Il CRO tecnologico afferma che l’AI rende le previsioni più solide — E rende la responsabilità del CRO impossibile da evitare

George Storm lavora nelle vendite da 23 anni. Attualmente è CRO presso una piattaforma B2B ABM chiamata N.Rich, dove guida vendite, marketing, customer success, partner e supporto prodotto.

Abbiamo incontrato George per capire come abbia ricostruito il forecasting e il reporting utilizzando l’IA. Ecco cosa ci ha raccontato.

Gestire l’intero funnel

Sono George Storm, CRO di N.Rich, una piattaforma B2B ABM. Stiamo passando da un’azienda ABM con un solo prodotto ad una piattaforma, che promuoviamo come Composable GTM. Il nostro attuale modello di ricavi è un abbonamento annuale SaaS con servizi collegati. Stiamo introducendo una motion modulare, abbonamenti per modulo e outcome pricing mentre lanciamo GTM OS.

Mi occupo di tutta la superficie dei ricavi, dall’inizio alla fine: vendite, marketing, customer success, partner e supporto prodotto. Gestisco la creazione della domanda fino alla retention netta dei ricavi — l’intero funnel, non solo una parte. La nostra struttura GTM comprende un team vendite snello e focalizzato su EMEA; un’organizzazione marketing che genera domanda e ABM; un’organizzazione CS che gestisce rinnovi ed espansioni; e una parallela motion per i partner.

Serviamo principalmente aziende B2B europee di fascia media fino alle grandi imprese: in particolare, leader delle vendite e del marketing che adottano strategie account-based go-to-market.

Come l’IA ha trasformato la precisione delle previsioni sui ricavi

Ho trascorso 23 anni nelle vendite e l’ultimo periodo è stato più difficile dei primi due decenni messi insieme.

Non sono arrivato all’IA per curiosità. Ci sono arrivato dopo un errore. Facevo previsioni come ogni CRO — basandomi sulle conversioni storiche — e il modello continuava a dirmi ciò che volevo sentire fino al trimestre in cui non l’ha fatto più. Il meccanismo dell’autoinganno era proprio il modello. E sono stato io a costruirlo.

Così, ho ricostruito completamente il nostro sistema di forecasting. Abbiamo abbandonato un modello di stima puntuale basato sulla conversione storica. Aveva una “copertura” Monte Carlo che lo faceva sembrare rigoroso. Non lo era. Una stima puntuale resta una stima puntuale anche quando ne fai la media di tre.

Siamo passati a un modello probabilistico a quattro input, condizionato dal regime. Tasso di vittoria, capture, NRR e durata dei cicli, ognuno calibrato su riferimenti esterni come WEF, IMF e McKinsey. L’IA esegue la distribuzione in modo continuo invece di farmi ricostruire il foglio di calcolo a ogni trimestre. Per farlo, utilizziamo Claude per i segnali macro, oltre a Fathom, Hubspot e la nostra piattaforma.

Regime-aware. Probabilistico. Continuo. Questa ricostruzione è ciò che mi ha portato davvero nell’IA, non come uno strato di produttività aggiunto alla poltrona, ma come ciò che mi consente di fare i calcoli, leggere il mercato e agire nella stessa settimana. Ora il lavoro è questo.

Grazie a questo cambiamento, il forecast è diventato una lettura, non più un report. Ha evidenziato il gap sotto al commit prima che il trimestre girasse, non dopo. Il consiglio di amministrazione ha smesso di sorprendersi. Ed è proprio questo il senso.

Perché l’IA interpreta ma l’operatore deve agire

Per quanto riguarda ciò che dovrebbe gestire l’IA e ciò che dovrebbe gestire l’uomo, l’IA influenza la lettura:

• Distribuzione della previsione per regime
• Prioritizzazione della pipeline
• Punteggio di salute degli account
• Segnalazione del rischio di churn
• Lettura settimanale cross-funzionale tra Vendite, Marketing, CS e Partner

Oggi l’IA gestisce tutto questo, perché si tratta di riconoscimento di pattern tra più segnali di quanti un essere umano possa tenere in testa.

Attività esplicitamente umane riguardano la risposta:

• La valutazione su una trattativa specifica
• La definizione del prezzo su un account strategico
• Chi occupa quale ruolo
• La narrazione verso il consiglio di amministrazione.

La ragione è semplice. L’IA allarga il mio campo visivo, ma non possiamo delegare la responsabilità a un modello. Influenza come input del modello, non come decisore. Il modello legge. L’operatore agisce.

Come l’IA migliora i flussi di lavoro ma comporta rischi di eccessiva sicurezza

Ecco i buoni risultati:

• Il report settimanale del CRO, che prima richiedeva gran parte della giornata, ora si compone da solo, e io posso dedicare il tempo a decidere invece che a raccogliere dati.
• Il punteggio di salute segnala gli account a rischio uno o due trimestri prima che il dato in ritardo si muova.
• La previsione regge in consiglio di amministrazione, che è l’unico test di accuratezza che conta.

Ma non è tutto rose e fiori. I primi modelli erano troppo sicuri di sé. Uno restituiva una probabilità del 97% ed era strutturalmente troppo ottimista, perché avevo inserito assunzioni pulite in dati sporchi.

La calibrazione avversariale si è rivelata essere il lavoro, non un passaggio — testare al limite il mio stesso modello con un prompt da analista senior il cui unico compito è eliminare l’ottimismo. Avrei potuto risparmiare un trimestre se l’avessi capito prima.

L’IA non mi ha risparmiato quel lavoro. Lo ha spostato altrove.

Un flusso di lavoro di reportistica reale

Pensieri di George

La previsione è la lettura. Il piano è la risposta. Il ciclo è il sistema operativo.

Vediamo insieme il flusso di lavoro della lettura settimanale.

Il lunedì, l’IA si collega a HubSpot per pipeline e rinnovi, Amplitude per l’utilizzo prodotto, Pylon per il supporto, Fathom per il sentiment delle chiamate e Slack per i segnali dei clienti e interni. Crea un unico strato di dati governato. Valuta la salute degli account, segnala quelli a rischio, invia allarmi su Slack direttamente ai responsabili e aggiorna la distribuzione delle previsioni in base al regime.

Poi lo leggo, decido la risposta, e chiudiamo il ciclo entro venerdì. Monitorare, leggere, agire — in un ciclo settimanale con un solo responsabile che volutamente non è il manager. Il sistema raccoglie e valuta. La decisione spetta al ruolo.

La previsione alimenta il ciclo. Il ciclo ricalibra dove vanno capitale e sforzi. E tutta l’organizzazione legge e risponde su una cadenza settimanale invece che novanta giorni. La previsione è la lettura. Il piano è la risposta. Il ciclo è il sistema operativo.

Come l’IA rende più difficile la leadership dei ricavi

L’IA non ha generato nuova domanda. Comprimi e accelera la pipeline esistente, ma non crea l’intento in un acquirente che non è già sul mercato. Chiunque venda l’IA come miracolo per la parte alta del funnel ti sta vendendo la cosa sbagliata.

Non ha nemmeno sostituito il giudizio nelle trattative aziendali nelle fasi avanzate, e non ha risolto il problema dei dati sporchi. I dati sporchi non migliorano con l’IA. Si fanno solo sentire di più.

L’IA ha anche reso la mia vita più difficile attraverso la compressione dei ruoli dal lato dell’acquirente. Man mano che le aziende accorpano tre funzioni in un solo ruolo, il responsabile che ci ha comprato l’anno scorso potrebbe aver cambiato posizione, perso la titolarità, oppure aver lasciato l’azienda. È stata l’IA a creare questa dinamica. Ma non è lei a risolverla al mio posto.

Da dove devono partire i CRO — e cosa devono evitare

Il mio consiglio: non aggiungete l’IA al ruolo come strumento di produttività. Ripensate il ruolo attorno a essa.

Inizia dalla tua previsione, perché è lì che il consiglio ti valuta, e l'asticella è cambiata nel 2026. Non vieni più licenziato per non aver raggiunto il numero. Vieni licenziato per la sorpresa. Un modello che non riesce a prevedere il mancato risultato è la vera responsabilità, non il mancato risultato stesso.

E sii coinvolto nei calcoli personalmente. I CRO che delegano tutto a uno strumento e poi distolgono lo sguardo riceveranno la risposta che lo strumento è stato costruito per dare loro. Assicurati di configurarlo per avvisarti quando hai torto.

Segui l’andamento

Puoi seguire il lavoro di George Storm su LinkedIn e georgestorm.io.

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