ciągu 30 dni: - Dni 1-7: Przygotowanie danych i tworzenie przykładowych wyników, - Dni 8-21: Codzienna analiza i korekta, - Dni 22-30: Gotowość do produkcji z minimalną ilością błędów. Pominięcie tego procesu skutkuje słabą wydajnością, którą błędnie przypisuje się AI. **Wskazówki dla liderów:** CRO i CMO muszą osobiście być zaangażowani w wdrożenie AI, by nie zostać wyprzedzonym — nie opłaca się już polegać na agencjach czy konsultantach na początku.

Doświadczeni liderzy sami szkolili agentów, zanim oddali tego obowiązek innym. **Wybór dostawcy:** Skup się na rozwiązaniu jednego najważniejszego problemu (np. AI SDR, RevOps). Przed podpisaniem umowy rozmawiaj bezpośrednio z Forward Deployed Engineer. Na pierwszy projekt przeznacz około 50-100 tys. dolarów, koncentrując się na ROI, a nie oszczędnościach w zatrudnieniu. Nie rozpraszaj się na nadmierne oceny wielu dostawców — dwie dobre opcje wystarczą. **AI w obsłudze inbound:** Szybkie zwycięstwa przynosi AI wspomagające inbound, umożliwiające natychmiastowe, wysokiej jakości interakcje z potencjalnymi klientami, eliminując opory w kwalifikacji i skracając cykle sprzedażowe — co obecne legacy procesy nie potrafią skutecznie zrobić. **Rola Salesforce:** Salesforce funkcjonuje jako centralne repozytorium danych, w którym wiele agentów AI wymienia informacje, rozstrzygając konflikty i upraszczając integracje. Chociaż AgentForce wymaga więcej konfiguracji, jego głęboka integracja z Salesforce często daje mu przewagę. **Wpływ na produktywność:** AI może zwiększyć produktywność przedstawicieli nawet 3-krotnie, ale nie eliminuje potrzeby zatrudniania, z powodu wysokiego zapotrzebowania na szybki wzrost i niedoboru talentów. Specjaliści skutecznie zarządzający AI będą oczekiwać wynagrodzenia 2-3 razy wyższe, a ich output musi to uzasadniać. **Rzeczywistość rynkowa:** „Złota strefa” wzrostu (potrójny-trójkąt, podwajanie, podwajanie) — kiedyś przyciągająca połowę inwestorów VC — obecnie zapewnia finansowanie tylko około 10%. Założyciele muszą rozciągać kapitał, walczyć o pracowników i realistycznie oceniać możliwości pozyskania funduszy, korzystając z narzędzi AI jak saastr. ai/aivc. **Wybór ścieżki:** Jest wyraźny podział— - Ciężka praca na rzecz hiper-wzrostu, jak Kyle Norton i Jason Lemkin to pokazują, - lub dołączenie do wolniej rosnących firm, z bardziej stabilnym tempem i wymuszonymi kompromisami w stylu życia. Scenariusz umiarkowanego, „środkowego” wzrostu w SaaS niemal przestał istnieć. **Top 5 błędów liderów z AI w GTM:** 1. Nadmiar testów ofert u dostawców — trenować tylko dwa agenty głęboko. 2. Zlecanie wdrożenia AI na zewnątrz, zamiast mieć je pod własną kontrolą. 3. Kupowanie narzędzi bez inwestowania w konieczne 30 dni szkolenia. 4. Podpisywanie umów bez kontaktu z inżynierami wdrożeniowymi. 5. Ręczne przekazywanie narzędzi AI do poszczególnych sprzedawców, bez zarządzania centralnego. **Cytaty warte zapamiętania:** - Jason Lemkin podkreśla: „Skończyłem płacić SDR-owi 150 tys. dolarów rocznie za przeciętne działania i ich odchodzenie, ” oraz zaznacza, że liderzy muszą „wziąć się za bary, albo zostaną wyprzedzeni przez AI. ” - Kyle Norton wskazuje na „3x zarezerwowanych przychodów na dolar wydany na AEA” dzięki AI, na szybką realizację wdrożeń, ale też na ogromny osobisty wysiłek, jaki to wymaga nawet przy przewagach. Podsumowując, agenci AI zmieniają strategie GTM B2B, wymagają zaangażowania liderów, rygorystycznego szkolenia, mądrego doboru dostawców i akceptacji, że przyspieszony wzrost wymaga nieustającego wysiłku i adaptacji. Szanse są ogromne — ale równie duże wyzwania.