هر ابزار خروجی هوشمندتر شده است – سیستم اینطور نشده است

مدیران ارشد فناوری همیشه آن را می بینند.

هر سه ماهه، قبل از جلسه هیئت مدیره، شخصی بی سر و صدا یک اسکریپت می نویسد تا داده های تجارت را از سه ابزار مختلف استخراج کند و آن ها را با دست در یک صفحه گسترده تطبیق دهد.

همه اینها به این دلیل است که هیچ یک از دیدگاه های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی موافق نیستند، و کسی باید تصمیم بگیرد که قبل از افزایش اعداد به کدام یک اعتقاد داشته باشد.

هیچ یک از این ابزارها “بد” نیستند، اما وقتی همه فقط می توانند بخش کوچکی از تجارت را ببینند، فقط مشکلات محلی را حل می کنند. تجارت چیست در واقع نیازها در سطح سیستم پاسخ داده می شود.

باهوش تر در انزوا باهوش تر نیست

این قطع ارتباط آسان است زیرا تک تک ویژگی های هوش مصنوعی مانند یک پیشرفت به نظر می رسد. اما باهوش تر در انزوا به معنای باهوش تر بودن در کل نیست.

این فقط به این معنی است که شرکت ها نظرات جداگانه بیشتری دریافت می کنند.

یک کمک خلبان که در خلاصه کردن فعالیت در CRM عالی است، چیزی در مورد آنچه که در پلتفرم محتوا یا ابزار تعامل فروش اتفاق افتاده است نمی داند. هیچ یک از ابزارها راهی برای دیدن آنچه که دیگری به آن نگاه می کند ندارد زیرا هیچ لایه مشترکی در زیر وجود ندارد.

حتی اگر داده‌ها از نظر فنی بتوانند بین سیستم‌ها حرکت کنند، تعریف یک ابزار از “درگیری” اغلب با ابزار دیگر یکسان نیست.

آنها می توانند یک ماژول آموزشی تکمیل شده را وارد کنند و ایمیل را به عنوان یک فعالیت باز کنند. اما این سیگنال ها یکسان نیستند و هیچ چیز در این دو سیستم نمی داند که چگونه با آنها متفاوت رفتار کند.

پیوند دو ابزار با هم این را حل نمی کند.

نه تنها این، بلکه بسیاری از این ابزارها خارج از جلسه فعلی هیچ حافظه ای ندارند.

آن‌ها می‌توانند به شما بگویند که چه اتفاقی افتاده است، اما نه آنچه در سه ماهه آخر یا در صدها معامله مشابه کارآمد بوده است. هر ارجاعی از صفر شروع می شود، مهم نیست که چند بار یک وضعیت مشابه اتفاق افتاده است.

برای رهبران مهندسی، این بدتر می شود، نه بهتر، زیرا این شرکت هوش مصنوعی بیشتری را اضافه می کند. هر کمک خلبان جدید، بخش جدا شده دیگری از زمینه است، مجموعه دیگری از نتایج که هیچ کس دیگری نمی تواند آن را ببیند، از آن بیاموزد یا با آنچه در جای دیگر اتفاق افتاده است، آشتی دهد.

و این بر بهره وری تأثیر می گذارد.

با توجه به گزارش شکاف عملکرد GTM 2026 Highspot، 42٪ از رهبران GTM ابزارها و سیستم های پراکنده را به عنوان عامل مستقیم اختلال در عملکرد ذکر می کنند.

پنج داشبورد که هرگز با یکدیگر صحبت نمی‌کنند، هیچ دیدی ندارند. آنها پنج نفر را جمع می کنند که در طول یک حادثه به پنج سیگنال جزئی خیره می شوند و هر کدام متقاعد شده اند که علت اصلی را پیدا کرده اند. هوش مصنوعی تکه تکه شده نیز همین مشکل را دارد.

ابزارهای بیشتر که نتایج بیشتری ایجاد می‌کنند کمکی نمی‌کنند اگر هیچ کدام از آنها از یک تصویر کار نکنند.

آنچه که هوش متصل در واقع به آن نیاز دارد

حل قطع ارتباط به سادگی انتخاب یک مدل بهتر نیست. این امر مستلزم ساخت یا انتخاب یک معماری هوش مصنوعی GTM است که سه کاری را انجام دهد که اکثر پشته ها انجام نمی دهند.

• این به هر سیستم یک دید مشترک از آنچه در حال وقوع است می دهد در سراسر کسب و کار، نه فقط بخش کوچکی از آن.
• به طور مداوم تعامل و نتایج را تعریف می کند، به طوری که سیگنال بدون توجه به اینکه کدام ابزار آن را ثبت می کند به همان معنی است.
• نتایج واقعی را به سیستم باز می گرداند، بنابراین با استفاده بیشتر از این راهنما بهتر می شود. همان منطق استاتیک به طور نامحدود اجرا نمی شود.
• و مدیریت می کند که چه کسی می تواند آن زمینه مشترک را ببیند و روی آن عمل کند، بنابراین اتصال سیستم ها به یک تعهد امنیتی یا انطباق تبدیل نمی شود.

آنچه مال شماست را بسازید. سیم کشی زیر را بخرید.

این در مورد صادق بودن در مورد آنچه واقعا ارزش ساختن دارد.

منطق کسب‌وکار و جریان‌های کاری که واقعاً به نحوه کسب درآمد شرکت شما اختصاص دارد ارزش سرمایه‌گذاری مهندسی را دارد. از سوی دیگر، حل و فصل بافت متقابل سیستم یک کار زیرساختی است. این همان مشکلی است که اکثر سازمان‌های مهندسی در نهایت با هزینه واقعی بازسازی می‌کنند، بدون اینکه هرگز به یک متمایزکننده کسب‌وکار تبدیل شوند.

بنابراین سوال واقعی این نیست که آیا شما می توانید این را بسازید یا خیر.

سوال این است که آیا سیم کشی زیر دیفرانسیل شما اصلا ارزش ساختن دارد یا بهتر است به پلتفرمی که برای حل این مشکل طراحی شده است واگذار شود.

Highspot یکی از نمونه های دومی است.

از اینجا کجا برم؟

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد چارچوب معماری کاملتر پشت این، از جمله نحوه در نظر گرفتن اینکه چه چیزی بسازیم در مقابل چه چیزی بخریم، Build, Buy یا هر دو را بخوانید؟ چگونه هوش مصنوعی را برای GTM مدرن کار کنیم.