کاروباری شراکت داروں کی طرف سے اظہار رائے ان کی اپنی ہوتی ہے۔
کلیدی ٹیک ویز
- کوڈنگ ایجنٹ فروغ پا رہے ہیں، لیکن GTM ایجنٹ صرف سطح کو کھرچ رہے ہیں۔
- اس کی وجہ یہ نہیں ہے کہ AI کافی سمارٹ نہیں ہے، بلکہ اس لیے کہ سیلز ڈیٹا بکھرا ہوا ہے، نقل کیا گیا ہے اور بیرونی سگنلز سے منقطع ہے جو دراصل تجارتی فیصلوں کو چلاتے ہیں۔
- بہتر اشارے لکھنے یا جدید ترین سافٹ ویئر ریپر خریدنے سے مسئلہ حل نہیں ہوگا۔ یہ بنیادی تعمیراتی کاموں کو انجام دینے سے حاصل ہوتا ہے، جیسے کہ اندرونی نظاموں کو مربوط کرنا، ان کو توثیق شدہ بیرونی انٹیلی جنس پر لنگر انداز کرنا، اور ایجنٹوں کو دنیا کے بارے میں مستقل نظریہ فراہم کرنا۔
جب ہم دیکھتے ہیں کہ انٹرپرائز AI پیسہ کہاں بہہ رہا ہے، تو فرق بالکل واضح ہے۔ سافٹ ویئر انجینئرنگ ٹیمیں تقریباً راتوں رات خود مختار ایجنٹوں کو اپنا رہی ہیں، جب کہ سیلز، مارکیٹنگ، اور گو ٹو مارکیٹ (GTM) جیسے ریونیو آپریشنز بمشکل سطح کو کھرچ رہے ہیں۔
ایک CEO کے طور پر جو میرا وقت Claude میں کوڈنگ، کرسر میں تعمیر، اور Vercel میں پروٹو ٹائپنگ میں صرف کرتا ہے، میں سمجھتا ہوں کہ ڈویلپرز نے ان ٹولز کو اتنی جلدی کیوں اپنایا ہے۔ لیکن جب آپ دوسرے ایگزیکٹوز سے ان کی سیلز تنظیموں میں نسبتاً خاموشی کے بارے میں بات کرتے ہیں، تو وہ اکثر غلط نتیجے پر پہنچتے ہیں۔
وہ فرض کرتے ہیں کہ بڑے لینگوئج ماڈلز (LLMs) پیچیدہ تجارتی رویے کو سنبھالنے کے لیے اتنے پختہ نہیں ہیں۔ لیکن یہ تشخیص حقیقی رکاوٹ کو یاد کرتا ہے۔ کوڈنگ ایجنٹوں کے کامیاب ہونے کی وجہ جب کہ GTM ایجنٹوں کی جدوجہد ذہانت کا سوال نہیں ہے۔ یہ سیاق و سباق کا مسئلہ ہے۔
سیاق و سباق کا جال: کوڈ بیس اور تجارتی حقائق
فرق کو سمجھنے کے لیے، ہمیں اس ماحول کو دیکھنا ہوگا جس میں یہ دونوں ایجنٹ رہتے ہیں۔ کوڈنگ ایجنٹس آپ کے کوڈ بیس کے ذریعے چلتے ہیں۔ اس کا کوڈبیس آزاد، مشین سے پڑھنے کے قابل، اور ایک ہی ذخیرہ میں مکمل طور پر قابل رسائی ہے۔ تمام سیاق و سباق کے ٹکڑے جو ماڈل کو کوڈ کی اگلی لائن لکھنے کے لیے درکار ہیں وہ ماڈل سے بالکل پہلے موجود ہیں۔ ایجنٹوں کو بیرونی نظاموں کا حوالہ دینے یا یہ اندازہ لگانے کی ضرورت نہیں ہے کہ تیسرے فریق اس کے فن تعمیر کے بارے میں کیا سوچتے ہیں۔
اس کے برعکس، گو ٹو مارکیٹ ایجنٹس کو ایک بکھری ہوئی حقیقت کا سامنا ہے۔ ایک قابل عمل اکاؤنٹ پلان بنانے کے لیے ماضی کی بات چیت کی تاریخ، خریدار پروفائلز، ایگزیکٹو میعاد، فنڈنگ راؤنڈز، ٹیکنالوجی اسٹیک، ریونیو سگنلز، اور اوپن جاب پوسٹنگ کی ترکیب کی ضرورت ہوتی ہے۔
یہاں تک کہ جب کمپنیاں کال، ای میل، اور CRM ریکارڈز میں اپنے اندرونی ڈیٹا کو مرکزیت دیتی ہیں، تب بھی وہ فریق اول کا منظر درکار تصویر کے صرف ایک چھوٹے سے حصے کی نمائندگی کرتا ہے۔ کئی دہائیوں سے، کاروباروں نے یہ فرض کیا ہے کہ وہ CRM فیلڈز میں فروخت کنندگان کی تفصیلات ریکارڈ کر کے اکاؤنٹ کے سیاق و سباق کو حاصل کرتے ہیں۔ لیکن نمائندے شاذ و نادر ہی مکمل معلومات ریکارڈ کرتے ہیں، اور جو کچھ درج کیا جاتا ہے وہ اس کے ذریعے فلٹر ہوتا ہے جسے ریونیو لیڈرز "خوش کان” کہتے ہیں۔ یہ ایک فطری رجحان ہے کہ فروخت کنندگان ممکنہ تعاملات کی حقیقت سے زیادہ سازگار تشریح کرتے ہیں۔
مزید اہم بات یہ ہے کہ اہم بیرونی سگنلز، جیسے فنڈنگ ایونٹس، ایگزیکٹو ٹرن اوور، اور ٹیکنالوجی اسٹیک تبدیلیاں، مکمل طور پر آپ کے اندرونی نظام سے باہر ہیں۔ بیرونی انٹیلی جنس کے بغیر، خود مختار ایجنٹ آنکھیں بند کر کے کام کرتے ہیں۔
ٹکڑے ٹکڑے کرنے اور شناخت کی تصدیق کا ایک ڈراؤنا خواب
اس سیاق و سباق کے فرق کو دور کرنا اتنا آسان نہیں جتنا بیرونی ڈیٹا اسٹریمز کو اپنے CRM سے جوڑنا۔ سب سے پہلے ہمیں اپنے پیچیدہ اندرونی حقائق کا سامنا کرنا ہوگا۔ زیادہ تر کمپنیوں کا اندرونی آمدنی کا ڈیٹا بہت الجھا ہوا ہے۔ CRMs کو معمول کے مطابق ڈپلیکیٹ اندراجات، متضاد ریکارڈز، اور نام سازی کے نامناسب کنونشنز کے ذریعے توڑا جاتا ہے۔ ایک انٹرپرائز کسٹمر CRM میں "Cisco” کے طور پر، کال ریکارڈز میں "Cisco WebEx” کے طور پر، اور سپورٹ پلیٹ فارمز میں "AppDynamics” کے طور پر ظاہر ہو سکتا ہے۔
اگر کوئی AI ایجنٹ شناخت کی تصدیق کے فریم ورک کے بغیر منقطع ڈیٹا سیٹ کے بارے میں استدلال کرنے کی کوشش کرتا ہے، تو یہ لامحالہ غلط نتائج اخذ کرے گا۔ آپ ایک ادارے سے بات چیت کے نوٹس لے سکتے ہیں اور دوسرے سے مالیاتی میٹرکس کا اطلاق کر سکتے ہیں اور ذیلی بہترین کارروائیاں فراہم کر سکتے ہیں جو واضح طور پر غلط ہیں۔
اس پر ایک نظر ڈالیں کہ عمودی AI قانونی صنعت جیسے شعبوں میں کیسے کامیاب ہوا ہے۔ ہاروے اور لیگورا جیسے پروفیشنل پلیٹ فارمز مکمل طور پر عام LLMs پر انحصار نہیں کرتے ہیں۔ انہوں نے ڈومین سے متعلق مخصوص حوالہ جات اور قانونی ڈیٹا سیٹس کی بنیاد پر ماڈل بنایا۔ GTM AI کو اسی بنیاد کی ضرورت ہے۔ عام ماڈل بنیادی طور پر B2B تجارتی منطق کو نہیں سمجھتے ہیں۔ حقیقی قدر پیدا کرنے کے لیے، ایجنٹوں کو ایک متحد حوالہ ڈیٹا پرت میں لنگر انداز ہونا چاہیے۔
بنیادی ڈھانچے کی تہہ کو جمہوری بنانا
تاریخی طور پر، فریق اول اور فریق ثالث کے ڈیٹا کو یکجا کرنے کے لیے متعدد حلقوں پر محیط اپنی مرضی کے مطابق عمل درآمد کی ضرورت ہوتی ہے اور بڑی انجینئرنگ ٹیمیں آئی ٹی بیک لاگز کے پیچھے پھنسی ہوتی ہیں۔ تاہم، جیسے جیسے ذہانت کی تہہ پختہ ہوتی جا رہی ہے، اس کی حرکیات تیار ہو رہی ہیں۔ ایک بار جب بنیادی ڈیٹا آرکیٹیکچر لچکدار API اور ماڈل سیاق و سباق پروٹوکول (MCP) انضمام کے ذریعے سامنے آجاتا ہے، یہاں تک کہ غیر تکنیکی کاروباری رہنما بھی ایک دوپہر میں حسب ضرورت AI ورک فلو بنا سکتے ہیں۔
میں نے حال ہی میں ایک درمیانے درجے کی کمپنی کے سی ای او کے ساتھ 50 ملازمین کے ساتھ تیز رفتار API انضمام کے سوالات کے بارے میں بات کی۔ وہ سافٹ ویئر انجینئر یا RevOps بلڈر نہیں تھا۔ تاہم، زوم انفو کے API انفراسٹرکچر (GTM.ai) کے ساتھ مل کر Claude Code کا استعمال کرتے ہوئے، وہ ٹیم کے امکانات کے مطابق خاص طور پر تیار کردہ اپنی مرضی کے مطابق اکاؤنٹ اسکورنگ اور افزودگی ایپلیکیشن بنانے میں کامیاب رہا۔
کچھ سال پہلے تک، اسے سخت سافٹ ویئر انٹرفیس پر انحصار کرنا پڑتا تھا جو وینڈرز نے اس کے لیے بنائے تھے۔ اس کے بجائے، اس نے ٹیم کی مخصوص تجارتی منطق کو خودکار کرنے کے لیے کلاڈ کے اندر مربوط ڈیٹا لیئر کے ساتھ براہ راست بات چیت کی۔ یہ روایتی سافٹ ویئر ایپلی کیشنز سے دور ایک بڑے پیمانے پر ساختی تبدیلی کی عکاسی کرتا ہے جہاں لاکھوں صارفین لائیو ڈیٹا کی بنیاد پر اپنی مرضی کے مطابق قدرتی زبان کے لاکھوں انٹرفیس میں ایک ہی انٹرفیس میں لاگ ان ہوتے ہیں۔
AI GTM کے مستقبل کی بنیاد رکھنا
دن کے اختتام پر، میں دوسرے ریونیو لیڈروں کو جو مشورہ دیتا ہوں وہ ہمیشہ ایک جیسا ہوتا ہے۔ ایک ہوشیار ڈیمو کو قابل عمل کارپوریٹ حکمت عملی کے ساتھ الجھائیں نہیں۔ فی الحال، درجنوں ہلکے وزن والے AI سیلز ٹولز رک رہے ہیں کیونکہ انہوں نے پائیدار ڈیٹا فاؤنڈیشن کے بغیر جدید ترین انٹرفیس بنائے ہیں۔ خود مختار ایجنٹ صرف سیاق و سباق کی پرت کی طرح ذہین ہوتے ہیں جو انہیں فراہم کرتی ہے۔ بکھرے ہوئے ڈیٹا میں ایجنٹوں کو شامل کرنے کے نتیجے میں ہر بار ناقابل اعتماد آؤٹ پٹ ہوگا۔
مارکیٹ میں داخل ہونے کا اصل انلاک ہوشیار اشارے لکھنے یا جدید ترین سافٹ ویئر ریپر خریدنے سے نہیں آتا ہے۔ یہ بنیادی تعمیراتی کاموں کی انجام دہی کے لیے آتا ہے، جیسے کہ اندرونی نظاموں کو مربوط کرنا، ان کو توثیق شدہ بیرونی ذہانت کے ساتھ لنگر انداز کرنا، اور ایجنٹوں کو دنیا کے بارے میں مستقل نظریہ فراہم کرنا۔ قائدین جو انٹرپرائز AI کے وعدے پر قبضہ کرتے ہیں وہ وہ نہیں ہوں گے جو ایک ایسے بنیادی ماڈل کا انتظار کرتے ہیں جو B2B پیچیدگی کو جادوئی طور پر حل کرتا ہے۔ وہ آج کے سیاق و سباق کی بنیادی تہہ بنانے والے ہوں گے تاکہ ایجنٹوں کے پاس وہ مکمل تصویر ہو جو انہیں فراہم کرنے کی ضرورت ہے۔
کلیدی ٹیک ویز
- کوڈنگ ایجنٹ فروغ پا رہے ہیں، لیکن GTM ایجنٹ صرف سطح کو کھرچ رہے ہیں۔
- اس کی وجہ یہ نہیں ہے کہ AI کافی سمارٹ نہیں ہے، بلکہ اس لیے کہ سیلز ڈیٹا بکھرا ہوا ہے، نقل کیا گیا ہے اور بیرونی سگنلز سے منقطع ہے جو دراصل تجارتی فیصلوں کو چلاتے ہیں۔
- بہتر اشارے لکھنے یا جدید ترین سافٹ ویئر ریپر خریدنے سے مسئلہ حل نہیں ہوگا۔ یہ بنیادی تعمیراتی کاموں کو انجام دینے سے حاصل ہوتا ہے، جیسے کہ اندرونی نظاموں کو مربوط کرنا، ان کو توثیق شدہ بیرونی ذہانت کے ساتھ لنگر انداز کرنا، اور ایجنٹوں کو دنیا کے بارے میں ایک مستقل نظریہ دینا۔
جب ہم دیکھتے ہیں کہ انٹرپرائز AI پیسہ کہاں بہہ رہا ہے، تو فرق بالکل واضح ہے۔ سافٹ ویئر انجینئرنگ ٹیمیں تقریباً راتوں رات خود مختار ایجنٹوں کو اپنا رہی ہیں، جب کہ سیلز، مارکیٹنگ، اور گو ٹو مارکیٹ (GTM) جیسے ریونیو آپریشنز بمشکل سطح کو کھرچ رہے ہیں۔
ایک CEO کے طور پر جو میرا وقت Claude میں کوڈنگ، کرسر میں تعمیر، اور Vercel میں پروٹو ٹائپنگ میں صرف کرتا ہے، میں سمجھتا ہوں کہ ڈویلپرز نے ان ٹولز کو اتنی جلدی کیوں اپنایا ہے۔ لیکن جب آپ دوسرے ایگزیکٹوز سے ان کی سیلز تنظیموں میں نسبتاً خاموشی کے بارے میں بات کرتے ہیں، تو وہ اکثر غلط نتیجے پر پہنچتے ہیں۔
وہ فرض کرتے ہیں کہ بڑے لینگوئج ماڈلز (LLMs) پیچیدہ تجارتی رویے کو سنبھالنے کے لیے اتنے پختہ نہیں ہیں۔ لیکن یہ تشخیص حقیقی رکاوٹ کو یاد کرتا ہے۔ جی ٹی ایم ایجنٹس کے جدوجہد کے دوران کوڈنگ ایجنٹوں کے کامیاب ہونے کی وجہ ذہانت کا معاملہ نہیں ہے۔ یہ سیاق و سباق کا مسئلہ ہے۔