Īstās AI sacīkstes nav saistītas ar modeļiem vai datiem. Tas ir par kontekstu.

In This Article

Katrs uzņēmums, ar kuru es šobrīd runāju, ir pārliecināts, ka viņiem ir AI problēma. Viņu AI raksta e-pastus, uz kuriem neviens neatbild. Tas pēta kontus un atklāj pārdošanas komandas vadītājus, kas jau tika slēgti pirms sešiem mēnešiem. Kopējot un ielīmējot starp rīkiem, tiek ģenerēts saturs, kas izklausās tieši tāpat kā to, ko publicē katrs konkurents. Līderi iegulda rīkā pēc rīka, vada apmācību pēc treniņa un joprojām skatās uz vienu un to pašu jautājumu: kāpēc AI patiesībā nepārvieto adatu? Lūk, kas jums netiek pateikts. Problēma nav jūsu modelī. Problēma nav jūsu datos. Problēma ir kontekstā: īpašās zināšanas par jūsu biznesu, klientiem un to, kas viņiem šobrīd ir nepieciešams, un to, kā jūsu komanda faktiski strādā. Tā ir arī visgrūtāk risināmā problēma, kuru nozare ir risinājusi vislēnāk. Konteksts ir infrastruktūra, nevis funkcija Šeit ir atšķirība, kas, manuprāt, pazūd. Dati ir tas, kas notika. Konteksts sniedz nozīmi reāliem notikumiem, ko tie nozīmē, kāpēc tie ir svarīgi un kā ar to rīkoties. Konteksts nav iezīme; tā ir nepieciešama infrastruktūra. Jūsu CRM ir ieraksts, ka darījums tika slēgts pirms astoņpadsmit mēnešiem. Tie ir dati. Konteksts ir zināms, ka darījums ir slēgts, jo jūsu čempions mainīja uzņēmumu, cenas bija jāpielāgo trīs reizes, pirms tas tika panākts, un šis klients tagad atsaucas uz vairākiem jauniem darījumiem gadā un ienīst, ka ar viņu sazināties ar automatizācijas palīdzību. Cilvēks, kurš strādāja šajā kontā, to visu zina. Gandrīz neviens AI to nedara, jo gandrīz neviena platforma nav izveidota tā uztveršanai. Šī ir plaisa. Nav modeļa atšķirības. Nav datu plaisa. Konteksta plaisa. Un tā ir problēma, ko HubSpot risina ar aģentu klientu platformu. Kad Yamini šā gada sākumā iepazīstināja ar mūsu aģentu klientu platformu, viņa aprakstīja tās pamatu: vienu vietu, kur atrodas visi jūsu klientu dati un biznesa konteksts, kas ir pieejama jūsu komandai un jūsu AI aģentiem brīdī, kad viņiem tas ir nepieciešams. Labākā infrastruktūra ir neredzama. Tas darbojas fonā, paliek aktuāls, mainoties jūsu uzņēmumam, un tas neliek jūsu komandai atkārtot sevi. Tas ir standarta AI, kas būtu jāievēro, un tas gandrīz nekad neatbilst. Konteksta nepilnību slēptās izmaksas Katru dienu jūsu komanda maksā izmaksas, kas nav iekļautas jūsu AI budžetā. Mēs to saucam par instruktāžas nodokli: laiks un atkārtošanās, kas nepieciešamas, lai AI sniegtu pietiekamu priekšzināšanu, lai radītu kaut ko noderīgu. Jūs izskaidrojat savu zīmola balsi, pirms lūdzat tai rakstīt. Jūs ielīmējat konta vēsturi, pirms lūdzat to izpētīt. Pirms katra nozīmīga uzdevuma jūs aprakstāt savu cenu struktūru, konkurentu ainavu, klientu profilu. Un nākamajā dienā jūs to darāt vēlreiz. Tas neapgūst jūsu biznesu. Patiesās izmaksas nav stundas, ko jūsu komanda zaudē, veicot atkārtotu AI instruktāžu, bet gan alternatīvās izmaksas: atziņas, ko AI varētu iegūt, ja tā patiešām zinātu jūsu biznesu. Instruktāžas nodoklis ir tikai ikdienas berze. Sarežģītāka problēma ir tā, kuru jūs neredzat: kas notiek ar kontekstu laika gaitā. Jūsu konkurences pozicionēšana mainās. Jūsu ideālais klienta profils mainās. Jūsu rokasgrāmata tiek atjaunināta. Jūsu AI neko no tā nezina. Nav tā, ka aizmirsa. Tam ir sarunas atmiņa. Tam vienkārši nav nekāda sakara ar biznesu, kas ir aiz tā. GTM komandām tas šķiet AI, kas ir pārliecinoši nepareizs. Projekts mainās, jūsu komanda pielāgojas, bet AI turpina izmantot novecojušu kontekstu. Sāk atskanēt izejas. Ieteikumi vairs neatbilst jūsu mērķiem. Ja jūsu AI nav savienots ar pilnu attēlu, tas nekad nevar attīstīt pilnīgas, dinamiskas zināšanas, kas tai nepieciešamas patiesas vērtības radīšanai. Tas paliek instruments. Tas nekad nekļūst par uzticamu komandas biedru. Izaugsmes komandām ir nepieciešams savs konteksts Ne visi konteksti tiek radīti vienādi. Personīgie AI rīki, piemēram, ChatGPT, veido personīgo kontekstu: jūsu preferences, sarunu vēsturi, komunikācijas stilu. Uzņēmuma rīki, piemēram, Glean, veido organizatorisko kontekstu: jūsu dokumentus, wiki un institucionālās zināšanas. Vietnē HubSpot mēs veidojam izaugsmes kontekstu: bagātīgai, kvalitatīvai un precīzai izpratnei AI, kas nepieciešama, lai sasniegtu rezultātus mārketingā, pārdošanā un klientu panākumos. Tas nav jēdziens. Mēs veidojam reālu infrastruktūru, kas nozīmē, ka mēs gan uztversim, gan uzturēsim šo kontekstu klientiem, vienlaikus nodrošinot viņiem iespēju pašiem pārvaldīt. Mēs uzskatām, ka izaugsmes kontekstam ir piecas dimensijas: Uzņēmējdarbības konteksts ir saistīts ar visu, ko jūs darāt, kā jūs darātkonkurēt un kas padara jūs pirkšanas vērtu. Jūsu produkta pozicionēšana, jūsu diferenciācija, jūsu cenu noteikšanas pamatojums, jūsu zīmola balss. Šis ir konteksts, kas liek AI izklausīties pēc jūsu uzņēmuma, nevis izklausīties kā jebkurš cits uzņēmums. jūsu kategorija. Lai to uzņemtu, ir nepieciešams vairāk nekā tikai zīmola dokumenta augšupielāde. Tam nepieciešama sistēma, kas strukturē šīs zināšanas un automātiski pielieto tās katrā mijiedarbībā. Komandas konteksts ir tas, kā jūsu cilvēki faktiski strādā. Jūsu pārdošanas metodoloģija, jūsu kvalifikācijas kritēriji, jūsu eskalācijas ceļi. Nevis tā versija, kas atrodas jūsu reģistrācijas dokumentos, bet tā versija, kuru faktiski izmanto jūsu labākie pārstāvji. Tas ir tas, kas atdala AI, kas seko skriptam, no tāda, kas īsteno reālu spriedumu. Šāda veida konteksts nedzīvo nevienā CRM laukā. Tas dzīvo zvanu ierakstos, darījumu piezīmēs un modeļos, kas redzami tikai tūkstošiem mijiedarbības gadījumu. Procesa konteksts ir tas, kā jūsu darbplūsmas izskatās praksē. Kas izraisa nodošanu. Kas padara darījumu par augstu prioritāti. Kā tiek veidotas jūsu kampaņas un kādi ir katras kampaņas panākumi. Tas ļauj AI rīkoties, nevis tikai sniegt informāciju. Lai to izveidotu mākslīgā intelektā, ir jāsaprot jūsu faktiskās darbplūsmas, nevis tikai tās jāapraksta, lai sistēma varētu rīkoties atbilstoši tām, nevis atsaukties uz tām. Klientu konteksts ir jūsu attiecību uzkrātā vēsture. Ko katrs konts ir iegādājies, kāpēc viņi to iegādājās, kādi ir viņu mērķi, kur ir radusies berze, kādai jābūt nākamajai loģiskajai sarunai. Tieši tāpēc kontaktēšanās šķiet kā saruna, nevis vēss zvans. Šo kategoriju ir visgrūtāk uzturēt, jo tā pastāvīgi mainās. Automātiska šīs strāvas saglabāšana katrā saskares punktā ir infrastruktūras problēma, ko lielākā daļa platformu nav atrisinājusi. Tīkla konteksts ir viena izaugsmes konteksta dimensija, ko neviens atsevišķs uzņēmums nevar izveidot viens pats. HubSpot strādā ar vairāk nekā 280 000 uzņēmumu. Tas nozīmē, ka mēs redzam plašas tendences, kā komandas dodas uz tirgu, kā darbojas kampaņas un kā klienti iepērkas, tādā mērogā, ko neviens atsevišķs uzņēmums nevarētu atkārtot pats. Šī kolektīvā inteliģence kļūst par izaugsmes konteksta slāni, kas ir pieejams katram platformas uzņēmumam, veidojot jūsu AI ieteikumus, pirms esat palaidis nevienu kampaņu. Kā izskatās pareizie jautājumi Ja novērtējat AI savai komandai, faktiski svarīgie jautājumi neattiecas uz modeli. Modeļi arvien vairāk tiek pārvērsti par precēm. Pareizie jautājumi ir par kontekstu. Vai tas var uzņemt un darboties pilnā attēlā? Ne tikai strukturētie un nestrukturētie dati jūsu CRM, bet arī argumentācija, spriedums un institucionālās zināšanas, kas parasti mīt cilvēku galvās. Vai konteksts tiek uzturēts automātiski? Vai arī jūsu komandai tas ir jāuztur manuāli, pārvēršot ieguldījumu platformā par uzturēšanas slogu? Vai tas ir īpaši izstrādāts izaugsmei? Vai arī tas ir vispārējas nozīmes zināšanu slānis, kurā ir iekļauti daži klientu dati? Vai tas laika gaitā saplūst? Vai arī tas prasa pastāvīgus atkārtotus ieguldījumus, lai tas būtu aktuāls? Atbildiet “nē” uz jebkuru no šiem jautājumiem, un jūsu AI nedarbojas ar jūsu uzņēmumu, tas darbojas ar jūsu uzņēmuma versiju, kas vairs nepastāv. Tā ir īstā AI sacīkste. Uzņēmumi, kuriem ir piemērots izaugsmes konteksts, ne tikai labāk izmanto AI. Viņi tiek tālāk uz priekšu katru reizi, kad to izmanto.

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