Gerçek Yapay Zeka Yarışı Modeller veya Verilerle İlgili Değil. Bu Bağlamla İlgili.

In This Article

Şu anda konuştuğum her şirket bir yapay zeka sorunu yaşadıklarına inanıyor. Yapay zekaları kimsenin yanıt vermediği e-postalar yazıyor. Hesapları ve yüzeyleri araştırıyor ve altı ay önce kapatılmış olan satış ekibine liderlik ediyor. Araçlar arasında kopyalama ve yapıştırma işlemleriyle yapılan parmak uyuşturma oturumları, her rakibin yayınladığı içeriğe tam olarak benzeyen içerik üretir. Liderler araca yatırım yapıyor, eğitim oturumu üstüne eğitim oturumu yürütüyor ve kendilerini hala aynı soruyla karşı karşıya buluyorlar: Yapay zeka neden iğneyi hareket ettirmiyor? İşte size söylenmeyenler. Sorun sizin modelinizde değil. Sorun verileriniz değil. Sorun bağlamdır: İşletmenize, müşterilerinize ve onların şu anda neye ihtiyaç duyduğuna ve ekibinizin gerçekte nasıl çalıştığına ilişkin spesifik bilgi. Aynı zamanda çözülmesi en zor sorundur ve endüstrinin çözmesi en yavaş olduğu sorundur. Bağlam Özellik Değil Altyapıdır Kaybolmaya başladığını düşündüğüm ayrım burada. Veriler böyle oldu. Bağlam, gerçek olayların anlamını, ne anlama geldiklerini, neden önemli olduklarını ve bu konuda ne yapılması gerektiğini sağlar. Bağlam bir özellik değildir; gerekli bir altyapıdır. CRM'nizde on sekiz ay önce bir anlaşmanın yapıldığına dair bir kayıt var. Bu veridir. Bağlam, şampiyonunuzun şirket değiştirmesi nedeniyle anlaşmanın sonuçlandığını, fiyatlandırmanın gerçekleşmeden önce üç kez ayarlanması gerektiğini ve bu müşterinin artık yılda birkaç yeni anlaşmaya başvurduğunu ve otomasyonla iletişime geçilmesinden nefret ettiğini bilmektir. O hesapta çalışan bir insan bunların hepsini biliyor. Neredeyse hiçbir yapay zeka bunu başaramaz çünkü onu yakalayacak neredeyse hiçbir platform oluşturulmamıştır. Bu boşluk. Model farkı değil. Veri açığı değil. Bir bağlam boşluğu. HubSpot'un Temsilci Müşteri Platformu ile çözdüğü sorun da budur. Yamini, bu yılın başında Temsilci Müşteri Platformumuzu tanıttığında bunun altında yatan temeli anlattı: tüm müşteri verilerinizin ve iş bağlamınızın yaşadığı, ekibinizin ve yapay zeka temsilcilerinizin ihtiyaç duydukları anda erişebildiği tek bir yer. En iyi altyapı görünmezdir. Arka planda çalışır, işiniz değiştikçe güncel kalır ve ekibinizin kendini tekrar etmesine neden olmaz. Yapay zekanın uyması gereken standart budur ve neredeyse hiçbir zaman karşılanmaz. Bağlam Boşluklarının Gizli Maliyeti Ekibinizin her gün ödediği ve AI bütçenizde görünmeyen bir maliyet vardır. Biz buna brifing vergisi diyoruz: AI'ya yararlı bir şey üretmesi için yeterli arka planı sağlamak için gereken zaman ve tekrar. Marka sesinizi yazmasını istemeden önce açıklarsınız. Araştırma yapmadan önce hesap geçmişini yapıştırırsınız. Her anlamlı görevden önce fiyatlandırma yapınızı, rakip ortamınızı, müşteri profilinizi anlatırsınız. Ve ertesi gün bunu tekrar yaparsın. İşinizi öğrenmiyor. Gerçek maliyet, ekibinizin yapay zekayı yeniden bilgilendirmek için kaybettiği saatler değil, fırsat maliyetidir: Yapay zeka, işinizi gerçekten bilseydi ortaya çıkarabileceği içgörüler. Brifing vergisi sadece günlük sürtünmedir. Daha zor olan sorun, göremediğiniz sorundur: zamanla bağlama ne olur? Rekabetçi konumunuz değişir. İdeal müşteri profiliniz değişiyor. Başucu kitabınız güncellenir. Yapay zekanız bunların hiçbirini bilmiyor. Unuttuğundan değil. Konuşmanın hafızası var. Sadece arkasındaki işle hiçbir bağlantısı yok. GTM ekipleri için bu, kesinlikle yanlış olan yapay zekaya benziyor. Bir proje değişir, ekibiniz uyum sağlar, ancak yapay zeka güncel olmayan bağlamdan yararlanmaya devam eder. Çıkışların sesi kesilmeye başlar. Öneriler artık hedeflerinize uymuyor. Yapay zekanız resmin tamamına bağlı olmadığında gerçek değer yaratmak için ihtiyaç duyduğu eksiksiz, dinamik bilgiyi asla geliştiremez. Bir araç olarak kalıyor. Asla güvenilir bir takım arkadaşı olamaz. Büyüme Ekiplerinin Kendi Bağlamlarına İhtiyacı Var Her bağlam eşit yaratılmamıştır. ChatGPT gibi kişisel yapay zeka araçları kişisel bağlam oluşturuyor: tercihleriniz, konuşma geçmişiniz, iletişim tarzınız. Glean gibi kurumsal araçlar kurumsal bağlamı oluşturuyor: belgeleriniz, wiki'leriniz ve kurumsal bilgileriniz. HubSpot'ta Büyüme Bağlamını inşa ediyoruz: Yapay zekanın pazarlama, satış ve müşteri başarısı genelinde sonuçları yönlendirmek için ihtiyaç duyduğu zengin, yüksek kaliteli ve kesin anlayış. Bu bir kavram değil. Müşterilerimiz için bu bağlamı hem yakalayıp sürdüreceğimiz hem de onlara kendi kendini yönetme yeteneği vereceğimiz anlamına gelecek gerçek bir altyapı inşa ediyoruz. Büyüme Bağlamını beş boyuta sahip olarak görüyoruz: İş bağlamı ne yaptığınız, nasıl yaptığınızla ilgili her şeydirrekabet edin ve sizi satın almaya değer kılan şey nedir? Ürün konumlandırmanız, farklılaşmanız, fiyatlandırma gerekçeniz, marka sesiniz. Bu, yapay zekanın diğer şirketler gibi ses çıkarmak yerine şirketiniz gibi ses çıkarmasını sağlayan bağlamdır. sizin kategoriniz. Bunu yakalamak, bir marka belgesi yüklemekten daha fazlasını gerektirir. Bu bilgiyi yapılandıran ve her etkileşime otomatik olarak uygulayan bir sistem gerektirir. Ekip bağlamı, çalışanlarınızın gerçekte nasıl çalıştığıdır. Satış metodolojiniz, yeterlilik kriterleriniz, yükseltme yollarınız. İlk katılım belgelerinizde bulunan sürüm değil, en iyi temsilcilerinizin gerçekte kullandığı sürüm. Bir senaryoyu takip eden bir yapay zekayı, gerçek muhakeme uygulayan bir yapay zekadan ayıran şey budur. Bu tür bir bağlam hiçbir CRM alanında yaşanmaz. Çağrı kayıtlarında, anlaşma notlarında ve yalnızca binlerce etkileşimde görülebilen kalıplarda yaşıyor. Süreç bağlamı, iş akışlarınızın pratikte nasıl göründüğüdür. Bir el değiştirmeyi tetikleyen şey. Bir anlaşmayı yüksek öncelikli yapan şey nedir? Kampanyalarınızın nasıl oluşturulduğu ve her biri için başarının nasıl göründüğü. Yapay zekanın yalnızca bilgi sağlamakla kalmayıp harekete geçmesine de olanak tanıyan şey budur. Bunu yapay zekaya entegre etmek, gerçek iş akışlarınızı yalnızca tanımlamayı değil, anlamayı da gerektirir, böylece sistem bunlara referans vermek yerine bunlara göre hareket edebilir. Müşteri bağlamı, ilişkilerinizin birikmiş geçmişidir. Her bir hesabın ne satın aldığı, neden satın aldığı, hedeflerinin neler olduğu, sürtüşmenin nerede meydana geldiği, bir sonraki mantıksal konuşmanın ne olması gerektiği. Sosyal yardımın soğuk bir çağrı yerine bir sohbet gibi hissetmesini sağlayan şey budur. Bu, sürekli değiştiği için sürdürülmesi en zor kategoridir. Bunu her temas noktasında otomatik olarak güncel tutmak çoğu platformun çözemediği altyapı sorunudur. Ağ bağlamı, hiçbir şirketin tek başına inşa edemeyeceği Büyüme Bağlamının tek boyutudur. HubSpot 280.000'den fazla şirketle çalışıyor. Bu, ekiplerin pazara nasıl çıktığı, kampanyaların nasıl performans gösterdiği ve müşterilerin nasıl satın aldığı konusunda hiçbir şirketin kendi başına kopyalayamayacağı bir ölçekte geniş eğilimler gördüğümüz anlamına geliyor. Bu kolektif zeka, platformdaki her şirketin kullanabileceği bir Büyüme Bağlamı katmanı haline gelir ve siz tek bir kampanya yürütmeden önce yapay zekanızın önerilerini şekillendirir. Doğru Sorular Neye benziyor Ekibiniz için yapay zekayı değerlendiriyorsanız asıl önemli olan sorular modelle ilgili değildir. Modeller giderek metalaşıyor. Doğru sorular bağlamla ilgilidir. Resmin tamamını yakalayıp harekete geçebilir mi? Yalnızca CRM'nizdeki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler değil, aynı zamanda insanların kafasında yaşayan muhakeme, muhakeme ve kurumsal bilgiler de vardır. Bağlam otomatik olarak korunuyor mu? Yoksa ekibinizin manuel olarak güncel tutması mı gerekiyor, bu da platform yatırımını bir bakım yüküne mi dönüştürüyor? Özellikle büyüme için mi tasarlandı? Yoksa bazı müşteri verilerini içeren genel amaçlı bir bilgi katmanı mı? Zamanla yoğunlaşıyor mu? Yoksa güncel kalabilmek için sürekli yeniden yatırım mı gerekiyor? Bunlardan herhangi birine "hayır" yanıtını verirseniz, yapay zekanız işletmenizle çalışmaz, işletmenizin artık var olmayan bir sürümünde çalışır. Gerçek yapay zeka yarışı budur. Büyüme Bağlamını doğru anlayan şirketler yalnızca yapay zekayı daha iyi kullanmakla kalmıyor. Bunu her kullandıklarında daha da ileri gidiyorlar.

You May Also Like

13 Trending Songs on TikTok in March 2026 (+ How to Use Them)

Our Best AI PM Workflows for Prototyping, Strategy, and Personal OS (2026)

China’s Cybersecurity Agency Issues Security Warning About OpenClaw