Πρότυπο δεδομένων GTM: Το επίπεδο υποδομής που λείπει

Το AI δεν διορθώνει τα κατεστραμμένα δεδομένα. Το AI το ενισχύει.

Η υπόσχεση της τεχνητής νοημοσύνης σε ομάδες που κυκλοφορούν στην αγορά είναι απλή: καλύτερες προβλέψεις, ταχύτερη εκτέλεση και πιο έξυπνες αποφάσεις. Αλλά υπάρχει ένα πρόβλημα: σήμερα, οι περισσότεροι οργανισμοί GTM λειτουργούν με ασυνεπείς ορισμούς, αντιφατικούς πίνακες εργαλείων και ροές εργασίας που έχουν επιδιορθωθεί με μη αυτόματο τρόπο. Σε έναν κόσμο πριν από την AI, αυτές οι ασυνέπειες ήταν αναποτελεσματικές. Σε έναν κόσμο που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη… μπορεί να είναι καταστροφικοί.

Για τους Διευθύνοντες Συμβούλους, αυτό σημαίνει ότι η επένδυσή σας σε τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να χτιστεί σε κινούμενη άμμο. Για τους ηγέτες εσόδων, η ομάδα σας βελτιστοποιείται προς αντιφατικούς ορισμούς επιτυχίας. Για τους επενδυτές, οι εταιρείες χαρτοφυλακίου χωρίς αυτό το θεμέλιο θα έχουν συστηματικά χαμηλότερες επιδόσεις έναντι των ανταγωνιστών που προέρχονται από την τεχνητή νοημοσύνη και της τεχνητής νοημοσύνης.

Το θέμα δεν είναι η ωριμότητα της τεχνητής νοημοσύνης. Είναι ότι το GTM δεν χτίστηκε ποτέ σε ένα πρότυπο δεδομένων.

Το πρόβλημα της «λαϊκής ταξινόμησης».

Οι ώριμοι τομείς τυποποιήθηκαν πριν αυτοματοποιηθούν. Οικονομικών έχει GAAP? Η λογιστική έχει ΔΠΧΠ. Οι αλυσίδες εφοδιασμού χρησιμοποιούν EDI και η μηχανική λογισμικού βασίζεται στις προδιαγραφές API. Αυτά τα πρότυπα υπάρχουν για να επιτρέπουν στα συστήματα να συλλογίζονται με συνέπεια χωρίς ανθρώπινη ερμηνεία σε κάθε βήμα.

Φανταστείτε αν η Stripe άλλαζε τη μορφή απόκρισης API κάθε Τρίτη με βάση το πώς ένιωθε ένας διευθυντής μηχανικής. Η παγκόσμια ψηφιακή οικονομία θα καταρρεύσει. Ωστόσο, λειτουργούμε τις ομάδες εσόδων μας ακριβώς έτσι.

Η GTM δεν ανέπτυξε ποτέ ένα ισοδύναμο θεμέλιο—και τώρα πληρώνουμε ανατοκισμένους τόκους σε αυτό το τεχνικό χρέος. Αντίθετα, κάθε εταιρεία επινοεί τους δικούς της ορισμούς για τα MQL, τα στάδια του κύκλου ζωής και τη λογική απόδοσης. Αυτό που προκύπτει δεν είναι ένα σύστημα, αλλά μια λαϊκή ταξινόμηση — το είδος του τοπικά επινοημένου συστήματος ταξινόμησης που λειτουργεί μέσα σε ένα πλαίσιο, αλλά αναλύεται τη στιγμή που προσπαθείτε να το κλιμακώσετε. Σκεφτείτε πώς οι ψαράδες ταξινομούν τα ψάρια διαφορετικά από τους θαλάσσιους βιολόγους. Το ίδιο μοτίβο εμφανίζεται στο GTM: τοπικά συνεκτικό, διαλειτουργικά ασύμβατο και δομικά εύθραυστο. Ορισμοί που έχουν νόημα αυτή τη στιγμή, ξεσπούν σε ομάδες και καταρρέουν υπό την αυτοματοποίηση.

Αυτή η ευθραυστότητα ήταν διαχειρίσιμη όταν οι άνθρωποι ήταν οι κύριοι διερμηνείς, αλλά δεν είναι διαχειρίσιμη όταν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αναμένεται να συλλογιστούν αυτόνομα.

Το AI δεν μπορεί να ερμηνεύσει την ασυνέπεια

Τα συστήματα AI εξαρτώνται από σταθερές ετικέτες, καθαρές ιεραρχίες και ενοποιημένη σημασιολογία. Τα δεδομένα GTM σήμερα είναι συνήθως το αντίθετο: διπλότυπα, χειροκίνητα επεξεργασμένα και διέπονται από εξαίρεση.

Τι συμβαίνει λοιπόν όταν η τεχνητή νοημοσύνη τοποθετείται στην κορυφή; Όχι ευφυΐα – εικασίες. Η τεχνητή νοημοσύνη γεμίζει κενά και εξομαλύνει τις αντιφάσεις. Αποκτά αυτοπεποίθηση ακριβώς εκεί που πρέπει να διστάσει. Αυτό δεν είναι κακή συμπεριφορά AI. είναι σωστή συμπεριφορά δεδομένης μιας λανθασμένης δομής. Χωρίς ένα δομικό πρότυπο δεδομένων GTM, η τεχνητή νοημοσύνη δεν έχει λογική. Έχει παραισθήσεις με αυτοπεποίθηση.

Μια εταιρεία B2B σε στάδιο ανάπτυξης εφάρμοσε προβλέψεις τεχνητής νοημοσύνης σε ολόκληρο τον οργανισμό πωλήσεών της. Μέσα σε δύο τρίμηνα, ανακάλυψαν ότι το μοντέλο τους ήταν σταθερά 30% λιγότερο ακριβές από τις μη αυτόματες προβλέψεις του βετεράνου εμπορικού στελέχους λογαριασμού τους. Ο ένοχος; Το «Στάδιο 3: Προσόντα Ευκαιρία» σήμαινε διαφορετικά πράγματα σε τρεις περιφερειακές ομάδες. Το ένα απαιτούσε νομικό έλεγχο, το άλλο απαιτούσε επιβεβαίωση προϋπολογισμού και το τρίτο δεν απαιτούσε κανένα από τα δύο. Το AI έμαθε πιστά και τους τρεις ορισμούς ταυτόχρονα, παράγοντας σίγουρες προβλέψεις βασισμένες σε ασυνάρτητες εισροές.

Το πρόβλημα της παραλειπόμενης μεταβλητής στο GTM

Αυτό που στην πραγματικότητα συμβαίνει εδώ είναι μια κλασική περίπτωση παραλειφθείσας μεταβλητής μεροληψίας.

Τα συστήματα GTM προσπαθούν να μοντελοποιήσουν τα αποτελέσματα – έσοδα, μετατροπές, ακρίβεια πρόβλεψης – χωρίς να μοντελοποιούν ρητά τη μεταβλητή που διέπει όλα αυτά: κοινή σημασιολογική συνοχή. Όταν το νόημα μετατοπίζεται μεταξύ ομάδων, εργαλείων και χρόνου, τα δεδομένα εξακολουθούν να εμφανίζονται έγκυρα. Οι πίνακες ελέγχου εξακολουθούν να είναι γεμάτοι. Τα μοντέλα εξακολουθούν να συγκλίνουν.

Αλλά η πιο σημαντική μεταβλητή έχει μείνει έξω. Το AI δεν εισάγει αυτήν την προκατάληψη. Απλώς το κάνει ορατό.

Ο κρυφός μηχανισμός: Σημασιολογική μετατόπιση

Αυτή η αποτυχία εμφανίζεται αμέσως σε πραγματικές κινήσεις GTM.

• Πρόβλεψη ολίσθησης: Ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που εκπαιδεύεται σε ιστορικές ευκαιρίες μπορεί να είναι κατά μέσο όρο μη συμβατή σημασιολογία, επειδή το “Στάδιο 2” σημαίνει πέντε διαφορετικά πράγματα σε διαφορετικές ομάδες πωλήσεων. Το AI δεν εμφανίζει αυτήν την ασυνέπεια. το λειαίνει και ξαπλώνει ήσυχα.
• Σύμπτυξη ICP: Όταν το “Ιδανικό προφίλ πελάτη” ορίζεται διαφορετικά μεταξύ του μάρκετινγκ και των πωλήσεων, το μοντέλο βελτιστοποιείται προς το τι έκλεισε και όχι αυτό που θα έπρεπε να κλείσει. Μια εταιρεία τεχνολογίας εκπαίδευσε την τεχνητή νοημοσύνη της για να εντοπίζει προοπτικές υψηλής αξίας με βάση δεδομένα κλειστών κερδών. Το μάρκετινγκ γιόρτασε μια αύξηση κατά 40% στους «αντιστοιχισμένους με ICP» δυνητικούς πελάτες. Ωστόσο, μέσα στο ίδιο τρίμηνο, τα ποσοστά μετατροπής πωλήσεων μειώθηκαν κατά 25%. Τι συνέβη; Το ICP του μάρκετινγκ ορίστηκε από τα γραφικά (μέγεθος εταιρείας, κλάδος). Το ICP των πωλήσεων —που δεν τεκμηριώθηκε ποτέ επίσημα— περιελάμβανε την πολυπλοκότητα των προμηθειών και την προνομιακή προσβασιμότητα. Το AI βελτιστοποιήθηκε όμορφα προς έναν ορισμό της επιτυχίας στον οποίο πίστευε μόνο μία ομάδα.
• Attribution Theater: Όταν οι καμπάνιες μετονομάζονται και η λογική αλλάζει από την ομάδα, η τεχνητή νοημοσύνη παράγει όμορφους πίνακες εργαλείων που δεν μπορούν να επαληθευτούν. Αυτό δεν είναι διορατικότητα. Είναι αυτοματοποιημένη αφήγηση.

Αυτό που σπάει εδώ είναι η σημασιολογική συνοχή με την πάροδο του χρόνου. Οι άνθρωποι προσαρμόζονται ενστικτωδώς όταν τα νοήματα αλλάζουν μεταξύ εργαλείων ή τεταρτημορίων. Το AI δεν μπορεί. Χωρίς ένα πρότυπο, κάθε σύστημα AI γίνεται ιστορικός σύγχυσης.

Τα δομικά δεδομένα είναι η πραγματική τάφρο AI

Στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης, το πλεονέκτημα δεν θα ανήκει στις ομάδες με τα περισσότερα εργαλεία ή επιθετικό αυτοματισμό. Θα ανήκει στις ομάδες με τα πιο καθαρά δεδομένα και το πιο αξιόπιστο επίπεδο σήματος.

Τα δομικά δεδομένα GTM πρέπει να ελέγχονται, να μην αποτελούν αντικείμενο διαπραγμάτευσης και να είναι διαλειτουργικά σε όλα τα συστήματα. Αυτό δεν είναι πρόβλημα εργαλείων. Είναι πρόβλημα υποδομής.

Τι σημαίνει στην πραγματικότητα ένα πρότυπο δεδομένων GTM

Το πρότυπο δεδομένων GTM δεν είναι νέος πίνακας εργαλείων. Είναι ένα κοινό σημασιολογικό συμβόλαιο που επιτρέπει στα συστήματα να συλλογίζονται αξιόπιστα: ένας ενιαίος, επιβεβλημένος ορισμός του τι σημαίνει κάθε κρίσιμος όρος σε ολόκληρο τον οργανισμό εσόδων σας. Τουλάχιστον, ορίζει κοινόχρηστους ορισμούς αντικειμένων, ενοποιημένη σημασιολογία κύκλου ζωής και συνεπή λογική σταδίου.

Σκεφτείτε αυτό ως το «Μητρώο σχήματος» για τη λογική της επιχείρησής σας. Δεν αρκεί να έχετε κάπου ένα λεξικό δεδομένων σε ένα PDF. Το πρότυπο πρέπει να είναι εκτελεστό από μηχανή, όπως ο κώδικας. Πρέπει να είναι ένα άκαμπτο επίπεδο που να απορρίπτει, ή τουλάχιστον να επισημαίνει, την ασάφεια πριν χτυπήσει το μοντέλο AI. Εάν τα δεδομένα δεν συμμορφώνονται με το σχήμα, το AI δεν πρέπει να το αγγίξει.

Ακριβώς όπως τα πρότυπα API ξεκλείδωσαν το σύγχρονο Διαδίκτυο, έτσι και τα πρότυπα δεδομένων GTM ξεκλειδώνουν συστήματα εσόδων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Χωρίς αυτούς, η ενορχήστρωση αποτυγχάνει και η αυτονομία καταρρέει.

Πριν από το AI, διορθώστε τη δομή

Η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να εφεύρει τη σαφήνεια. μπορεί να λειτουργήσει μόνο με τη σαφήνεια που του δίνεται. Το GTM δεν χρειάζεται περισσότερη ευφυΐα πάνω από το χάος. Χρειάζεται ένα πρότυπο δεδομένων GTM κάτω από αυτό.

Μέχρι να αντιμετωπίσουμε τα δεδομένα GTM με την ίδια αυστηρότητα με τα οικονομικά δεδομένα, η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα είναι ο συγκυβερνήτης μας. Θα είναι απλώς μια πολύ ακριβή, πολύ γρήγορη γεννήτρια παρεξηγήσεων. Κάθε υπόσχεση GTM που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη θα παραμείνει δομικά πρόωρη.

Το AI δεν αποτυγχάνει στο GTM. Το GTM αποτυγχάνει στο AI όταν παραλείπει τη μεταβλητή που ουσιαστικά διέπει τη συνοχή.

Σχετικά με τους συγγραφείς

Karthiga Ratnam συνεχίζει το διδακτορικό της και είναι συνιδρυτής του Audience Haus, το οποίο βοηθά τους οραματιστές ιδρυτές να δημιουργήσουν επωνυμίες που καθορίζουν τις κατηγορίες που έχουν τις ρίζες τους στο σκοπό, τη σαφήνεια και τον μακροπρόθεσμο αντίκτυπο. Η έρευνά της και η πρακτική της επικεντρώνονται στη διασταύρωση της τεχνητής νοημοσύνης, της οντολογίας και της δημιουργίας κατηγοριών με γνώμονα τον αντίκτυπο. Το έργο της Karthiga βοηθά τους οργανισμούς να πλοηγηθούν στο εξελισσόμενο τοπίο της τεχνολογίας και της ανθρώπινης κατανόησης, μετατρέποντας τις μεγάλες εταιρείες σε κινήματα που συγκεντρώνονται οι άνθρωποι.

Γιώργος Αλιφραγκής είναι Ανώτερος Αντιπρόεδρος και Επικεφαλής του Λειτουργικού Δικτύου & Οικοσυστήματος στο Metropolitan Partners Group, μια ιδιωτική επενδυτική εταιρεία με έδρα τη Νέα Υόρκη που παρέχει μη ελεγχόμενα κεφάλαια ανάπτυξης σε επιχειρήσεις που λειτουργούν από ιδιοκτήτες. Με σχεδόν δύο δεκαετίες κλιμάκωσης των δημόσιων και ιδιωτικών εταιρειών, ο George φέρνει λειτουργική τεχνογνωσία στον επιχειρηματικό μετασχηματισμό, τις στρατηγικές συνεργασίες και την ηγεσία με γνώμονα την καινοτομία. Έχει υπηρετήσει στο Διοικητικό Συμβούλιο της Desjardins και στο Εκτελεστικό Συμβούλιο της Παγκόσμιας Συμμαχίας Cyber ​​Security.

Πίστωση επιλεγμένης εικόνας