Джейсон Лемкін очолив раунд фінансування на стадії посіву через SaaStr Fund у єдинорога Owner. com, платформі, що на основі штучного інтелекту трансформує спосіб роботи малих ресторанів. Кайл Нортон приєднався незабаром після цього і, після повільного старту, швидко розросив компанію майже до 100 мільйонів доларів щорічного повторного доходу за кілька років, з масштабним зростанням. І Джейсон, і Кайл відкрито ділилися інсайтами та досвідом впровадження штучних агентів, причому зараз Кайл керує командою з понад 100 продавців, посиленою штучним інтелектом, а Джейсон із Амелією в SaaStr оперує більш ніж 20 AI-агентами. **ТОП-10 Основних висновків:** 1. AI-агенти перевищують середніх продавців (AEs/SDRs), хоча й не кращих із них; це радикально змінює структуру команд GTM. 2. Перший AI-агент, який ви впроваджуєте, потрібно навчати й керувати особисто CRO або CMO — агентства чи консультанти тут не підходять; це потребує приблизно 30 днів цілеспрямованої роботи. 3. Зосередьтесь на одному-двох інструментах глибоко, а не на багатьох вендорах одночасно; виберіть одного усталеного гравця й один стартап для порівняння. 4. Salesforce залишається ключовим центральним вузлом для кількох автономних AI-агентів, що обмінюються даними та аналітикою. 5. “Середня лінія” помірного зростання зникає — або орієнтуйтесь на швидке масштабування (10-кратні мультиплікатори), або влаштовуйтеся на повільніше (15–20%) зростання. 6. Передусім спілкуйтеся з Forward Deployed Engineers від vendor-команд, щоб забезпечити безпечне впровадження, адже одного лише функціоналу недостатньо. 7. Ретельне навчання кожного агенту протягом 30 днів є обов’язковим; ігнорування тренувань призводить до неуспіху AI. 8. Спершу вирішуйте найболючіші проблеми клієнтського шляху за допомогою AI — плавно тестуйте сайт у режимі інкогніто, виправляйте те, що викликає розчарування. 9. Продажі з підтримкою AI у 3 рази продуктивніші на кожного продавця, що веде до вищих квот і зростання, а не до меншої кількості наймів. 10. Відбіркові SDR, які ефективно керують AI, будуть отримувати зарплати в 2-3 рази вищі, очікуючи в 10 разів більшу продуктивність. **Передісторія:** Перехід SaaStr на AI розпочався з розчарування від дорогих продавців, які звільнялися без попередження під час ключових подій, змусивши компанію перейти до AI-агентів. Починаючи з одного агента у травні, SaaStr тепер має понад 20 агентів, що приносять понад $1 мільйон доходу, при цьому AI перевершує середніх продавців. Висновок: ролі у посередніх GTM-ролях зменшуються, якщо вони не підвищують свою кваліфікацію в AI. **Поточний стан:** AI ще на початковій стадії у GTM — сьогоднішній "гіперперсоналізація" включає лише мінімальний динамічний контент, але в майбутньому AI використовуватиме повний спектр даних та взаємодій клієнтів для створення максимально ефективних комунікацій, здатних конкурувати з найкращими людськими зусиллями.

Перші неуспіхи AI SDR були через незрілі великі мовні моделі (LLMs); тепер стабільні – головні проблеми полягають у недостатньому тренуванні. **Правило 30 днів:** Впровадження AI-агента передбачає три етапи протягом 30 днів: - День 1-7: завантаження даних і створення прикладів вихідних даних, - День 8-21: щоденний перегляд і корекція, - День 22-30: запуск у роботу з мінімумом помилок. Пропуск цього процесу спричиняє погану роботу й неправильно приписується AI. **Рекомендації виконавчого рівня:** CRO та CMO повинні особисто займатися впровадженням AI, щоб уникнути застарівання — більше неможливо покладатися на агентства чи консультантів для раннього запуску. Досвідчені керівники самі тренують агентів перед делегуванням. **Вибір вендора:** Спершу виберіть одну проблему (наприклад, AI SDR або RevOps). Перед укладанням контракту обов’язково поспілкуйтеся безпосередньо з Forward Deployed Engineer. Бюджет приблизно $50-100 тис. на перше впровадження, з фокусом на ROI, а не економію на кадрах. Не переробляйте вибір вендорів занадто довго — дві хороші опції цілком достатньо. **Вхідний AI:** швидке зростання від саме підтримки вхідних запитів з допомогою AI, що забезпечує миттєве, якісне спілкування з потенційними клієнтами, усуваючи фрікшен у кваліфікації і затримки у циклах продажу — це сфери, де класичні процеси програють у сучасних умовах. **Роль Salesforce:** Salesforce виступає центром даних, де кілька AI-агентів обмінюються інформацією, що мінімізує конфлікти й спрощує інтеграцію. Хоча AgentForce потребує більшої підготовки, його глибока інтеграція з Salesforce часто дає перевагу. **Вплив на продуктивність:** хоча AI може збільшити продуктивність продавця до 3 разів, він не зменшує кількість наймів через високий попит і дефіцит таланту. Високопродуктивні менеджери з AI отримуватимуть у 2-3 рази вищу зарплату й очікувати 10-кратного зростання результатів. **Реальність ринку:** “Золотий час” росту (триразовий, трьразовий, подвоєння) що колись залучав половину інвесторів-венчурів, тепер забезпечує фінансування лише близько 10%. Засновникам потрібно раціонально витрачати капітал, бути готовими до важчого рекрутингу і реалістично оцінювати можливості залучення коштів із AI-інструментами (наприклад, saastr. ai/aivc). **Обрати дорогу:** існує чіткий розкол— - Наполегливо працювати для досягнення гіперзростання, як це демонструють Кайл Нортон і Джейсон Лемкін, - або працювати у більш повільних компаніях із стабільним темпом і зменшеними життєвими втратами. Середній — “золота серединка” — практично зник у SaaS GTM. **ТОП-5 помилок керівників з AI GTM:** 1. Надто довго порівнювати вендорів — глибоко тренуйте лише двох агентів. 2. Перекладати впровадження AI на сторонні компанії — не брати на себе внутрішнє. 3. Купувати інструменти без обов’язкового 30-денного навчання. 4. Підписувати контракти без спілкування з інженерами впровадження. 5. Давати AI-інструменти окремим продавцям без централізованого управління. **Цитати, що заслуговують уваги:** - Джейсон Лемкін наголошує: “Я закінчив платити SDR $150 тисяч на рік за посередність у прориві й втратив їх, ” і підкреслює, що лідерам потрібно “змусити себе взяти на себе ініціативу” у AI або застаріти. - Кайл Нортон відзначає “3-кратнийBooked Revenue per dollar spent per AE” з AI, швидкістю розгортання й особистою наполегливістю, що потрібна навіть із перевагами. Загалом, AI-агенти руйнують стратегії B2B GTM, вимагають залученості керівництва, суворого тренування, обережного вибору вендорів і розуміння: швидке зростання — це постійна напруга й адаптація. Можливості неймовірні — але й виклики не менші.