Jason Lemkin led the seedrundan via SaaStr Fund i enhörningen Owner. com, en AI-driven plattform som förändrar hur små restauranger driver verksamhet. Kyle Norton anslöt snart därefter och, efter en långsam start, växte snabbt företaget till nästan 100 miljoner dollar i ARR inom några år, med skalande tillväxt. Både Jason och Kyle har öppet delat insikter och erfarenheter från sina implementeringar av AI-agenter, där Kyle nu övervakar ett säljteam på över 100 personer som förstärkts med AI, medan Jason och Amelia på SaaStr driver över 20 AI-agenter. **Topp 10 insikter:** 1. AI-agenter överträffar genomsnittliga säljare (AEs/SDRs), även om de inte når topprankade; detta förändrar fundamentalt strukturen för GTM-team. 2. Den första AI-agent du implementerar bör tränas och hanteras personligen av CRO eller CMO—corporate eller konsulter räcker inte; det kräver cirka 30 dagars dedikerat arbete. 3. Fokusera på ett eller två verktyg på djupet istället för att jonglera med många leverantörer; välj en etablerad aktör och en startup för jämförelse. 4. Salesforce förblir avgörande som ett centralt nav för flera autonoma AI-agenter som delar data och insikter. 5. "Mellangruppen" av måttlig tillväxt försvinner—antingen siktar du på snabb skalning (10x multiplar) eller nöjer dig med långsammare (15-20%) tillväxt. 6. Prioritera att prata med Forward Deployed Engineers på leverantörernas team för att säkerställa smidig implementering, eftersom funktioner ensamma inte garanterar framgång. 7. Att träna varje agent noggrant över 30 dagar är avgörande; underlåtenhet att träna leder till AI-lyckofall. 8. Fokusera på att lösa de mest smärtsamma kundresa-problemen först med hjälp av AI—testa din hemsida inkognito, åtgärda det som frustrerar kunder. 9. AI-augmenterade säljteamen är ungefär 3 gånger mer produktiva per säljare, vilket leder till högre quota och tillväxt, inte färre anställningar. 10. Elit-SDRs som hanterar AI effektivt kommer att kräva löner 2-3 gånger högre, med förväntad leverans på 10x resultaten. **Bakgrund:** SaaStr:s AI-satsning började med frustration över dyra säljare som slutade utan förvarning under viktiga händelser, vilket tvingade fram ett skifte till AI-drivna agenter. Med början med en agent i maj driver SaaStr nu över 20 agenter som genererar över 1 miljon dollar i intäkter, där AI överträffar medelreps. Konsekvensen: Roller inom GTM-mitten riskerar att bli obsoleta om de inte förbättrar sina färdigheter med AI. **Nuvarande tillstånd:** AI är fortfarande tidigt i GTM—idag handlar "hyper-personalisering" i outreach bara om minimal dynamisk content, men framtidens AI kommer att utnyttja omfattande kunddata och interaktioner för att skapa mycket effektiva kommunikationer som kan mäta sig med toppmänskligt arbete.

Tidiga misslyckanden hos AI SDRs berodde på omogna LLM:er; nu är systemen stabila, och misslyckandena beror huvudsakligen på bristande träning. **30-dagarsregeln:** Att implementera en AI-agent innebär tre faser över 30 dagar: - Dag 1-7: Dataintag och skapande av exempelresultat, - Dag 8-21: Daglig granskning och korrigering, - Dag 22-30: Produktionsklar med minimala fel. Att hoppa över denna process leder till dålig prestanda som felaktigt tillskrivs AI. **Ledningsråd:** CRO:er och CMO:er måste personligen ta ansvar för AI-implementeringen för att undvika att bli omsprungna—det är inte längre gångbart att förlita sig på byråer eller konsulter i tidig fas. Erfarena ledare har själva tränat sina agenter innan de delegerar. **Leverantörsval:** Välj ett problem att lösa först (t. ex. AI SDR eller RevOps). Kräv direktkontakt med Forward Deployed Engineer innan du skriver avtal. Budgetera ungefär 50-100K dollar för första implementeringen, med fokus på ROI snarare än kostnadsbesparingar. Undvik överdrivna leverantörsundersökningar; två kvalificerade alternativ räcker. **Inbound AI:** Snabba vinster uppnås med AI-förbättrat inbound-support som möjliggör omedelbara, högkvalitativa kontakter med prospects, minskar friktion i kvalificering och förkortar försäljningscykeln—något traditionella processer misslyckas med idag. **Salesforces roll:** Salesforce fungerar som datahubb där flera AI-agenter matar in information, löser konflikter och gör integrationer smidigare. Även om AgentForce kräver mer inställning, ger dess djupa Salesforce-integration ofta fördelar. **Produktivitetseffekt:** Även om AI kan öka säljares produktivitet med upp till 3x, kan det inte eliminera behovet av fler anställda helt, på grund av hög tillväxt och talangbrist. Toppresterande säljare som hanterar AI kommer att ha löner 2-3 gånger högre men måste leverera motsvarande ökning av resultat. **Marknadsrealiteter:** Den "Gyllene snittet"-tillväxten (tredubbling, dubbing) som en gång lockade hälften av riskkapitalisterna ger nu finansiering till endast omkring 10%. Grundare måste maximera kapitalet, möta tuffare rekryteringsutmaningar och bedöma realistiskt finansierbarheten med AI-verktyg som saastr. ai/aivc. **Vägval:** Det råder en tydlig split— - Lägg ner otaliga timmar på att nå hyper-tillväxt, som Kyle Norton och Jason Lemkin visar exemplen på, - Eller gå till långsammare växande företag med jämnare takt och livsstilsavväganden. Det moderata "mellanskiktet" existerar snart knappt inom SaaS GTM. **Topp 5 ledningsmisstag med AI GTM-agenter:** 1. Att överdriva leverantörsjämförelser—trän bara två agenter på djupet. 2. Att outsourca AI-implementeringen istället för att äga den internt. 3. Att köpa verktyg utan att fullt ut satsa på den väsentliga 30-dagars träningen. 4. Att skriva avtal utan kontakt med implementeringsingenjörer. 5. Att ge AI-verktyg individuellt till säljare utan central styrning. **Viktiga citat:** - Jason Lemkin understryker: “Jag är klar med att betala en SDR 150K årligen för medioker outreach och sedan förlora dem, ” och betonar att ledare måste “knyta upp ärmarna” i AI eller bli obsoleta. - Kyle Norton lyfter fram en “3x bokad intäkt per spenderad dollar per AE” med AI, snabb implementation, men också den tunga personliga insatsen som krävs även med fördelar. Sammanfattningsvis formar AI-agenter framtidens B2B-GTM-strategier, vilket kräver ledarskapsengagemang, strikt träning, klok leverantörsval och att acceptera att snabb tillväxt kräver obevekligt arbete och anpassning. Möjligheterna är stora—men utmaningarna lika så.