Prawdziwy wyścig sztucznej inteligencji nie polega na modelach ani danych. Chodzi o kontekst.

In This Article

Każda firma, z którą teraz rozmawiam, jest przekonana, że ​​ma problem ze sztuczną inteligencją. Ich sztuczna inteligencja pisze e-maile, na które nikt nie odpowiada. Bada konta i wskazuje potencjalnych klientów, których zespół sprzedaży zamknął już sześć miesięcy temu. Odrętwiające palce sesje kopiowania i wklejania między narzędziami generują treść, która brzmi dokładnie tak, jak to, co publikuje każdy konkurent. Liderzy inwestują w narzędzie za narzędziem, prowadzą sesję szkoleniową za sesją szkoleniową, a mimo to wpatrują się w to samo pytanie: dlaczego sztuczna inteligencja tak naprawdę nie porusza igłą? Oto, czego ci nie powiedziano. Problemem nie jest Twój model. Problemem nie są Twoje dane. Problemem jest kontekst: konkretna wiedza o Twojej firmie, Twoich klientach i tym, czego aktualnie potrzebują, oraz o tym, jak faktycznie działa Twój zespół. Jest to również problem najtrudniejszy do rozwiązania, a branża najwolniej sobie z nim radzi. Kontekst to infrastruktura, a nie funkcja Oto rozróżnienie, które moim zdaniem się zatraca. Dane są tym, co się wydarzyło. Kontekst nadaje znaczenie prawdziwym wydarzeniom, ich znaczeniu, dlaczego są ważne i co z tym zrobić. Kontekst nie jest cechą; jest to niezbędna infrastruktura. Twój CRM ma zapis, że transakcja została sfinalizowana osiemnaście miesięcy temu. To są dane. Kontekst polega na tym, że transakcja została sfinalizowana, ponieważ Twój mistrz zmienił firmę, cena musiała zostać dostosowana trzykrotnie, zanim dotarła, a klient poleca teraz kilka nowych transakcji rocznie i nie cierpi, gdy kontaktuje się z nim automatyzacja. Człowiek, który pracował z tym kontem, wie o tym wszystkim. Prawie żadna sztuczna inteligencja tego nie robi, ponieważ prawie nie zbudowano platformy, która mogłaby to przechwycić. To jest luka. Nie jest to luka modelowa. To nie jest luka w danych. Luka kontekstowa. I to jest problem, który HubSpot rozwiązuje za pomocą Agentic Customer Platform. Kiedy na początku tego roku Yamini przedstawiała naszą Agentic Customer Platform, opisała jej fundament: jedno miejsce, w którym znajdują się wszystkie dane klientów i kontekst biznesowy, dostępne dla Twojego zespołu i agentów AI wtedy, gdy tego potrzebują. Najlepsza infrastruktura jest niewidoczna. Działa w tle, jest na bieżąco ze zmianami w Twojej firmie i nie powoduje, że Twój zespół się powtarza. Jest to standardowa sztuczna inteligencja, której należy się trzymać i która prawie nigdy nie jest spotykana. Ukryty koszt luk w kontekście Istnieje koszt, który Twój zespół płaci każdego dnia, a którego nie widać w budżecie AI. Nazywamy to podatkiem od odpraw: czas i powtarzalność wymagane, aby zapewnić AI wystarczającą wiedzę, aby stworzyć coś przydatnego. Wyjaśniasz głos swojej marki, zanim poprosisz ją o napisanie. Wklejasz historię konta, zanim poprosisz o sprawdzenie. Przed każdym znaczącym zadaniem opisujesz swoją strukturę cenową, krajobraz konkurencji i profil klienta. A następnego dnia robisz to jeszcze raz. Nie uczy się Twojego biznesu. Prawdziwym kosztem nie są godziny, które Twój zespół traci na ponowne zapoznawanie się ze sztuczną inteligencją, ale koszt alternatywny: spostrzeżenia, które sztuczna inteligencja mogłaby uzyskać, gdyby rzeczywiście znała Twoją firmę. Podatek od informacji to tylko codzienne tarcia. Trudniejszy problem to ten, którego nie widzisz: co dzieje się z kontekstem w czasie. Zmienia się Twoja pozycja konkurencyjna. Zmienia się profil Twojego idealnego klienta. Twój podręcznik zostanie zaktualizowany. Twoja sztuczna inteligencja o tym nie wie. To nie tak, że zapomniał. Posiada pamięć rozmowy. Po prostu nie ma to związku z biznesem, który za nim stoi. W przypadku zespołów GTM wygląda to na sztuczną inteligencję, która zdecydowanie się myli. Projekt się zmienia, Twój zespół dostosowuje się, ale sztuczna inteligencja wciąż czerpie z przestarzałego kontekstu. Wyjścia zaczynają wyłączać się. Rekomendacje nie odpowiadają już Twoim celom. Jeśli sztuczna inteligencja nie jest połączona z pełnym obrazem, nigdy nie będzie w stanie rozwinąć pełnej, dynamicznej wiedzy potrzebnej do stworzenia prawdziwej wartości. Pozostaje narzędziem. Nigdy nie staje się zaufanym członkiem drużyny. Zespoły rozwojowe potrzebują własnego kontekstu Nie wszystkie konteksty są sobie równe. Osobiste narzędzia AI, takie jak ChatGPT, budują osobisty kontekst: Twoje preferencje, historię rozmów, Twój styl komunikacji. Narzędzia dla przedsiębiorstw, takie jak Glean, budują kontekst organizacyjny: dokumenty, strony wiki i wiedzę instytucjonalną. W HubSpot budujemy kontekst wzrostu: bogate, wysokiej jakości i precyzyjne zrozumienie, którego sztuczna inteligencja potrzebuje, aby zapewnić wyniki w zakresie marketingu, sprzedaży i sukcesu klienta. To nie jest koncepcja. Budujemy prawdziwą infrastrukturę, co oznacza, że ​​zarówno uchwycimy, jak i utrzymamy ten kontekst dla klientów, jednocześnie dając im możliwość samodzielnego zarządzania. Uważamy, że kontekst wzrostu ma pięć wymiarów: Kontekst biznesowy to wszystko, co i jak robiszkonkurować i co sprawia, że ​​warto Cię kupić. Pozycjonowanie Twojego produktu, Twoje zróżnicowanie, uzasadnienie cenowe, głos Twojej marki. To jest kontekst, który sprawia, że ​​sztuczna inteligencja brzmi jak Twoja firma, a nie jak każda inna firma. Twoja kategoria. Przechwycenie go wymaga czegoś więcej niż tylko przesłania dokumentu marki. Wymaga systemu, który porządkuje tę wiedzę i stosuje ją automatycznie podczas każdej interakcji. Kontekst zespołu to sposób, w jaki faktycznie pracują Twoi ludzie. Twoja metodologia sprzedaży, Twoje kryteria kwalifikacyjne, Twoje ścieżki eskalacji. Nie ta wersja, która znajduje się w dokumentach wprowadzających, ale wersja, z której faktycznie korzystają Twoi najlepsi przedstawiciele. To właśnie odróżnia sztuczną inteligencję kierującą się scenariuszem od sztucznej inteligencji, która dokonuje prawdziwego osądu. Tego rodzaju kontekst nie istnieje w żadnej dziedzinie CRM. Żyje w nagraniach rozmów, notatkach dotyczących transakcji i wzorcach widocznych jedynie w tysiącach interakcji. Kontekst procesu to sposób, w jaki Twoje przepływy pracy wyglądają w praktyce. Co powoduje przekazanie. Co sprawia, że ​​transakcja ma wysoki priorytet. Jak zbudowane są Twoje kampanie i jaki jest sukces każdej z nich. Dzięki temu sztuczna inteligencja może podejmować działania, a nie tylko dostarczać informacje. Wbudowanie tego w sztuczną inteligencję wymaga zrozumienia rzeczywistych przepływów pracy, a nie tylko ich opisania, aby system mógł na nich działać, a nie odwoływać się do nich. Kontekst klienta to skumulowana historia Twoich relacji. Co każde konto kupiło, dlaczego to kupiło, jakie są ich cele, gdzie wystąpiły tarcia, jaka powinna być następna logiczna rozmowa. To właśnie sprawia, że ​​kontakt telefoniczny przypomina rozmowę, a nie zimną rozmowę. Jest to kategoria najtrudniejsza do utrzymania, ponieważ ciągle się zmienia. Automatyczne utrzymywanie tego prądu w każdym punkcie kontaktu to problem infrastrukturalny, którego większość platform nie rozwiązała. Kontekst sieciowy to jedyny wymiar kontekstu wzrostu, którego żadna pojedyncza firma nie jest w stanie zbudować samodzielnie. HubSpot współpracuje z ponad 280 000 firm. Oznacza to, że widzimy szerokie trendy w tym, jak zespoły wchodzą na rynek, jak działają kampanie i jak klienci kupują, na skalę, której żadna pojedyncza firma nie jest w stanie samodzielnie odtworzyć. Ta zbiorowa inteligencja staje się warstwą kontekstu wzrostu dostępną dla każdej firmy na platformie i kształtuje zalecenia Twojej sztucznej inteligencji, zanim jeszcze przeprowadzisz pojedynczą kampanię. Jak wyglądają właściwe pytania Jeśli oceniasz sztuczną inteligencję dla swojego zespołu, pytania, które tak naprawdę mają znaczenie, nie dotyczą modelu. Modele są coraz bardziej utowarowione. Właściwe pytania dotyczą kontekstu. Czy potrafi uchwycić pełny obraz i na nim działać? Nie tylko ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane w Twoim systemie CRM, ale także rozumowanie, osąd i wiedza instytucjonalna, która zazwyczaj żyje w głowach ludzi. Czy kontekst jest utrzymywany automatycznie? A może Twój zespół musi aktualizować ją ręcznie, przez co inwestycja w platformę staje się obciążeniem konserwacyjnym? Czy jest zbudowany specjalnie z myślą o rozwoju? A może jest to warstwa wiedzy ogólnego przeznaczenia, która zawiera niektóre dane klientów? Czy to się nasila w czasie? A może potrzeba ciągłych ponownych inwestycji, aby zachować aktualność? Odpowiedz „nie” na którekolwiek z nich, a Twoja sztuczna inteligencja nie będzie działać z Twoją firmą, będzie działać na wersji Twojej firmy, która już nie istnieje. To jest prawdziwy wyścig AI. Firmy, które mają odpowiedni kontekst wzrostu, nie tylko lepiej wykorzystują sztuczną inteligencję. Za każdym razem, gdy z niego korzystają, posuwają się dalej do przodu.

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