Gelir lideri, yapay zekâ kullanımının pazara açılma süreçlerine dokunmadan önce bir iş gerekçesine dayanması gerektiğini söylüyor

Alexey Navolokin, strateji, ortaklıklar ve pazara giriş süreçlerini yönettiği APAC genelindeki AMD işlerine liderlik ediyor.

Yapay zekânın gelir yönetimi stratejilerini nasıl değiştirdiğini öğrenmek için Alexey ile görüştük. İşte söyledikleri.

Yapay zekâ çağında gelir liderliği bir bölgeyi savunmakla ilgili değil.

APAC genelinde AMD'nin kurumsal, bulut, ticari ve tüketici işlerine liderlik ediyor; EPYC, Ryzen, Radeon ve Instinct ürünlerini veri merkezlerine, bilgisayarlara ve yapay zekâ altyapılarına ulaştırmak için stratejiyi, ortaklıkları ve pazara giriş süreçlerini yönetiyorum.

Ancak buraya giden yol doğrusal değildi ve paylaşmak istediğim kısım da bu.

Apple ve Intel gibi şirketlerde kurumsal teknoloji alanında çalışmaya başladım; küresel GTM yapılarını nasıl kuracağımı ve ölçeklendireceğimi öğrendim. Ardından daha riskli bir işe atıldım: telekom operatörlerine hizmet veren bir blok zinciri girişiminde pazar ve yazılım geliştirmeye liderlik ettim. O yıllarda Singapur genelindeki girişimlere ve KOBİ'lere dijital dönüşüm konusunda danışmanlık yaptım; dağıtık defter teknolojisini kullanarak tedarik zincirlerine, gıda güvenliğine ve küresel ticarete şeffaflık kazandırmalarına yardımcı oldum. Ne bir yol haritası ne de uygulanacak hazır bir plan vardı. Yalnızca gelişmekte olan teknolojilerin sonunda iş yapma biçimini yeniden şekillendireceğine dair inancım vardı.

Bu inancım doğru çıktı; yalnızca beklediğimden daha erken ve ilk yatırım yaptığım teknolojiden farklı bir teknoloji için.

Blok zincir, pazar henüz hazır değilken bir paradigma değişimini nasıl satacağımı öğretti. Bu, yapay zekâ başka birinin sunumundaki bir slayt olmaktan çıkıp ürün hâline geldiğinde ihtiyaç duyduğum becerinin tam olarak aynısıydı. AMD'de gelir liderliğinin kendisinin yeniden yapılandığını gördüm: GTM stratejisi artık yalnızca kanal programlarını ve çeyreklik hedefleri değil, bilgi işlem ekonomisini, GPU yol haritalarını ve hükümetler ile büyük ölçekli bulut sağlayıcılarıyla ekosistem ortaklıklarını da hesaba katıyor.

Dolayısıyla bugün işim yalnızca işlemci ve hızlandırıcı satmak değil. APAC genelinde AMD'nin yapay zekâ ekosistemini kuruyorum; kamu kurumlarıyla iletişim kuruyor, bulut ve geliştirici platformlarıyla ortaklıklar oluşturuyor ve bölgedeki işletmelerin yapay zekâ altyapısını geniş ölçekte nasıl benimseyeceğini şekillendiriyorum.

Bu yolculuk bana tek bir şey öğretti: yapay zekâ çağında gelir liderliği bir bölgeyi savunmakla ilgili değil. Bir sonraki altyapı değişimine erkenden ayak uydurmak, pazar yetişirken sürecin içinde aktif kalmak ve eski yöntem işe yaramamaya başladığında uygulama planını yeniden oluşturabilecek değişime hazır bir zihniyete sahip olmakla ilgili.

Donanım ve platformları hibrit bir model aracılığıyla satmak

AMD; yüksek performanslı ve uyarlanabilir bilgi işlemin ön saflarında rekabet eden, halka açık ve köklü bir yarı iletken lideridir: CPU, GPU, FPGA, DPU, NPU ve yapay zekâ hızlandırıcı teknolojileri (EPYC, Ryzen, Radeon, Instinct).

Donanım ve platformları; doğrudan kurumsal ve büyük ölçekli bulut sağlayıcısı anlaşmalarını, OEM ve kanal ortaklıklarını, ayrıca ROCm ve yapay zekâ altyapısı çözümleri gibi yazılım ve ekosistemle bağlantılı teklifleri içeren hibrit bir model aracılığıyla satıyoruz.

Yapay zekâ destekli müşteri toplantısı hazırlık iş akışı

GTM süreçlerini kurumsal, bulut, ticari ve tüketici alanlarına göre bölümlendiriyor; kanal ortakları, büyük ölçekli bulut sağlayıcılarıyla ortak satış süreçleri, OEM ittifakları ve stratejik yapay zekâ altyapısı ortaklıkları için hükümet/kamu sektörü etkileşimi (MSIT, EDB, NIPA) etrafında işlevler arası GTM yapıları oluşturuyoruz.

APAC genelindeki pazarlara hizmet veriyor; veri merkezi, bilgisayar, yapay zekâ ve uç altyapısı müşterileri kapsamında özellikle Kore, Avustralya, Singapur ve diğer Güneydoğu Asya ülkelerinde derinlemesine faaliyet gösteriyoruz.

Yapay zekâ, gelir yönetimi stratejilerini nasıl yeniden şekillendiriyor?

AMD'de şirket, yapay zekâ araçlarını işletme genelinde gayriresmî olarak benimsedi; ancak bu araçların ticari değerini ölçmek için ortak bir yöntem yoktu. Projeler, maliyetin, faydanın ve iş hedefleriyle uyumun net biçimde anlaşılmasından ziyade teknolojiye duyulan heyecana dayanarak ilerletiliyordu.

Ardından, CIO Hasmukh Ranjan yönetimindeki AMD BT organizasyonu, yapay zekâyı gelir odaklı ve operasyonel çalışmalara nasıl dâhil ettiğini yeniden yapılandırdı. AMD artık her yapay zekâ teklifini uygulamaya geçmeden önce bir iş vakası filtresinden (maliyet, fayda ve uygunluk) geçiriyor ve değer sunumunu izlemek için tanımlanmış KPI'lar kullanıyor. Bu değişimin bir parçası olarak AMD, satış da dâhil olmak üzere belirli rollerin "günlük iş akışını" haritalandırdı ve şirket genelinde genel amaçlı araçlar kullanmak yerine her işleve göre uyarlanmış yapay zekâ araçları geliştirdi.

İşlevler genelinde net KPI'larla AMD artık ölçülebilir, işleve özgü kazanımları ortaya koyabiliyor — finans, yapay zekâ destekli otomasyondan %15'lik bir verimlilik artışı görüyor ve makine öğrenimi içgörüleri, milyonlarca dolar değerinde yarı iletken üretim verimi iyileştirmeleri sağladı. Belgelenmiş 100'den fazla yapay zekâ kullanım örneğini içeren dahili bir katalog, ekiplerin sıfırdan denemeler yapmak yerine işe yarayan uygulamaları yinelemesine olanak tanıyor.

Değişen şey, AMD'nin satışa bir yapay zekâ aracı eklemiş olması değil — AMD artık herhangi bir yapay zekâ girişimi gelirle doğrudan ilgili çalışmalara dokunmadan önce bir iş gerekçesi ve ölçülebilir bir KPI talep ediyor. Bu da GTM işlevlerinde yapay zekâ benimsenmesini tek seferlik deneyler dizisinden tekrarlanabilir ve izlenebilir bir yetkinliğe dönüştürüyor.

Alexey'nin Tavsiyesi

Yapay zekânın en büyük ticari etkisini, satış görevlilerinin yerini alarak değil, her satış görevlisinin her gün, en iyi günündeki hazırlık ve içgörüyle çalışmasına yardımcı olarak sağladığına inanıyorum.

Her gün kullandığım yapay zekâ destekli iş akışlarından biri, araştırmadan toplantı sonrasındaki takibe kadar bir yönetici müşteri toplantısına hazırlanmaktır.

Bu süreç, yapay zekânın kamuya açık bilgileri bir araya getirmesiyle başlıyor: müşterinin son kazançları, stratejik öncelikleri, teknoloji yatırımları, rekabet ortamı ve sektördeki trendler. Veri toplamak için saatler harcamak yerine birkaç dakika içinde kısa ve öz bir yönetici brifingi alıyorum.

Sonraki adımda yapay zekâ, bu dış kaynaklı bilgileri dahili önceliklerimizle ilişkilendiriyor. AMD'nin portföyünün müşterinin iş hedefleriyle en iyi nerelerde örtüştüğünü belirliyor; bunlar yapay zekâ altyapısı, egemen yapay zekâ girişimleri, bulutun genişletilmesi veya kurumsal modernizasyon olabilir.

Toplantıdan önce yapay zekâ, müşteriye özel bir sunum hazırlıyor, yönetici düzeyinde tartışma başlıkları öneriyor, rekabetçi konumlandırmayı öne çıkarıyor ve önceki müşteri etkileşimleriyle pazar gelişmelerine dayanarak soruları bile öngörüyor.

Toplantıdan sonra yapay zekâ görüşmeyi özetliyor, aksiyonları kayda geçiriyor, takip e-postalarının taslaklarını hazırlıyor, CRM kayıtlarını güncelliyor ve bir sonraki en uygun etkileşimi öneriyor. Daha önce birkaç saat süren işler artık dakikalar içinde tamamlanıyor; böylece müşterilerle daha fazla zaman geçirebiliyor, yönetsel işlere ise daha az zaman ayırıyorum.

Buradaki en büyük değer, yapay zekânın içgörü, karar ve müşteri etkileşimi arasındaki süreyi kısaltmasıdır.

Fırsatların Asya Pasifik genelinde bulut sağlayıcıları, işletmeler, hükümetler ve yapay zekâ yenilikçileri arasında yayıldığı AMD gibi küresel bir kuruluş için hız önemlidir. Daha hızlı hazırlık, daha iyi görüşmelere yol açar. Daha iyi görüşmeler, daha güçlü müşteri ilişkileri doğurur. Daha güçlü ilişkiler de nihayetinde geliri artırır.

Yapay zekânın en büyük ticari etkisini sağladığına inandığım nokta da burasıdır — satış görevlilerinin yerini alarak değil, her satış görevlisinin her gün, en iyi günündeki hazırlık ve içgörüyle çalışmasına yardımcı olarak.

Yapay zekânın kullanılabileceği en iyi alanlar ve sonuçlar

Gelir ekiplerinde yapay zekâ desteğine uygun alanlar şunlardır:

• Satış hattı önceliklendirmesi — hesap etkinliğinden ve etkileşim verilerinden sinyallerin ortaya çıkarılması
• Fırsat puanlama — geçmişteki kazanma/kaybetme verileriyle örüntü eşleştirme
• Tahminleme — satış hattı verilerinin manuel toplulaştırmalardan daha hızlı şekilde projeksiyonlara dönüştürülmesi
• Bölge/pazar büyüklüğünün belirlenmesi

Şimdiye kadar gördüğümüz olumlu sonuçlar şunlardır:

• Stratejik çıktılarda tekliften taslağa geçiş süresinin kısalması — daha önce haftalar süren finansal modeller ve sunum dosyaları artık günler içinde hazırlanıyor
• Aynı zaman aralığında anlaşma/teklif başına daha fazla yineleme yapılabilmesi; bunun sonucunda nihai çıktının daha güçlü olması
• Daha önce diğer ekiplerin sürece dâhil edilmesini gerektiren işlevler arası varlıkların (model + anlatı + görsel) kişisel olarak üretilebilmesi

• Tahmin doğruluğunda iyileşmeler
• Müşteri kaybında azalma

Olumsuz tarafta ise hükümet anlaşmalarında ilişkisel ve siyasi bağlamı gözden kaçıran yapay zekâ tarafından oluşturulmuş puanlamalara aşırı güvenildiğini gördüm. Ayrıca yapay zekâ çıktısını incelemek ve düzeltmek için gereken süre, bazı durumlarda çıktının oluşturulmasıyla kazanılan zamanı dengeliyor. Yapay zekâ verimliliği önemli ölçüde artırmış olsa da bu, her zaman orantılı bir gelir artışına dönüşmüyor.

Gelir liderleri yapay zekâ verimliliğini insan muhakemesiyle neden dengelemeli?

Yapay zekâyla birlikte zorlaşan şeylerden biri, ona ne zaman güvenmemek gerektiğini bilmektir.

Yapay zekâ bilgileri etkili bir şekilde özetler, kalıpları belirler ve günlük görevleri hızlandırır. Ancak kurumsal satışlarda hız, yanlış bir kesinlik hissi yaratabilir.

Yapay zekâ tarafından oluşturulan bir müşteri hesabı planı, tahmin veya müşteri bilgilendirmesi özenli ve eksiksiz görünebilir; ancak stratejik bir anlaşmanın başarısını ya da başarısızlığını belirleyen ince dinamikleri gözden kaçırabilir — yönetici sponsorluğundaki değişiklikler, kurumsal politikalar, bütçe değişiklikleri veya güvene dayalı bir ilişkinin gücü gibi.

Gelir liderleri için bu, yeni bir zorluk yaratıyor: yapay zekâ odaklı verimlilik ile insan muhakemesi arasında denge kurmak.

AMD'de yapay zekânın en fazla değeri, ekiplerimizi müşterilerle daha iyi görüşmeler yapmaya hazırladığında sağladığını gördük — kritik ticari kararların yerini aldığında değil. Müşteri hesap ekiplerimiz, müşterilerle iletişime geçmeden veya stratejik taahhütlerde bulunmadan önce yapay zekâ tarafından oluşturulan içgörüleri hâlâ doğruluyor, varsayımlara meydan okuyor ve kendi deneyimlerini uyguluyor.

Yapay zekâ anlaşmaların inceliklerini ve güveni neden anlamakta zorlanıyor?

Yapay zekâ, kurumsal anlaşmaların ardındaki insani bağlamı anlamakta hâlâ zorlanıyor. Karmaşık B2B satışlarında, özellikle yapay zekâ altyapısı söz konusu olduğunda, en büyük engeller nadiren tekniktir. Engeller genellikle kurumsaldır.

Yapay zekâ CRM verilerini analiz edebilir, toplantıları özetleyebilir, satın alma sinyallerini belirleyebilir ve hatta bir anlaşmanın kapanma olasılığını tahmin edebilir. Ancak deneyimli satış liderlerinin hemen fark ettiği incelikleri çoğu zaman gözden kaçırır.

Örneğin stratejik bir fırsat, yönetici katılımı yüksek, teknik değerlendirme ilerliyor ve satın alma süreci başlamış olduğu için sağlıklı görünebilir. Kâğıt üzerinde yapay zekâ bu fırsatı yüksek olasılıklı bir anlaşma olarak değerlendirebilir. Ancak deneyimli bir müşteri hesap ekibi, müşterinin bütçesinin sessizce değiştiğini, yönetim kurulu düzeyindeki bir kararın ertelendiğini veya kilit bir yönetici sponsorunun başka bir role geçtiğini biliyor olabilir. Bu etkenler yapılandırılmış verilerde hiçbir zaman görünmeyebilir; yine de fırsatın sonucunu tamamen değiştirebilirler.

AMD'de yapay zekâyı bir karar destek sistemi olarak görüyoruz — karar verici olarak değil. Yapay zekâ ekiplerimizin daha etkili hazırlanmasına, fırsatlar arasındaki kalıpları belirlemesine ve idari işleri azaltmasına yardımcı oluyor. Ancak yönetici ilişkilerini yönetmek, karmaşık ticari anlaşmaları müzakere etmek veya müşterinin uzun vadeli stratejik önceliklerini anlamak söz konusu olduğunda insan muhakemesi hâlâ vazgeçilmezdir.

Güven, yapay zekânın sınırlarının bulunduğu bir diğer alandır.

Milyonlarca dolarlık altyapı yatırımları yapan müşteriler, bir iş ortağını yalnızca yapay zekâ tarafından oluşturulan teklifin kalitesine göre seçmez. Teknolojinin performans göstereceğine, yol haritasının güvenilir olduğuna ve arkasındaki insanların iş ortaklığı boyunca taahhütlerini yerine getireceğine duydukları güvene göre seçim yaparlar.

Bu, algoritmalarla değil; deneyim, şeffaflık ve ilişkilerle inşa edilir.

Gelir liderleri yapay zekâyı entegre etmeden önce organizasyonu nasıl hazırlamalı?

Geri dönebilseydim, yapay zekâ araçlarını değerlendirmeye çok daha az, organizasyonu bunları kullanmaya hazırlamaya ise çok daha fazla zaman ayırırdım.

Birçok şirket gibi bizim de ilk refleksimiz, “Hangi yapay zekâ çözümünü uygulamalıyız?” diye sormak oldu. Daha iyi soru ise şu: “Ekiplerimizin çalışma biçimini nasıl yeniden tasarlamalıyız?” Yapay zekâ yalnızca uygulanarak değer yaratmaz. Günlük iş akışlarına yerleştirildiğinde ve kullanıcıları tarafından benimsendiğinde değer yaratır.

Geriye dönüp baktığımda, ilk günden bilmiş olmayı dilediğim üç ders var.

1. Veri, modelden daha önemlidir. En gelişmiş yapay zekâ bile parçalı CRM verilerinin, tutarsız müşteri hesabı bilgilerinin veya bağlantısız bilgi kaynaklarının üstesinden gelemez. Temiz ve güvenilir veriler, her başarılı yapay zekâ girişiminin temelidir.
2. Benimseme, gerçek KPI'dır. Uygulanan lisansları veya tamamlanan pilot projeleri ölçmek kolaydır. Daha zor — ve daha önemli — ölçüt, satış ekiplerinin müşteri toplantılarına hazırlanmak, tahminleri iyileştirmek, teklifleri hızlandırmak ve daha iyi kararlar almak için yapay zekâyı her gün kullanıp kullanmadığıdır.
3. Teknolojiyle değil, iş sonuçlarıyla başlayın. Yapay zekâ belirli bir ticari sorunu çözmelidir: satış döngülerini kısaltmak, satış temsilcilerinin verimliliğini artırmak, tahmin doğruluğunu iyileştirmek veya yeni fırsatları belirlemek. Teknoloji stratejiyi mümkün kılmalı, stratejinin kendisi hâline gelmemelidir.

Yapay zekâ gelir ekiplerindeki rollere yönelik beklentileri nasıl değiştiriyor

Yapay zekâ işe aldığımız kişileri temelden değiştirmedi, ancak her rolden beklentilerimizi değiştirdi.

Geçmişte satış, teknik uzmanlık, pazarlama ve operasyonları çoğunlukla birbirinden ayrı işlevler olarak görüyorduk. Günümüzde yapay zekâ bu sınırları belirsizleştiriyor.

Örneğin, müşteri yöneticilerinin müşterileri araştırmak, hesap stratejileri geliştirmek ve yöneticilerle gerçekleştirilen etkileşimleri kişiselleştirmek için yapay zekâyı kullanmasını bekliyoruz. Satış yöneticileri, yapay zekâ içgörülerini kullanarak satış hattının kalitesini ve tahmin doğruluğunu geliştiren, veriye dayalı koçlara dönüşüyor. Satış operasyonları ekipleri ise rapor hazırlamaktan, işletmenin daha hızlı ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olan yapay zekâ destekli iş akışları tasarlamaya yöneliyor.

AMD'de, teknoloji ile işletme arasında köprü kurabilen kişilere yönelik talebin de arttığını görüyoruz. Müşteriler yapay zekâ kullanımını hızlandırırken yalnızca CPU'ları, GPU'ları ve yapay zekâ altyapısını değil, aynı zamanda işletme dönüşümünü, bulut ekonomisini, egemen yapay zekâ stratejilerini ve yatırım getirisini de anlayan iş ortakları istiyor.

Bu da giderek en değerli yeteneklerin ticari liderliği teknik yeterlilikle birleştirdiği anlamına geliyor.

Yapay zekâ okuryazarlığı da aynı derecede önemli. Herkesin veri bilimcisi olmasını beklemiyoruz, ancak ekiplerin yapay zekâyla nasıl etkili çalışacağını anlamasını bekliyoruz: nasıl daha iyi sorular sorulacağını, yapay zekâ tarafından oluşturulan içgörülerin nasıl doğrulanacağını ve bunların müşteri etkileşimlerinde nasıl sorumlu bir şekilde uygulanacağını bilmelerini istiyoruz.

Belki de en büyük değişim, yapay zekânın benzersiz insani becerilerin değerini yükseltmesi. Yapay zekâ araştırmayı, toplantı hazırlığını ve rutin idari işleri otomatikleştirdikçe ilişki kurma, yöneticilerle iletişim, müzakere, stratejik düşünme ve müşteri güveni daha da önemli hâle geliyor.

Birçok açıdan yapay zekâ harika satış profesyonellerinin önemini azaltmıyor — aksine artırıyor.

Alexey'nin Tavsiyesi

En iyi satış profesyonelleri artık yalnızca ürün bilgisi en fazla olan kişiler değil — iş hedeflerini yapay zekâ dönüşümüyle ilişkilendiriyorlar… Muhtemelen öğrendiğim en büyük ders bu.

Yapay zekâ GTM'yi, fiyatlandırmayı ve satışı nasıl değiştiriyor

Yıllar boyunca ürün farklılaştırması, ilişkiler ve fiyat, kurumsal teknoloji satışlarını büyük ölçüde yönlendirdi. Bu faktörler hâlâ önemli, ancak yapay zekâ konuşmanın niteliğini temelden değiştirdi.

Günümüzde müşteriler artık tek tek ürünler satın almıyor. Eksiksiz yapay zekâ sonuçlarına yatırım yapıyorlar.

Bu da konuşmaların "Hangi işlemci daha hızlı?" sorusundan "Yapay zekâyı ne kadar hızlı devreye alabiliriz? Modellerimizi eğitmenin ve çalıştırmanın maliyeti ne kadar olacak? Bu altyapı ölçeklenebilir mi? Ve tek bir ekosisteme bağımlı mı kalacağız?" sorularına kaydığı anlamına geliyor.

Sonuç olarak pazara açılma stratejimiz de gelişti.

Artık müşterilerin ölçeklenebilir yapay zekâ altyapısı oluşturmasına yardımcı olmak için tüm portföyün birlikte nasıl çalıştığına odaklanıyoruz.

Yapay zekâ fiyatlandırma görüşmelerini de değiştirdi.

Müşteriler, donanım edinme maliyetlerini basitçe karşılaştırmak yerine toplam sahip olma maliyetini, watt başına performansı, altyapı kullanımını, yazılım açıklığını ve uzun vadeli esnekliği giderek daha fazla değerlendiriyor. Konuşma çok daha stratejik bir hâle geldi.

Son olarak yapay zekâ satış yapma biçimimizi değiştirdi.

En iyi satış profesyonelleri artık yalnızca ürün bilgisi en fazla olan kişiler değil — iş hedeflerini yapay zekâ dönüşümüyle ilişkilendiriyorlar. Teknik özellikler kadar sektörün karşılaştığı zorlukları, veri stratejisini, egemen yapay zekâ girişimlerini, bulut ekonomisini ve kurumsal değişimi de anlamaları gerekiyor.

Muhtemelen öğrendiğim en büyük ders bu. Yapay zekâ müşterilerin değer verdiği şeyleri değiştirmedi — değeri nasıl tanımladıklarını değiştirdi.

Yapay zekâyı kuruluşlarına benimseyen CRO'lar için beş öncelik

CRO'lar için yapay zekâ, yalnızca başka bir yazılım satın alımı değil — giderek rekabet avantajı sağlayan bir unsur hâline geliyor. Ancak başarı, en fazla yapay zekâ uygulamasını kullanıma sunmaktan gelmeyecek. Başarı; doğru altyapıyı, veri temelini ve kurumsal yetkinliği oluşturmaktan gelecek.

Önereceğim beş öncelik şunlar:

• Ölçeklenebilen yapay zekâ altyapısına yatırım yapın. En büyük değer kaynağı modelin kendisi değil — modelleri verimli bir şekilde eğitme, ince ayar yapma ve kullanıma sunma becerisidir. Açık ve yüksek performanslı altyapı, kuruluşlara tek bir ekosisteme bağımlı kalmadan yenilik yapma esnekliği sağlar.
• Yapay zekâyı yalnızca kurum içi verimlilik için değil, müşteri değeri yaratmak için kullanın. Daha hızlı teklif oluşturma ve otomatik CRM güncellemeleri faydalıdır; ancak asıl fırsat, daha iyi müşteri deneyimleri, kişiselleştirilmiş etkileşim ve daha hızlı iş sonuçları sunmaktır.
• Verilerinizi yapay zekâya hazır hâle getirin. Yapay zekâ, yalnızca temelindeki veriler kadar iyidir. Temiz, güvenli ve yönetişimi sağlanmış veriler artık stratejik bir gelir varlığıdır.
• Satış ekiplerini yerlerine geçmek yerine yapay zekâ ile güçlendirin. En yüksek performans gösteren satış ekipleri, yapay zekâ destekli içgörüleri insan uzmanlığı, güven ve ilişki kurma becerileriyle birleştirecek. Yapay zekâ idari işleri ortadan kaldırmalı ve satış ekiplerinin müşterilerle daha fazla zaman geçirmesine olanak tanımalıdır.
• Uzun vadeli düşünün. Yapay zekâ talebi hızla artıyor; ancak bugünün altyapı kararları, önümüzdeki on yıl boyunca rekabetçi konumunuzu belirleyecek. İş yükleri geliştikçe performans, açıklık ve esneklik sunan platformları seçin.

Yapay zekâ çağına öncülük edecek şirketler, mutlaka en büyük bütçelere sahip olanlar olmayacak. En uyarlanabilir yapay zekâ altyapısını kuran ve her çalışanı bu altyapıyı etkili bir şekilde kullanması için güçlendiren şirketler olacak.

Yapay zekâ, başarılı gelir liderlerinin yerini almayacak. Ancak yapay zekâyı — ve onu destekleyen altyapıyı — benimseyen gelir liderleri, benimsemeyenlerden daha iyi performans gösterecek.

Takip edin

Alexey Navolokin'in çalışmalarını LinkedIn üzerinden takip edin.

CRO Kulübü'nde daha fazla uzman röportajı yakında!