Cuộc đua AI thực sự không phải về mô hình hay dữ liệu. Đó là về bối cảnh.

In This Article

Mọi công ty mà tôi nói chuyện hiện nay đều tin rằng họ có vấn đề về AI. AI của họ viết email mà không ai phản hồi. Nó nghiên cứu các tài khoản và bề mặt dẫn đầu nhóm bán hàng đã đóng cửa sáu tháng trước. Các phiên sao chép và dán gây tê ngón tay giữa các công cụ sẽ tạo ra nội dung giống hệt nội dung mà mọi đối thủ cạnh tranh đang xuất bản. Các nhà lãnh đạo đầu tư vào hết công cụ này đến công cụ khác, chạy hết buổi đào tạo này đến buổi đào tạo khác và vẫn thấy mình đang nhìn chằm chằm vào cùng một câu hỏi: tại sao AI không thực sự di chuyển kim? Đây là những gì bạn không được nói. Vấn đề không phải là mô hình của bạn. Vấn đề không phải là dữ liệu của bạn. Vấn đề là bối cảnh: kiến ​​thức cụ thể về doanh nghiệp của bạn, khách hàng của bạn và những gì họ cần ngay bây giờ cũng như cách nhóm của bạn thực sự hoạt động. Đây cũng là vấn đề khó giải quyết nhất và là vấn đề mà ngành giải quyết chậm nhất. Bối cảnh là cơ sở hạ tầng, không phải tính năng Đây là sự khác biệt mà tôi nghĩ là đang bị mất. Dữ liệu là những gì đã xảy ra. Ngữ cảnh cung cấp ý nghĩa xung quanh các sự kiện có thật, ý nghĩa của chúng, lý do chúng quan trọng và những việc cần làm khi xử lý sự kiện đó. Ngữ cảnh không phải là một tính năng; đó là cơ sở hạ tầng cần thiết. CRM của bạn có hồ sơ cho thấy một giao dịch đã hoàn tất cách đây 18 tháng. Đó là dữ liệu. Bối cảnh là biết giao dịch đã kết thúc vì nhà vô địch của bạn đã chuyển đổi công ty, giá cả phải được điều chỉnh ba lần trước khi đạt được và khách hàng đó hiện đề cập đến một số giao dịch mới mỗi năm và ghét việc tự động hóa liên hệ. Một người làm việc ở tài khoản đó biết tất cả những điều này. Hầu như không có AI nào làm được điều đó vì hầu như không có nền tảng nào được xây dựng để nắm bắt nó. Đây là khoảng cách. Không phải là một khoảng cách mô hình. Không phải là một khoảng cách dữ liệu. Một khoảng cách bối cảnh. Và đó chính là vấn đề mà HubSpot đang giải quyết với Nền tảng khách hàng đại lý. Khi Yamini giới thiệu Nền tảng khách hàng đại lý của chúng tôi vào đầu năm nay, cô ấy đã mô tả nền tảng bên dưới nó: một nơi chứa tất cả dữ liệu khách hàng và bối cảnh kinh doanh của bạn, sẵn có cho nhóm của bạn và đại lý AI của bạn vào thời điểm họ cần. Cơ sở hạ tầng tốt nhất là vô hình. Nó chạy ở chế độ nền, luôn cập nhật khi doanh nghiệp của bạn thay đổi và không khiến nhóm của bạn phải lặp lại. Đó là tiêu chuẩn mà AI cần phải tuân theo và hầu như không bao giờ đáp ứng được. Chi phí tiềm ẩn của khoảng cách bối cảnh Có một khoản chi phí mà nhóm của bạn phải trả hàng ngày không xuất hiện trong ngân sách AI của bạn. Chúng tôi gọi đó là thuế tóm tắt: thời gian và sự lặp lại cần thiết để cung cấp cho AI đủ nền tảng nhằm tạo ra thứ gì đó hữu ích. Bạn giải thích tiếng nói thương hiệu của mình trước khi yêu cầu nó viết. Bạn dán vào lịch sử tài khoản trước khi yêu cầu nó nghiên cứu. Bạn mô tả cơ cấu giá, bối cảnh đối thủ cạnh tranh, hồ sơ khách hàng của bạn trước mỗi nhiệm vụ có ý nghĩa. Và ngày hôm sau, bạn lại làm điều đó. Nó không học kinh doanh của bạn. Chi phí thực sự không phải là số giờ nhóm của bạn mất đi để tóm tắt lại AI, mà là chi phí cơ hội: những hiểu biết sâu sắc mà AI có thể có được nếu nó thực sự biết doanh nghiệp của bạn. Thuế giao ban chỉ là ma sát hàng ngày. Vấn đề khó khăn hơn là vấn đề bạn không nhìn thấy: điều gì sẽ xảy ra với bối cảnh theo thời gian. Vị trí cạnh tranh của bạn thay đổi. Hồ sơ khách hàng lý tưởng của bạn thay đổi. Playbook của bạn được cập nhật. AI của bạn không biết bất kỳ điều gì về điều đó. Không phải là nó quên. Nó có trí nhớ về cuộc trò chuyện. Nó chỉ không có kết nối với doanh nghiệp đằng sau nó. Đối với các nhóm GTM, điều này có vẻ như AI chắc chắn đã sai. Một dự án thay đổi, nhóm của bạn điều chỉnh, nhưng AI vẫn tiếp tục dựa trên bối cảnh lỗi thời. Đầu ra bắt đầu tắt âm thanh. Các đề xuất không còn phù hợp với mục tiêu của bạn nữa. Khi AI của bạn không được kết nối với bức tranh toàn cảnh, nó không bao giờ có thể phát triển kiến ​​thức năng động, hoàn chỉnh cần thiết để tạo ra giá trị đích thực. Nó vẫn là một công cụ. Nó không bao giờ trở thành một đồng đội đáng tin cậy. Nhóm tăng trưởng cần bối cảnh riêng của họ Không phải tất cả bối cảnh đều được tạo ra như nhau. Các công cụ AI cá nhân như ChatGPT đang xây dựng bối cảnh cá nhân: sở thích, lịch sử trò chuyện, phong cách giao tiếp của bạn. Các công cụ doanh nghiệp như Glean đang xây dựng bối cảnh tổ chức: tài liệu, wiki và kiến ​​thức về tổ chức của bạn. Tại HubSpot, chúng tôi đang xây dựng Bối cảnh tăng trưởng: AI cần có sự hiểu biết phong phú, chất lượng cao và chính xác để thúc đẩy kết quả trong hoạt động tiếp thị, bán hàng và thành công của khách hàng. Đây không phải là một khái niệm. Chúng tôi đang xây dựng cơ sở hạ tầng thực sự, điều đó có nghĩa là chúng tôi sẽ vừa nắm bắt và duy trì bối cảnh này cho khách hàng, vừa cung cấp cho họ khả năng tự quản lý. Chúng tôi xem Bối cảnh tăng trưởng có năm khía cạnh: Bối cảnh kinh doanh là tất cả những gì bạn làm, cách bạncạnh tranh và điều gì khiến bạn đáng mua. Định vị sản phẩm, sự khác biệt, lý do định giá, tiếng nói thương hiệu của bạn. Đây chính là bối cảnh khiến AI có vẻ giống công ty của bạn thay vì giống mọi công ty khác. danh mục của bạn. Việc nắm bắt nó đòi hỏi nhiều thứ hơn là tải lên tài liệu thương hiệu. Nó đòi hỏi một hệ thống cấu trúc nên kiến ​​thức đó và áp dụng nó một cách tự động trong mọi tương tác. Bối cảnh nhóm là cách mọi người thực sự làm việc. Phương pháp bán hàng của bạn, tiêu chí đủ điều kiện, đường dẫn leo thang của bạn. Không phải phiên bản có trong tài liệu giới thiệu của bạn mà là phiên bản mà những người đại diện giỏi nhất của bạn thực sự sử dụng. Đây là điểm khác biệt giữa AI tuân theo kịch bản với AI thực hiện khả năng phán đoán thực sự. Loại bối cảnh này không tồn tại trong bất kỳ lĩnh vực CRM nào. Nó tồn tại trong các bản ghi âm cuộc gọi, ghi chú giao dịch và các mẫu chỉ hiển thị qua hàng nghìn tương tác. Bối cảnh quy trình là quy trình công việc của bạn trông như thế nào trong thực tế. Điều gì gây ra sự chuyển giao. Điều gì làm cho một thỏa thuận có mức độ ưu tiên cao. Chiến dịch của bạn được xây dựng như thế nào và thành công của mỗi chiến dịch trông như thế nào. Đây là điều cho phép AI hành động chứ không chỉ cung cấp thông tin. Việc xây dựng điều này thành AI đòi hỏi phải hiểu quy trình làm việc thực tế của bạn chứ không chỉ mô tả chúng, để hệ thống có thể hành động theo chúng thay vì tham chiếu chúng. Bối cảnh khách hàng là lịch sử tích lũy các mối quan hệ của bạn. Mỗi tài khoản đã mua gì, tại sao họ mua nó, mục tiêu của họ là gì, xung đột đã xảy ra ở đâu, cuộc trò chuyện hợp lý tiếp theo sẽ là gì. Đây là điều khiến việc tiếp cận giống như một cuộc trò chuyện thay vì một cuộc gọi ngẫu nhiên. Đây là danh mục khó duy trì nhất vì nó thay đổi liên tục. Việc duy trì thông tin này một cách tự động trên mọi điểm tiếp xúc là vấn đề về cơ sở hạ tầng mà hầu hết các nền tảng vẫn chưa giải quyết được. Bối cảnh mạng lưới là một khía cạnh của Bối cảnh tăng trưởng mà không một công ty riêng lẻ nào có thể xây dựng một mình. HubSpot hợp tác với hơn 280.000 công ty. Điều đó có nghĩa là chúng tôi nhận thấy các xu hướng rộng lớn về cách các nhóm tiếp cận thị trường, cách thực hiện các chiến dịch và cách khách hàng mua hàng, ở quy mô mà không một công ty riêng lẻ nào có thể tự mình nhân rộng. Trí tuệ tập thể đó trở thành một lớp Bối cảnh tăng trưởng có sẵn cho mọi công ty trên nền tảng, định hình những gì AI của bạn đề xuất trước khi bạn thực hiện một chiến dịch duy nhất. Câu hỏi phù hợp trông như thế nào Nếu bạn đang đánh giá AI cho nhóm của mình thì câu hỏi thực sự quan trọng không phải là về mô hình. Các mô hình ngày càng được hàng hóa hóa. Các câu hỏi đúng là về bối cảnh. Nó có thể chụp và hành động trên toàn bộ bức ảnh không? Không chỉ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trong CRM của bạn, mà cả lý luận, phán đoán và kiến ​​thức thể chế thường sống trong đầu mọi người. Bối cảnh có được duy trì tự động không? Hay nhóm của bạn phải cập nhật thủ công, biến khoản đầu tư vào nền tảng thành gánh nặng bảo trì? Nó có được xây dựng đặc biệt cho sự tăng trưởng không? Hay đó là lớp kiến ​​thức có mục đích chung bao gồm một số dữ liệu khách hàng? Liệu nó có phức tạp theo thời gian không? Hay nó đòi hỏi phải tái đầu tư liên tục để duy trì sự phù hợp? Trả lời “không” cho bất kỳ điều nào trong số này và AI của bạn không hoạt động với doanh nghiệp của bạn, nó hoạt động trên một phiên bản doanh nghiệp không còn tồn tại. Đó là cuộc đua AI thực sự. Những công ty hiểu đúng Bối cảnh tăng trưởng không chỉ sử dụng AI tốt hơn. Họ tiến xa hơn mỗi khi họ sử dụng nó.

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