Ang Tunay na Lahi ng AI ay Hindi Tungkol sa Mga Modelo o Data. Ito ay Tungkol sa Konteksto.

In This Article

Ang bawat kumpanyang kausap ko ngayon ay kumbinsido na mayroon silang problema sa AI. Ang kanilang AI ay nagsusulat ng mga email na walang sumasagot. Sinasaliksik nito ang mga account at pinangungunahan ang mga sales team na sarado na anim na buwan na ang nakalipas. Ang mga session ng pagkopya at pag-paste ng daliri sa pagitan ng mga tool ay bumubuo ng nilalaman na katulad ng kung ano ang ipina-publish ng bawat kakumpitensya. Ang mga pinuno ay namumuhunan sa tool pagkatapos ng tool, nagpapatakbo ng sesyon ng pagsasanay pagkatapos ng sesyon ng pagsasanay, at nakikita pa rin ang kanilang sarili na nakatingin sa parehong tanong: bakit hindi talaga ginagalaw ng AI ang karayom? Narito ang hindi sinasabi sa iyo. Ang problema ay hindi ang iyong modelo. Ang problema ay hindi ang iyong data. Ang problema ay konteksto: ang partikular na kaalaman sa iyong negosyo, iyong mga customer at kung ano ang kailangan nila ngayon, at kung paano gumagana ang iyong team. Ito rin ang pinakamahirap na problemang lutasin, at ang pinakamabagal na tugunan ng industriya. Ang Konteksto ay ang Imprastraktura, Hindi ang Tampok Narito ang pagkakaiba na sa tingin ko ay nawawala. Data ang nangyari. Ang konteksto ay nagbibigay ng kahulugan sa mga totoong kaganapan, kung ano ang ibig sabihin ng mga ito, bakit mahalaga ang mga ito, at kung ano ang dapat gawin tungkol dito. Ang konteksto ay hindi isang tampok; ito ay kinakailangang imprastraktura. Ang iyong CRM ay may talaan na ang isang deal ay nagsara labingwalong buwan na ang nakalipas. Iyon ay data. Alam ng konteksto na ang deal ay sarado dahil ang iyong kampeon ay lumipat ng mga kumpanya, ang pagpepresyo ay kailangang ayusin ng tatlong beses bago ito dumating, at ang customer na iyon ay nagre-refer na ngayon ng ilang mga bagong deal sa isang taon at ayaw niyang makipag-ugnayan sa pamamagitan ng automation. Alam ng isang tao na gumawa ng account na iyon ang lahat ng ito. Halos walang AI, dahil halos walang platform na binuo para makuha ito. Ito ang puwang. Hindi isang modelo gap. Hindi isang data gap. Isang context gap. At ito ang problemang nilulutas ng HubSpot sa Agentic Customer Platform. Noong ipinakilala ni Yamini ang aming Agentic Customer Platform sa unang bahagi ng taong ito, inilarawan niya ang pundasyon sa ilalim nito: isang lugar kung saan nakatira ang lahat ng data ng customer at konteksto ng negosyo mo, na available sa iyong team at mga ahente ng AI mo sa sandaling kailangan nila ito. Ang pinakamahusay na imprastraktura ay hindi nakikita. Gumagana ito sa background, nananatiling napapanahon habang nagbabago ang iyong negosyo, at hindi na paulit-ulit ang iyong team. Iyon ang karaniwang AI na dapat panghawakan, at halos hindi na nakakatugon. Ang Nakatagong Halaga ng Mga Gaps sa Konteksto May halagang binabayaran ng iyong koponan bawat araw na hindi lumalabas sa iyong badyet sa AI. Tinatawag namin itong briefing tax: ang oras at pag-uulit na kinakailangan upang mabigyan ng sapat na background ang AI upang makagawa ng isang bagay na kapaki-pakinabang. Ipaliwanag mo ang boses ng iyong brand bago mo ito hilingin na magsulat. I-paste mo ang history ng account bago mo ito hilingin na magsaliksik. Inilalarawan mo ang iyong istraktura ng pagpepresyo, ang tanawin ng iyong kakumpitensya, ang iyong profile ng customer, bago ang bawat makabuluhang gawain. At sa susunod na araw, gagawin mo ulit. Hindi nito natutunan ang iyong negosyo. Ang tunay na gastos ay hindi ang mga oras na natalo ng iyong team sa muling pagsasalaysay sa AI, ito ang gastos sa pagkakataon: ang mga insight na maaaring lumabas ang AI kung talagang alam nito ang iyong negosyo. Pang-araw-araw na friction lang ang briefing tax. Ang mas mahirap na problema ay ang hindi mo nakikita: kung ano ang nangyayari sa konteksto sa paglipas ng panahon. Ang iyong mapagkumpitensyang pagpoposisyon ay nagbabago. Ang iyong perpektong customer profile ay nagbabago. Maa-update ang iyong playbook. Hindi alam ng iyong AI ang alinman sa mga iyon. Hindi naman sa nakalimutan nito. May memorya ito sa usapan. Wala lang itong koneksyon sa negosyong nasa likod nito. Para sa mga GTM team, ito ay mukhang AI na kumpiyansa na mali. Ang isang proyekto ay nagbabago, ang iyong koponan ay nagsasaayos, ngunit ang AI ay patuloy na gumuguhit sa hindi napapanahong konteksto. Nagsisimulang tumunog ang mga output. Hindi na akma sa iyong mga layunin ang mga rekomendasyon. Kapag hindi nakakonekta ang iyong AI sa buong larawan, hinding-hindi nito mabubuo ang kumpleto, dynamic na kaalaman na kailangan nito upang lumikha ng tunay na halaga. Ito ay nananatiling isang kasangkapan. Ito ay hindi kailanman nagiging isang pinagkakatiwalaang kasamahan sa koponan. Kailangan ng Mga Growth Team ang Kanilang Sariling Konteksto Hindi lahat ng konteksto ay ginawang pantay. Ang mga personal na tool ng AI tulad ng ChatGPT ay bumubuo ng personal na konteksto: ang iyong mga kagustuhan, ang iyong kasaysayan ng pag-uusap, ang iyong istilo ng komunikasyon. Ang mga tool sa negosyo tulad ng Glean ay bumubuo ng konteksto ng organisasyon: ang iyong mga dokumento, wiki, at kaalaman sa institusyon. Sa HubSpot, bumubuo kami ng Konteksto ng Paglago: Ang mayaman, mataas na kalidad, at tumpak na pag-unawa na kailangan ng AI upang humimok ng mga resulta sa kabuuan ng marketing, benta, at tagumpay ng customer. Ito ay hindi isang konsepto. Bumubuo kami ng tunay na imprastraktura na nangangahulugan na pareho naming kukunin at pananatilihin ang kontekstong ito para sa mga customer, habang binibigyan din sila ng kakayahang pamahalaan ang sarili. Tinitingnan namin ang Konteksto ng Paglago bilang may limang dimensyon: Ang konteksto ng negosyo ay ang lahat tungkol sa kung ano ang iyong ginagawa, kung paano momakipagkumpetensya, at kung ano ang ginagawang sulit mong bilhin. Ang iyong pagpoposisyon ng produkto, ang iyong pagkakaiba, ang iyong katwiran sa pagpepresyo, ang boses ng iyong brand. Ito ang konteksto na nagpapatunog ng AI sa iyong kumpanya sa halip na tumutunog tulad ng bawat ibang kumpanya. iyong kategorya. Ang pagkuha nito ay nangangailangan ng higit pa sa pag-upload ng brand doc. Nangangailangan ito ng isang sistema na bumubuo sa kaalamang iyon at awtomatikong inilalapat ito sa bawat pakikipag-ugnayan. Ang konteksto ng koponan ay kung paano gumagana ang iyong mga tao. Ang iyong pamamaraan sa pagbebenta, ang iyong pamantayan sa pagiging kwalipikado, ang iyong mga landas sa pagdami. Hindi ang bersyon na makikita sa iyong mga onboarding na dokumento, ngunit ang bersyon na aktwal na ginagamit ng iyong pinakamahuhusay na rep. Ito ang naghihiwalay sa isang AI na sumusunod sa isang script mula sa isa na gumagamit ng tunay na paghatol. Ang ganitong uri ng konteksto ay hindi nabubuhay sa anumang larangan ng CRM. Nakatira ito sa mga pag-record ng tawag, mga tala ng deal, at ang mga pattern na makikita lamang sa libu-libong mga pakikipag-ugnayan. Ang konteksto ng proseso ay kung ano ang hitsura ng iyong mga daloy ng trabaho sa pagsasanay. Ano ang nag-trigger ng handoff. Ano ang ginagawang mataas na priyoridad ng deal. Paano binuo ang iyong mga kampanya at kung ano ang hitsura ng tagumpay para sa bawat isa. Ito ang nagpapahintulot sa AI na kumilos, hindi lamang magbigay ng impormasyon. Ang pagbuo nito sa AI ay nangangailangan ng pag-unawa sa iyong aktwal na mga daloy ng trabaho, hindi lamang ang paglalarawan sa mga ito, upang ang system ay maaaring kumilos sa mga ito sa halip na i-reference ang mga ito. Ang konteksto ng customer ay ang naipon na kasaysayan ng iyong mga relasyon. Ano ang binili ng bawat account, bakit nila ito binili, ano ang kanilang mga layunin, kung saan naganap ang alitan, kung ano ang dapat na susunod na lohikal na pag-uusap. Ito ang dahilan kung bakit ang outreach ay parang isang pag-uusap sa halip na isang malamig na tawag. Ito ang pinakamahirap na kategorya na panatilihin dahil patuloy itong nagbabago. Awtomatikong pinapanatili itong kasalukuyang, sa bawat touchpoint, ang problema sa imprastraktura na hindi nalutas ng karamihan sa mga platform. Ang konteksto ng network ay ang isang dimensyon ng Konteksto ng Paglago na walang indibidwal na kumpanya ang maaaring magtayo nang mag-isa. Gumagana ang HubSpot sa higit sa 280,000 kumpanya. Nangangahulugan iyon na nakikita natin ang malawak na mga trend sa kung paano napupunta ang mga team sa merkado, kung paano gumaganap ang mga campaign, at kung paano bumibili ang mga customer, sa isang sukat na walang indibidwal na kumpanya ang maaaring gumagaya nang mag-isa. Ang sama-samang katalinuhan na iyon ay nagiging isang layer ng Growth Context na available sa bawat kumpanya sa platform, na humuhubog sa kung ano ang inirerekomenda ng iyong AI bago ka magpatakbo ng isang kampanya. Ano ang hitsura ng mga Tamang Tanong Kung sinusuri mo ang AI para sa iyong koponan, ang mga tanong na talagang mahalaga ay hindi tungkol sa modelo. Ang mga modelo ay lalong nagiging commoditized. Ang mga tamang tanong ay tungkol sa konteksto. Maaari ba itong makuha at kumilos sa buong larawan? Hindi lang ang structured at unstructured na data sa iyong CRM, kundi ang pangangatwiran, paghatol, at institutional na kaalaman na karaniwang nasa ulo ng mga tao. Awtomatikong pinapanatili ba ang konteksto? O kailangan ba ng iyong team na panatilihin itong kasalukuyan nang manu-mano, na ginagawang isang pabigat sa pagpapanatili ang isang pamumuhunan sa platform? Ito ba ay ginawa para sa partikular na paglago? O ito ba ay isang pangkalahatang layunin na layer ng kaalaman na nangyayari na nagsasama ng ilang data ng customer? Nagsasama ba ito sa paglipas ng panahon? O nangangailangan ba ito ng patuloy na muling pamumuhunan upang manatiling may kaugnayan? Sagutin ang "hindi" sa alinman sa mga ito, at ang iyong AI ay hindi gumagana sa iyong negosyo, ito ay gumagana sa isang bersyon ng iyong negosyo na wala na. Iyan ang tunay na lahi ng AI. Ang mga kumpanyang nakakakuha ng Growth Context ng tama ay hindi lamang gumagamit ng AI nang mas mahusay. Mas nauuna sila sa tuwing ginagamit nila ito.

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