本当の AI レースはモデルやデータに関するものではありません。それはコンテキストについてです。

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私が現在話をしている企業はすべて、AI の問題を抱えていると確信しています。 彼らの AI は誰も返信しないメールを書きます。取引先を調査し、6 か月前にすでに営業を終了した営業チームのリーダーを明らかにします。ツール間でのコピー＆ペーストという指がかじかむようなセッションにより、競合他社が公開しているものとまったく同じように聞こえるコンテンツが生成されます。リーダーは次から次へとツールに投資し、次から次へとトレーニング セッションを実行しますが、依然として同じ疑問を見つめていることに気づきます。なぜ AI は実際に針を動かさないのか? あなたが伝えられていないことは次のとおりです。問題はあなたのモデルではありません。問題はあなたのデータではありません。問題はコンテキストです。つまり、あなたのビジネス、顧客、そして彼らが今何を必要としているのか、そしてあなたのチームが実際にどのように働いているかに関する具体的な知識です。これは解決が最も困難な問題でもあり、業界の対応が最も遅れている問題でもあります。 コンテキストは機能ではなくインフラストラクチャです ここで、私が見失っている区別があると思います。データは何が起こったかです。コンテキストは、実際の出来事の意味、それが何を意味するのか、なぜそれが重要なのか、そしてそれに対して何をすべきかを提供します。コンテキストは機能ではありません。必要なインフラです。 CRM には、18 か月前に取引が成立したという記録があります。それがデータです。コンテキストは、あなたのチャンピオンが会社を変えたこと、成立するまでに価格設定を 3 回調整する必要があったこと、そしてその顧客が今では年に数件の新しい取引を紹介しており、自動化による連絡を嫌っていることにより取引が成立したことを知っていることです。そのアカウントを操作した人間は、これらすべてを知っています。 AI を捕捉するプラットフォームがほとんど構築されていないため、AI はほとんど存在しません。 これがギャップです。モデルギャップではありません。データのギャップではありません。文脈のギャップ。そして、それは HubSpot が Agentic Customer Platform で解決している問題でもあります。 Yamini が今年初めに当社の Agentic Customer Platform を紹介したとき、彼女はその基盤について説明しました。それは、すべての顧客データとビジネス コンテキストが 1 か所に存在し、チームと AI エージェントが必要なときに利用できるというものです。 最良のインフラは目に見えません。バックグラウンドで実行され、ビジネスの変化に応じて常に最新の状態を維持し、チームが同じことを繰り返す必要はありません。これは AI が守るべき標準であり、満たされることはほとんどありません。 コンテキストギャップの隠れたコスト AI 予算には反映されない、チームが毎日支払っているコストがあります。私たちはこれをブリーフィング税と呼んでいます。AI に有用なものを生み出すのに十分な背景を与えるために必要な時間と繰り返しです。 執筆を依頼する前に、ブランドの声を説明します。調査を依頼する前に、アカウント履歴を貼り付けます。意味のあるタスクを実行する前に、価格体系、競合他社の状況、顧客プロフィールを説明します。そして次の日、また同じことを繰り返すのです。それはあなたのビジネスを学びません。本当のコストは、チームが AI の再ブリーフィングに費やす時間ではなく、機会コストです。AI が実際にあなたのビジネスを知っていれば得られたであろう洞察です。 説明税は日々の摩擦にすぎません。さらに難しい問題は、時間の経過とともにコンテキストに何が起こるかという目に見えない問題です。競争上の位置づけが変わります。理想的な顧客プロファイルは変化します。プレイブックが更新されます。あなたのAIはそんなことは知りません。忘れていたわけではない。会話の記憶が残っています。ただ、背後にあるビジネスとは何の関係もありません。 GTM チームにとって、これは自信を持って間違っている AI のように見えます。プロジェクトが変更され、チームは調整しますが、AI は古いコンテキストを利用し続けます。出力の音が鳴り始めます。推奨事項はもはやあなたの目標に適合しません。 AI が全体像と結びついていない場合、真の価値を生み出すために必要な完全で動的な知識を開発することはできません。それはツールのままです。決して信頼できるチームメイトにはなりません。 成長チームには独自のコンテキストが必要 すべてのコンテキストが同じように作成されるわけではありません。 ChatGPT のようなパーソナル AI ツールは、あなたの好み、会話履歴、コミュニケーション スタイルといった個人的なコンテキストを構築しています。 Glean のようなエンタープライズ ツールは、ドキュメント、Wiki、組織の知識といった組織のコンテキストを構築します。 HubSpot では、成長コンテキストを構築しています。これは、マーケティング、販売、顧客の成功全体にわたる成果を推進するために AI が必要とする、豊富で高品質で正確な理解です。 これは概念ではありません。私たちは実際のインフラストラクチャを構築しています。これは、顧客が自己管理できるようにしながら、顧客のためにこのコンテキストを取得および維持することを意味します。私たちは、成長コンテキストには 5 つの側面があると考えています。 ビジネスコンテキストは、何をどのように行うかに関するすべてです競争すること、そして何を買う価値があるのか​​。製品のポジショニング、差別化、価格設定の根拠、ブランドの声。これは、AI が他の企業のように聞こえるのではなく、あなたの会社のように聞こえるコンテキストです。あなたのカテゴリー。それをキャプチャするには、ブランド ドキュメントをアップロードするだけでは不十分です。その知識を構造化し、すべてのやり取りに自動的に適用するシステムが必要です。 チームのコンテキストは、従業員が実際にどのように働くかです。販売方法、認定基準、エスカレーション パス。オンボーディング文書に記載されているバージョンではなく、最良の担当者が実際に使用しているバージョンです。これが、スクリプトに従う AI と実際の判断を行う AI を分けるものです。この種のコンテキストは CRM フィールドには存在しません。それは、通話録音、取引メモ、そして何千ものやり取りでのみ確認できるパターンの中に存在します。 プロセス コンテキストは、実際のワークフローの様子です。ハンドオフのきっかけとなるもの。取引を最優先にするものは何か。キャンペーンがどのように構築され、それぞれの成功がどのように見えるか。これにより、AI は情報を提供するだけでなく、行動を起こすことができるようになります。これを AI に組み込むには、実際のワークフローを説明するだけでなく、理解する必要があります。そうすることで、システムはワークフローを参照するのではなく、ワークフローに基づいて動作できるようになります。 顧客コンテキストは、関係の蓄積された歴史です。各アカウントが何を購入したのか、なぜ購入したのか、目的は何か、どこで摩擦が起こったのか、次の論理的な会話はどうあるべきか。これが、アウトリーチを営業電話ではなく会話のように感じさせる理由です。これは常に変化するため、維持するのが最も難しいカテゴリです。これをすべてのタッチポイントにわたって自動的に最新の状態に保つことは、ほとんどのプラットフォームが解決できていないインフラストラクチャの問題です。 ネットワーク コンテキストは、個々の企業が単独で構築することのできない成長コンテキストの 1 つの側面です。 HubSpot は 280,000 社以上の企業と連携しています。つまり、チームが市場に参入する方法、キャンペーンのパフォーマンス、顧客の購入方法に関する幅広い傾向が、個別の企業だけでは再現できない規模で見られることになります。その集合知は、プラットフォーム上のすべての企業が利用できる成長コンテキストの層となり、単一のキャンペーンを実行する前に AI が推奨する内容を形成します。 正しい質問とはどのようなものか チームの AI を評価している場合、実際に重要な質問はモデルに関するものではありません。モデルはますますコモディティ化しています。適切な質問はコンテキストに関するものです。 全体像を把握し、それに基づいて行動できるでしょうか? CRM 内の構造化データと非構造化データだけでなく、通常人々の頭の中に存在する推論、判断、組織的な知識も含まれます。 コンテキストは自動的に維持されますか?それとも、チームは手動で最新の状態に保つ必要があり、プラットフォームへの投資がメンテナンスの負担に変わってしまいますか? 特に成長を目的として構築されていますか?それとも、たまたま顧客データが含まれている汎用の知識層でしょうか? 時間の経過とともに悪化しますか？それとも、関連性を維持するには継続的な再投資が必要ですか? これらのいずれかに「いいえ」と答えると、AI はビジネスとは連携せず、すでに存在しないバージョンのビジネス上で動作します。 それが本当のAI競争です。成長コンテキストを正しく理解している企業は、AI をより適切に活用しているだけではありません。使うたびにさらに前進します。

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