视频信息
- 标题: We replaced our sales team with 20 AI agents—here’s what happened next
- 嘉宾: Jason Lemkin (SaaStr 创始人兼 CEO)
- 主持: Lenny Rachitsky
- 链接: https://youtu.be/I-R1bc1rlFs
- 时长: 约 90 分钟
- 发布时间: 2026 年 1 月
视频简介
这是一场关于未来的对话,只不过这个未来已经到来。
Jason Lemkin 是 SaaStr 的创始人,全球最大的 B2B 创始人社区的掌舵者,也是一位部署了近 2 亿美元投资 SaaS 初创公司的资深投资人。当他的最后一位销售人员辞职时,Jason 做出了一个激进的决定:用 AI 代理替换整个销售团队。
这不是一个理论探讨,而是一场正在进行的实验。从 10 名全职销售人员到 1.2 个人类加 20 个 AI 代理,业务表现保持不变,但效率和可扩展性实现了质的飞跃。办公室里曾经坐满销售人员的 10 张桌子,现在每张桌子上都贴着 AI 代理的名字,Reply、Quali、Arty、Agent Force,这是世界上最安静的销售办公室。
在这场深度对话中,Jason 毫无保留地分享了他亲手构建这个 AI 驱动销售组织的全部经验。什么有效,什么无效,销售行业正在如何被重塑,以及作为销售人员或创始人,我们该如何在这个巨变的时代中找到自己的位置。
转折点:我再也无法忍受第 28 次招聘失败
故事的转折点发生在 2024 年 5 月的 SaaStr Annual 大会现场。
SaaStr 每年举办一场万人规模的行业大会,营收达到八位数,背后有着七位数的预算。Jason 有一支 8 到 9 人的销售团队,包括 2 到 3 名 SDR 和最多 5 名 AE,他们的薪资都是市场高端水平。Jason 说他有很多缺点,但在薪酬和忠诚度上从不吝啬。
然而就在大会现场,两名核心销售人员集体辞职了。
“这是我第三次经历这种事,这是我组建的第八支团队。” Jason 转向他们的 AI 负责人 Amelia 说,”我们不再招聘人类销售了,结束了。我们要把 AI 代理推向极限,即使可能不完美。”
这个决定背后有一个关键的信号。在此之前,他们已经部署了一个叫 Delphi 的通用 AI 代理,用于创建数字分身和客户支持。这个横向的、没有经过销售培训的 AI 代理,竟然独自成交了一笔 7 万美元的赞助交易。
“当我看到一个通用代理,一个没有针对销售训练的代理,能够独立完成一笔交易时,我知道是时候部署更多专业工具了。” Jason 说,”我就是无法再付给一个初级 SDR 每年 15 万美元然后看着他辞职。批评我吧,但我真的做不到了。”
这种情绪不只是 Jason 一个人的。当他与领先 AI 公司的 CEO 们交流时,发现他们也有同样的想法。他们希望保持尽可能精简的销售团队,这既是出于成本考虑,更是出于文化原因。
现在走进 SaaStr 的办公室,场景颇具象征意义。那 10 张曾经属于销售人员的办公桌依然在,但每张桌子上都贴着 AI 代理的名字。一端是 Amelia 的角落办公室,另一端是 Jason 的位置,中间是这个世界上最安静的销售团队。
“净生产力大约相同,没有更好,也没有更差。” Jason 总结道,”但效率要高得多,而且可以扩展,因为软件是可以扩展的。”
这里有个重要的认知:AI 代理开箱即用是不行的,需要时间训练。但当你用最优秀的销售人员或最好的话术来训练一个代理时,这个代理就能开始成为你最佳销售人员的一个版本。
Jason 很清楚这个决定可能不受欢迎。”也许这不酷,但我就是不想再招聘第 28 个会辞职的销售代表了。在 AI 时代,是时候走向最前沿,看看我们能把极限推到哪里。”
Go-to-Market 的新格局:玩法有效,剧本已破
在 AI 时代,一个反直觉的真相是:所有传统的营销玩法依然有效。
外呼有效,网络研讨会有效,播客有效,线下活动有效。为什么 ElevenLabs 要做路演?因为有效。为什么他们要上 Lenny 的播客?因为有效。这些玩法从未失效,只是执行的剧本彻底破碎了。
对于那些还停留在前 AI 时代的传统 SaaS 公司,增长已经大幅放缓,以至于看起来什么都不管用了。这些玩法确实还在起作用,只是效果比 2021 年差太多,ROI 不足以支撑老派 SaaS 的运营模式。
而那些正在爆发的公司,Vercel、Replit、ElevenLabs 们,他们有太多的需求,多到他们必须挑选该联系哪些潜在客户。Bolt 的一位销售负责人告诉 Jason:”我们有这么多线索,一半的工作就是挑选该回复哪些。我们还从 Lovable 那里抢到一笔七位数的交易,就因为 Lovable 没人回复那个客户。”
这揭示了一个分化的市场格局。一端是需求枯竭的传统公司,另一端是需求爆炸的 AI 原生公司。两端都有强烈的动机在 2026 年把 AI 推向极限:一端需要极致的效率,另一端需要服务海量的入站需求。
更深层的变化在于市场本身。Jason 指出了一个被忽视的现象:前所未有地,所有人同时进入市场。
“传统的指标是,在大多数品类中,每年只有 3% 到 5% 的潜在客户处于采购状态。” Jason 解释,”所以你会发送无数邮件,打无数冷电话,希望 2026 年正好是他们愿意抛弃 Salesforce 换用你产品的时候。加起来,也就 5%。但在许多品类中,我们现在有超过 50% 的客户在市场中。”
为什么?因为来自高层的推动:我们需要采用 AI,我们需要提高生产力。这不是一家律所在看 Harvey,而是所有律所都在看。不是少数人在尝试互联网视频,而是所有人都在尝试。
“Lenny,我需要为我的公司引入一个 AI 编码工具。好,那就去做功课,对比 Replit、Lovable 和其他选项,然后买一个。” 这就是当下的决策模式。
这种全员在市场的状态不会永远持续。企业不可能每年都处于采购状态,那会让组织精疲力竭。这是 AI 泡沫的一种形式,终将结束并在某种程度上回归传统。但当所有人同时在市场时,整个运作方式都改变了。
传统的玩法,出现在客户面前、真正了解你在卖什么、知道如何通过采购流程,这些依然重要。但除了 2020 年那些人为的窗口期,我们从未见过如此多的人同时进入市场。
销售职业的未来:谁会留下,谁会消失
Jason 对销售职业未来的判断异常清晰,甚至有些残酷。
经典的 SDR,那种刚从大学毕业就被招来发邮件、回复入站邮件的年轻人,我们不再需要他们。基于邮件序列的 SDR 将在明年被 90% 替代。
BDR,那些筛选入站线索的人,也应该在明年基本消失。”在 AI 时代,我不需要点击’联系我’,然后等一两天让一个 21 岁的不了解 Linear 是什么的年轻人问我,’嘿,你是做什么的?你愿意付多少钱?也许我可以在本周晚些时候为你安排一个电话。'”
没有必要。他们的一个 AI 代理会完全自动地筛选网站上的所有访客,访客甚至不知道自己正在被筛选,系统直接为销售人员设置好会议。这种基于邮件的 SDR 和人工筛选线索的角色,对客户体验也不好,被筛选的感觉并不舒服,对吧?
至于 AE,传统的销售执行人员,大部分工具目前还做不到完全替代。Jason 认为到明年年底,70% 的 AE 工作会是安全的,但这个比例会逐渐下降到 40% 或 50%。如果价格谈判不多,而且 AI 代理比人类更了解产品,那么没有理由认为一个优秀的代理不能完成交易。
“你喜欢和人类销售交谈吗?” Jason 问 Lenny。
“有时候吧。但我更愿意和一个真正聪明的 AI 聊天。” Lenny 回答。
这就是现实。这个转变已经在进行中。
但有个棘手的问题:如果 SDR 和 AE 没有入门级岗位了,我们如何培养销售人才?这是 AI 时代的一个元问题。我们已经看到 AI 正在让实力集中到中高级人才那里,许多公司都在削减入门级招聘。与其培训新人,他们宁愿要一个使用 Cursor 的六七年经验的工程师,这在当下更高效。
销售也会如此。那些知道如何管理代理、与代理协作、真正深入了解产品的人,会变得更有价值。其余的人会变得更没价值。
“无论你是在管理人类还是编排代理,你都需要领导力。” Jason 说,”我们还没有造出自主的 CEO。虽然 Twitter 上有人说 AI 会取代 CEO,但我觉得那更多是比喻而非字面意思。”
所以我们仍然需要 C 级高管,仍然需要 VP。问题是,有多少拥有当前剧本的人能适应未来?Jason 认为大约 20%。他接触的销售领导者中,80% 仍在对 AI 感到恐慌。
像 Denise 这样从 Slack 和 Salesforce 跳到 OpenAI 担任 CRO 的人,她可能不需要知道如何实施代理,因为她的职级够高。但对于大多数初创公司想招的人,Jason 的建议是:确保他们真的愿意撸起袖子做 2026、2027 年的工作。仅仅因为他们在 Slack 工作过,不代表他们具备你初创公司需要的技能。
成为那 20%:动手实践是唯一出路
如果你听到这里感到焦虑,觉得自己的工作岌岌可危,Jason 有个建议。这个建议听起来简单,确实有效,但几乎没人在做。
选择一个工具,一个 AI 代理工具,来解决你的一个问题。不用太复杂,就选一个最痛的或最紧迫的。可以是客户支持,可以是 SDR,可以是入站筛选。
选一个。然后选一个领先的供应商,Jason 不在乎是哪家,但要选一个对你好、你喜欢的领先供应商。然后自己动手做。
训练代理,导入数据,做迭代,搞清楚这玩意到底怎么工作。今天那些迷茫的人,都是因为从未动手做过。
Jason 分享了一个令人震惊的例子。他们团队最近给一家市值超过 100 亿美元的上市 B2B 公司做咨询,你会认为这是一家 AI 领先者。电话会议上有 20 个人参与,当被问到”你们自己动手做过多少?”时,整个电话陷入沉默。没有一个人自己做过。
他们以为可以拿一个未经训练的代理,神奇地交给一群 20 多岁的 SDR,然后这东西就会自己销售。不是这样运作的。
所有这些代理的工作方式是:有很多术语很吓人,比如导入、编排、训练。但其实没那么难,只是不一样而已。这是我们十多年来一直在做的 B2B 工作,只是顺序不同。
你去一个网站,给它你网站的 URL,给它你 wiki 的 URL,给它你培训文档的 URL,也许上传你的招股说明书,上传几个文档。它会导入数据。导入就是上传,处理数据,做一些你不需要真正了解的其他事情,什么 RAG、向量化,真的不重要。
然后它会把数据转化成问题,理想情况下,你回答这些问题,回答得越多,训练就越好。训练就是回答问题并不断改进。
首先上传你的资料,然后花几个小时训练它,通常需要供应商的帮助,他们会派一个叫前沿部署工程师的人,这是个听起来吓人的术语,其实就是会帮你做这件事的人。上传资料,尝试做对,然后确保它是对的,做 QA 测试。
每天当那个 AI SDR 发出邮件,做练习邮件时,它们会说一些蠢话。也许是幻觉,管它叫什么技术术语。你纠正它。如果你这样做 30 天,每天花一两个小时纠正这些错误,到第 30 天它就会相当不错。
任何在 B2B 或 SaaS 领域工作过的人都能做到 Jason 刚才描述的事情。这和我们过去做的事情没有太大不同,只是顺序不同。但没人在做。所有人都在恐慌。
“如果你能做到这一点,让它上线投入生产,你就会变得超级抢手。” Jason 说,”你谈到的所有那些需要 GTM 人才的公司,他们都会雇用你。你可以成为他们的首席代理 GTM 官,因为几乎任何人都能做到这一点,只要他们愿意。”
这需要你一个月的时间,可能需要 50 到 60 小时,加上筛选供应商的时间。在过去,我们会雇一个代理机构然后消失,但现在不行,代理机构不知道怎么做。你必须自己做。但如果你做了,你会学到很多,你会学到代理能做什么、不能做什么,然后你会学会如何做下一个。
Jason 分享了一个窍门。他们在三个代理上训练了几个月,把经验浓缩成一个提示词,一串描述你想让这东西做什么的文本。然后他们把这个提示词给了 Agent Force,Salesforce 的产品,一天之内就相当不错了。
“如果你能做一个,会很难,会很残酷。然后第二个会更容易。然后你就会成为 AI 领域的宇宙主宰。” Jason 说,”但如果你在等团队里的人去做,等代理机构去做,我觉得你会失业。”
这就是为什么所有人都来找他们寻求专业建议。但他们不是专家,他们只是做了 20 次而已。
工具之旅:20 个代理如何协同工作
在深入工具之前,Jason 强调了两个重要原则。
第一,不要自己构建。他在 Replit 上构建了很多东西,是前 1% 的用户,他喜欢这个工具。但 SaaStr 所有的 GTM 工具都是买来的,没有一个是自己建的。除非你是 Vercel,除非你有一个全职的优秀工程师真的想构建这个,否则不要自己建。
这些产品是贵,但还没贵到值得自建的地步。即使你能雇人内部构建,创新步伐如此之快,如果不小心,几个月后就会过时。
第二,从正确的地方开始。Jason 的起点是 Delphi,一个制作数字分身的应用。Lenny 早就用它做过 Lennybot。Jason 看到了 Lenny 的和 Brian Halligan(HubSpot 联合创始人)的版本后,决定做一个介于两者之间的。
Lennybot 导入了 Lenny 做过的每一次访谈,每一篇内容,可以综合所有知识。这是它的超能力,不只是 Lenny 的智慧,还有播客上每个嘉宾的教训。
Jason 的版本更个人化。他也是创始人,写了 10000 篇内容,有很多声音。他立刻就弄坏了系统,因为数据太多。花了一周才搞定。但它奏效了。
有趣的是,因为他们做活动,人们开始用它问活动相关的问题:我怎么退款?我能打折吗?圣克拉拉县集市场地在哪里?谁在演讲?有无数问题。他们过去用 Intercom 做客服,忙得要死,经常两周后才回复,体验糟透了。但代理开始自己做客服,然后它还自己卖出了一个赞助。
“所以如果你还没开始,客服是一个可以开始的地方。” Jason 说,”你不需要买 Sierra,不需要买 Decagon,不需要买 Fin。但一个潜在的起点是你的客服,你能做到 24/7 的优质客服吗?大多数应用做不到。事实上,一些最差的违规者是 AI 领军者,他们的网站上根本没有客服。”
下一步是外呼。SaaStr 有 40 万个联系人,他们想说:嘿,回来参加我们的活动吧。他们不知道该用什么,所以选了一家 YC 公司 Artisan。今年他们从几乎为零增长到 1000 万美元。
为什么选 Artisan?因为他们在 SaaStr 活动上是赞助商,提供了最多的帮助。这是关键洞察。他们当时不知道 Artisan 是不是最好的,现在有自己的看法了。但另一个供应商要求先付 10 万美元才帮忙,还有一个说他们害怕 SaaStr,不想因为失败而负面公关。Artisan 说:”我们来做。”
这里有个关于代理的有趣之处:它就像客服,如果你什么都没做,那么开始做点什么就会有高 ROI。你会得到回报。所以他们部署了 Artisan,训练了它,效果很好,发了大约 6 万封邮件,转化率相当高。
然后他们用 Qualified 做入站。Qualified 是由 Salesforce 前 CMO 创立的,主要专注于筛选。这个立刻奏效了。有人在周六晚上 11 点想赞助,他们赞助了,成交了。
“如果你去 saastrannual.com,任何人都应该买这样的产品,不一定是 Qualified,但是那个 Intercom 式的气泡框会调优来筛选入站潜在客户。” 那些说”嘿,我想赞助 Lenny 的播客”的人,对不起,我们到 2028 年都满了,但如果你想进等待名单,在这里注册。
或者更好的,对 SaaStr 来说,它会筛掉不合适的人,节省大量时间,而且 24 小时运作,然后直接设置会议。这是第二个很棒的工具,因为没有人愿意做这个,没有人愿意接电话和这些人交谈。这是触手可及的果实。
这里的关键是,前两个工具,是的,它们是初创公司,所以更努力,但 Artisan 和 Qualified 就是和他们一起做这个工作。他们不傻,但这是工作,他们需要帮助。
“很多人说,他们会对 Lenny 说,SaaStr 跟我们不一样,你们有 40 万人的数据库,Lenny 有 120 万。我们只是初创公司,很小,只有 300 个客户。” Jason 说,”但我学到的是这是错的。如果你有 300 个客户,有多少人访问过你的网站?3 万。你有多少线索?数据库里有多少人?你之前尝试接触过多少人?比人类正在做的要多。”
然后他们会恍然大悟。”你 HubSpot 里有多少人?他们会查,3.1 万。好,有多少人在和他们交谈?零。” 你不需要像 Lenny 和 Jason 那样的规模才能让这些代理工作,你需要一点规模和一点流量,但没你想的那么多。
之后他们部署了 Agent Force,Salesforce 的产品,Mark Benioff 经常谈论的。他们一开始不知道用它做什么,但决定用它来重新激活那些销售认为不值得花时间的人。那些联系过销售的人,人类销售会说:”你知道吗,我觉得佣金不够,我有点忙,我有个 400 万美元的 Meta 交易要做。” 他们就把 Agent Force 用在这些人身上,训练了非常相似的提示词,响应率达到 70%。
这些人渴望和他们互动,但人类不愿意做,不值得他们的时间。
邮件质量的真相:AI 足够好
Lenny 提出了一个每个人都关心的问题:我们都收到大量糟糕的邮件,AI 发的外呼邮件怎么才能做到好,而不只是噪音?
Jason 的回答揭示了两个关键学习。
第一,用你团队中最优秀的销售人员,最好的营销人员,用他们的邮件文案作为 AI 的模板。2024 年所有人都说这些产品不管用,有两个原因:一是在 Claude 4 之前,LLM 还没达到那个门槛。二是供应商有点撒谎,说只要打开产品就能带来收入,不需要训练,不需要做任何事。
不是那样的。今天 AI 代理在销售中能成功,如果你拿你最优秀的人、最好的话术来训练它。上传那些文本,训练代理,让它从中迭代和 A/B 测试。AI 真的很擅长 A/B 测试,很擅长创建变体。你让 Claude 或 ChatGPT 给你最好的邮件创建三个版本,它们会相当不错。
代理要做的就是拿你发过的最好的邮件,通过 API 运行。Jason 说他把这简化了,但也没简化太多。然后给它一些数据源,数据源可以简单到只是 Salesforce。如果它有关于 Lenny 的任何数据,它可以提取数据并轻度个性化那封邮件。
更好的是,很多这些产品会追踪所有访问你网站的人,所以它们能看到发生了什么,使用其他 API,可以更好地个性化邮件。
“最终,AI 写的邮件相当不错。” Jason 说,”如果你收到糟糕的邮件,那是因为产品训练不足,或者供应商不好。”
邮件应该是:这不如 Jason 在 Lenny 播客上说的那么好,但相当不错。这就是 AI 今天能做到的。魔力在于,如果人类甚至没在做,或者你平庸的人类更差。
Jason 学到的第一课是,当他上一个初创公司被 Adobe 收购时,Sam Blond 是他们的销售领导之一,后来成为 Brex 等公司的 CRO。他们从 Adobe 继承了一些销售代表,并没有要求。Sam 说:”天哪,我以前从没读过每个人的邮件。这些是我读过的最差的邮件。” AI 可以做得比那更好。
所以你只是没见过训练良好的代理。
另一个人们会问的问题是:好吧,Jason,那封邮件相当不错,不如你在台上说的那么棒,但相当不错。但你告诉人们这是 AI 吗,还是隐藏它?
他们从发送数十万封邮件中学到的是:不重要。
“我们处在一个时代,人们真的不在乎,只要邮件增加价值,他们知道会得到即时回复。” Jason 说,”我们两种都试过。我们试过说’嘿,这是数字 Amelia 或数字 Jason’。我们试过伪装。我们学到的是,现在我们就直接发。我们就发,没人在乎。”
有时他们会收到回复,特别是创始人会说:”哈哈,我看得出这是 AI,但挺不错的。可以约个会吗?” 这说明了一切,不是吗?所以我们在担心,我们在创造借口不去做这个工作。
Lenny 提出的一个有力观点是:人类销售人员的邮件其实也没那么好。我们只是看到 AI 发的还行的邮件,但实际上人类也好不到哪去。
“天哪,他们真的不好。” Jason 同意,”比如,你收到过的最好的外呼邮件,很多都是入站给你的,他们想要 Lenny 参与。一些真的好到让你难以置信,但有多少是那样的?很多都不是。”
最好的创始人和最好的销售高管和最好的 SDR 会花两个小时研究一封邮件。他们会准确找到应该联系 IBM 的谁,IBM 做了什么,确切的竞争对手是谁在使用它们,ROI 是什么。他们会给你一个完美的故事:这是你的竞争对手,这是他们如何使用的,这是他们购买的确切时间,这是 ROI,这是案例研究。那是一封很棒的邮件。
有多少 21 岁的 SDR 会这样做?没有,他们使用自动化工具,无论是 Outreach、Gong、Salesloft、Mixmax 还是基于 AI 的,但他们不做功课。不会很棒的。
“所以人们有点困惑,AI GTM 的足够好的标准没有我们想的那么高。” Jason 总结,”它只是你最优秀的人的复制品,尽我们所能复制。它会打败你的中等人。它会打败那些对你产品一无所知的人。”
人类的护城河:高价值交易仍需人类
那么人类销售在哪里仍然有优势?这是一个关于如何在 AI 时代保持相关性的关键问题。
Lenny 提到了 Jeanne Dewitt,她说自己不用任何工具,就是手工写邮件,效果非常好,因为所有人都在发 AI 邮件。这是不是人类可以继续繁荣的一层?写更好的邮件?
Jason 的回答很细致。如果你有一个高绩效的人类团队,在追逐高价值标的,那完全是另一回事。
想象一下,Lenny、Jason 和 Jeanne 在会议室里,白板上写着最想让谁赞助 Lenny 播客的 50 个最佳人选。只有 50 个。我们写下 Notion、Linear、Replit。只有 50 个。我们都在试图向他们销售这些新的赞助机会,两年 50 万美元,接受或离开。
我们分工,说 Lenny 最擅长这个,Jason 最擅长那个,Jeanne 最擅长另一个,我们各拿 15 或 17 个。
需要 AI 吗?不需要。
“完全同意,今天不需要 AI。” Jason 说,”因为 ROI 真的很高。而且我们很棒,我们知道我们三个人很不同,我们会碾压对手,我们不需要任何帮助。也许我们中的一个会快速把邮件过一遍 Claude 让它更好,或者我做的是,我会用它做更多研究。我写世界上最好的邮件,然后说,’Claude,我怎么能让这更好?做点研究。’ 它仍然会更好。”
所以那是 AI 增强,Jeanne 应该做的。Jason 爱 Jeanne,但她至少应该让邮件变得更好。但对于他们最好的 45 到 50 个,他们不需要 AI。
但如果是 5000 个呢?Jeanne 的方法就不管用了。
“这些东西很大程度上适合更高容量的销售。但随着每个人变大,都是更高容量。” Jason 说,”随着你扩大规模,就是有那么多容量。所以是的,如果你很小,只有三个潜在客户,刚进入 YC,也许你不需要这些工具。但我们更快地从那个阶段毕业。”
定制化的东西,对 Jeanne 来说,会适用于高价值的企业交易,但除此之外,Jason 不确定。你就是无法接触到足够多的人。
人类无法接触到足够多的人,人类不想做那个工作。他们不想和平庸的线索交谈,真的不想。
Jason 分享了一个故事。他在伦敦时,想买一个 1 万美元的产品。他在做 SaaStr,没有时间。他搞不清时区,甚至不知道湾区现在几点。所以他年底给销售代表发邮件:”直接给我发合同,我要买,但我有两个问题。” 他告诉了他们这两个问题,甚至不是关于价格的。
对方花了三天才回复,还把他介绍给团队里的另一个人。1 万美元不值得他的时间,佣金不够。所以他把 Jason 介绍给另一个人,那个人说:”除非你愿意上电话,否则我无法回答你的问题。”
Jason 说:”我在伦敦,我在旅行。如果你回答我的两个问题,我会为 1 万美元购买你的产品。” 对方说:”我需要上电话。”
AI 比那更好。这不是 Jeanne 在白板上的那种事情。
“即使 Jeanne 的流程是对的,AI 也可以填补所有空白。” Jason 说,”那些我们没有跟进的赞助线索,我们得到了 70% 的响应率。Jeanne 们是rough 中的钻石,但没有那么多。”
这里还有一个相关观点。我们大多数人没有最热门的品牌,没有最精英的 CRO 来运营它们。所以我们最终接受的不是最好的销售团队。99% 最好的销售代表只想在最热门的品牌工作。你的明星一旦稍微褪色,他们就不想工作了,他们立刻想跳到下一个。
“99% 的世界无法吸引一支 Jeanne 或更好的团队。” Jason 说,”AI 可以打败那些人。但 AI 无法打败企业级的东西。我不知道 AI 如何做面对面销售。”
对于技术销售来说,大部分是通过 Zoom、电话、邮件进行的,我们应该更多地上门,应该做更多面对面,所有数据都显示如果你面对面会议,一切都会以更高的比率成交。但在技术领域,基本上就是在 GTM 中尽可能多的自动化。
编排的艺术:0.2 个人类的关键作用
Jason 的办公室里有 1.2 个人类。一个是全职 AE,处理所有顶级漏斗传来的优质线索,完成交易,谈判价格。另外 0.2 是 Amelia,他们的首席 AI 官,她 20% 的时间用来管理代理,编排代理。
这个角色至关重要。
“今天这个角色不存在。” Jason 说,”我担心当我看到 LinkedIn 上有人想招聘 GTM 工程师或 AI 营销工程师。我认为今天,95% 到 100% 的情况下,你必须从内部提拔。必须是个书呆子,喜欢营销和销售,懂定量分析。”
很多 B2C 的人其实很擅长这个,因为在 B2C 中销售和营销差不多是一回事。但必须是个书呆子,喜欢每天坐在数据前几个小时,路由数据,管理这些代理。
他们可能来自产品部门,可能来自营销部门,可能来自 RevOps,但必须很技术。来自常规销售的可能性接近零。
“所以我会在团队里找一个举手说’我已经做过这个’的人。” Jason 建议,”我已经在 Replit 上写了 10 个应用,我喜欢 Vercel,我做过这个那个,我已经自己尝试过这些。我可以为你管理这些吗?” 然后让他们成为你的首席编排官。
但这是一个新技能组合,真的是。最终,找到一个愿意每天花一两个小时管理这些代理的人,是我们需要搞清楚的新前沿。
这里有个令人困惑的部分:代理确实自主运行,但不是没有持续的监督和迭代。如果你只是买一个产品然后消失,ROI 会是零。
“不幸的是,你必须在内部培养这个资源。” Jason 说,”即使在 Vercel,基本上也是在内部培养资源。我们不都是 Vercel,但我就是没见过外部的。”
Amelia 每天要做什么?她要审查代理发出的邮件,确保质量,纠正错误,优化提示词,处理代理无法处理的边缘情况,协调不同代理之间的工作流。
这是个累人的工作,因为代理全天候工作,工作整个周末,圣诞节也工作。它们永不休息。所以做编排者或首席 AI 官,不是懒人的好工作,因为代理从不睡觉。
这个角色不是传统的销售或营销角色,但也不完全是工程角色。它介于两者之间,需要理解业务,理解客户,同时也需要理解技术如何工作,如何调优系统,如何让 AI 更好地完成工作。
Jason 强调,这不是一个你可以外包的角色。你必须找到团队里那个对这个感兴趣的人,给他们时间和资源去学习,去实验,去把这个做好。这是 2026、2027 年最关键的 GTM 角色之一。
展望未来:什么会变,什么不会变
在对话接近尾声时,Lenny 请 Jason 总结一下:在销售和 Go-to-Market 领域,哪些东西正在改变,哪些东西会保持不变?
已经永久改变的事情
客服是第一个永久改变的。无论你看哪个供应商,50% 到 80% 的客服已经由 AI 完成。我们并不总是把客服看作 GTM,但它是客户旅程的开始,对客户旅程非常重要。这班火车已经离站了。
正在改变的事情
在录制这期节目的时候,销售领域实际上还没有太多改变。Jason 认为他们谈论的东西是最前沿的。但经典的基于序列的 SDR,通过工具运行活动,将在 12 个月内基本消失。AI 完全可以比那个角色做得更好。
经典的筛选入站线索的人,对客户来说是糟糕的体验,同样应该在 12 个月内基本消失。
其余的,我们还在观望。我们知道的是,对于销售代表,每个人都希望在接下来 12 个月内变得更高效。底层是成本,是盈利压力。高端是文化。”我们就是不想让 200 个销售代表在 Vercel 或 Replit 跑来跑去。”
每个员工产出 300 万到 500 万美元,与 30 万到 50 万美元是非常不同的。所以作为销售代表,你必须调整到在 AI 的帮助下呈几何级甚至指数级地提高生产力。
“很多老派 GTM 领导者说,AI 不会伤害销售代表,只会给他们超能力。” Jason 说,”对最优秀的人,是的。平庸的人只会变得更平庸。”
人际能力不再足够
你知道如何识别一个平庸的销售人员吗?你问他们真正擅长什么。”我是个人际高手,Lenny。你知道我有多好吗?我和 10 个最好的客户都有短信联系。我是个人际高手。”
但你问他们:你的产品最棘手的技术异议是什么?他们不知道,但他们是人际高手。
“这就像 Golf 3.0,已经不够了。” Jason 说,”人际高手在销售中正在过时。”
现场销售不知道 AI 会如何影响。企业领导者雇用的现场销售人员比以往任何时候都多,Salesforce 雇用的比以往任何时候都多。敲门仍然有效。所以对于现场工作者的答案还不清楚。但办公室工作者和远程工作者,AI 会尽可能多地接管你的工作或让你变得更好,你必须拥抱它。
令人惊讶的趋势:我们需要更多销售人才
一个反直觉的预测是:净净来看,我们将需要比以往更多的销售和 GTM 专业人士,因为赢家增长如此之快,即使他们更高效,也需要比以往更多的人类。
“AI 已经是我们经济的巨大部分了。” Jason 说,”每个人最终都会走向企业级,每个人最终都会有销售团队。这发生得更快了。”
ElevenLabs 现在 50% 的销售是通过企业完成的。Vercel 刚加入 Jeanne 意味着他们更偏向企业。Replit 几个月前才真正增加了销售团队,现在又增加了另一个 CRO。他们在没有传统销售团队的情况下做到了 1000 多万美元,但在 10 亿估值时,将充满销售人员。
“如果你擅长这个,如果你今天就去买一个代理,听完这个后部署它,自己训练它,导入它,每天迭代它,掌握它,然后得到两个代理,然后三个,然后四个,你可能会变得更有价值,在 GTM 中有更好的体验,而且我相信,我希望,会获得更高的薪酬。”
Jason 谈到我们应该有年薪 25 万美元的 SDR,但他们会像在 Vercel 那样管理 10 个代理,而不是 10 个人。那他们就值 25 万美元,而不是 8 万或 9 万美元。
“这不是很不同,对吧?” Jason 说,”所以有一个美好的世界即将到来。这是最好的时代,对产品和业务来说,不是吗?只是分布不均匀。”
AI 领军者的收入和增长如此惊人,不仅在初创公司,在 Google Cloud、Azure,到处都在雇用如此多的人,净净来看,这对这个职业是积极的。但不是对我们过去做事的方式。如果你用过去的方式,你就有风险。
这是 Jason Lemkin 从最前线带来的报告。他不是在谈论理论,不是在预测遥远的未来。他正在那里,每天都在做。20 个 AI 代理,1.2 个人类,和一个前所未有的安静的销售办公室。
未来已经到来,只是分布不均匀。问题是,你在哪一边?
