ジョー・ガニョンは、RaynmakerのCEO兼共同創設者です。Raynmakerは、小規模企業向けの最初のAIネイティブセールスプラットフォームです。6回のCEO、ウルトラエンドュランスアスリート、そして「Living Intentionally」の著者であるジョーは、リーダーが人間性を失うことなく技術を活用するのを支援することに情熱を傾けています。
これまで、ビジネスにおけるAIの話題は自動化に焦点が当てられてきた。主な目的は、組織がより迅速に作業を行い、手作業を減らし、効率を向上させることだった。そうしたメリットは実際にあるが、話題の全容を語るものではない。ビジネスにおけるAIの次の段階は、単にタスクを自動化することではなく、より賢く、適応性に富み、状況に応じた会話を可能にすることである。AIが意図を理解し、状況を把握し、経験から学習する能力が向上するにつれ、ワークフロー実行から会話へと進化している。なぜ私たちはまだAIを自動化と見なしているのか私たちがAIと出会う状況は、ビジネスでAIをどのように利用できるかについての私たちの認識を形作っている。ビジネスプロセスを再設計するためにテクノロジーを使用してきた限り、目標は効率や有効性の向上であった。私たちは、より迅速に作業を行ったり、より良く行ったりすることに焦点を当ててきた。私たちがあまり考慮してこなかったのは、ビジネスプロセスをどのように異なる方法で提供できるかということである。そのため、現在の私たちのデフォルトアプローチは自動化である。私たちは既存のプロセスを見て、AIがそれをどのように加速できるかを問う。多くの場合、それはビジネスにとって有益である。しかし、まだ十分に探索していないのは、認知ツールであるAIをビジネス運用にどのように組み込むかということである。そのためには、異なる思考方法が必要である。私たちがAI自身が大規模に利用可能になるときに何が変わるかを考慮する必要がある。それは根本的に新しいパラダイムである。真正に会話型AIを構築する課題この転換が時間を要した理由の1つは、会話型エンゲージメントが本質的に難しいことである。ほとんどのコンピュータシステムは、デジタルデータを処理するために設計されたもので、アナログ音声ではなかった。デジタル情報は構造化され、予測可能である。音声はそうではない。人間の会話は構造化されていない、感情的であり、単語だけに拡張される信号で満たされている。課題は、通信がどのように機能するかを見たときにさらに明らかになる。従来のコンピュータシステムは、主にシングルデュプレックスモデルで動作し、情報は1方向に移動し、次に反対方向に移動する。人間の会話は、フルデュプレックスモデルで動作し、情報は両方の方向に同時に流れる。豊かな音声会話をサポートするには、従来のデジタル情報を処理するために使用されるものとは異なるモデルとツールが必要である。結論は、会話を理解し、エンゲージするために必要なテクノロジースタックが、データを処理するために設計されたテクノロジースタックとは根本的に異なるということである。AIとの会話が人間らしい感じるものにするには会話型AIにおける最も重要な区別は、システムが理解するか、または単に応答するかである。チャットボットの会話は、スクリプトに従う。有限のパスセットがあり、すでに知っているもの以外のことを言ったときに、壊れたり、最初からやり直したりする。IVRがすでに知っているもの以外のことを言うのを待っているのと同じである。高品質のAI会話は、会話の認知作業をリアルタイムで行う。会話の文脈を維持し、情報を繰り返し伝える必要がない。質問するタイミングや行動するタイミングを知っている。最も重要なのは、予期せぬことが起こったときに、失敗するのではなく適応することである。私がいつも使用するテストは、シンプルである。顧客は会話の後、理解されたと感じたか、処理されたと感じたか。ワークフローを超えて、認知へ数十年間、ソフトウェアは同じ方法で構築されてきた。すべての可能なユーザーパスをマッピングし、各シナリオのロジックを記述し、予測できなかったものは機能しないと受け入れた。そうすることで、ワークフローが作成される。事前に誰かが描いた決定ツリーである。知能は、ソフトウェアを設計した人に存在し、ソフトウェア自体には存在しない。現在、変化しているのは、知能がシステム内に存在することである。事前に定義されたパスに従うのではなく、現代のAIプラットフォームは知識、状況、推論を使用して、次に何が起こるかを決定する。会話は、事前に定義されたパスをたどる旅ではなくなり、システムがビジネスと以前のやり取りについてすべて知っていることから情報を得て、瞬間ごとに決定を下すシリーズになる。これが多くの人が軽視している転換である。スクリプト化されたシステムは、デプロイされた日の知能レベルに制限される。デプロイ初日と500日目では同じレベルの知能を持っている。一方、認知システムは、各やり取りで何が機能するかを学ぶことで経験から改善される。テクノロジーは、人々が操作するツールではなくなり、使用により適応し、蓄積し、拡大する能力になっている。スケールで信頼性がより重要になる理由企業がAIを顧客とのやり取りの中心に置くにつれ、信頼性が最も重要な設計要件となる。AIが顧客と会話するとき、実質的にビジネスそのものになる。すべての会話はあなたのブランドが話すものである。小規模なボリュームでは、人間がやり取りを監督し、必要に応じて介入できる。しかし、大規模なボリュームでは、それは不可能になる。企業は、システムが正確に自分たちを表現するように信頼する必要がある。そうするには、信頼性を設計する必要がある。私にとって、それはいくつかの基本的な約束に帰着する。 システムがビジネスを正確に表現し、事実をでっち上げない。 何かを知らないとき、答えをでっち上げるのではなく、知らないと言う。 すべての顧客とのやり取りを関係の始まりとして扱う。 それらは、後から追加する機能ではない。プラットフォームの設計ガイドラインとして最初から組み込まれているものである。AIを成功裏にスケールアップする企業は、これを理解している。苦労している企業は、信頼できるものを作る前に何か印象的なものを展開し、自信を持った誤った答えが大規模な被害をもたらすことを発見することが多い。信頼性は、ソフトな部分ではない。インフラストラクチャである。AIの次の進化：ソフトウェアとしてのワークフォース私たちは、ソフトウェアが仕事を組織するのではなく、仕事をするようになる時代に入っている。企業にとって、これは、出力が人間の利用可能性に結びついているという、長年にわたって運用されてきた基本的な仮定を変える。AIが販売や顧客サービスを行うことができるようになると、ルーチンワークは人間の利用可能性に完全に依存しなくなる。人間は重要性を失うのではなく、むしろ重要性が増す。繰り返しの作業が機械に移行すると、人間の価値は、判断、創造性、関係、重要なことの決定に向かう。次の10年間で勝利する企業は、単にAIをコスト削減に使用するのではなく、会話や認知が大規模に利用可能になるときに何が可能になるかを問うものである。そうすることで、より賢く、適応性に富み、状況に応じた会話を可能にする新しい能力を認識することができる。
現在、AIについての大きな誤解の1つは、人間の入力と機械による実行の間にある明確で正しいバランスの存在であるということです。しかし、実際はそうではありません。私たちはリアルタイムで学んでいます。重要なのは、固定的な分割を定義することではなく、どの役割と決定が人間とAIのどちらに最も適しているかを理解し、そのラインが移動し続けるにつれてそれを調整することです。仕事のやり方、成果の所有権、判断がまだ必要な場所など、バランスはまだ形作られつつあります。リーダーにとってより重要な質問は、AIの使用方法だけではなく、どこにAIを配置するか、どこに配置しないのか、そしてそのバランスを間違えるリスクについて考えることです。AIは判断を置き換えるのではなく、加速するAIは人間の思考を置き換えるという物語が一般的です。実際、私が見たのはその逆です。AIは判断を加速します。判断の必要性を取り除くわけではありません。基盤は拡張です。正しい人間と正しいAIツールを組み合わせると、単一のタスクを速くするだけでなく、人間が取り組むことができるスコープを全体的に拡大します。例えば、ソフトウェアビジネスでは、製品チームは要件の記述だけでなく、テスト、ドキュメント、さらには顧客とのやり取りにも貢献できます。役割は縮小するのではなく、拡大します。負担は増えますが、能力も増します。そこが本当の変化が起こっている場所です。人間を置き換えるのではなく、1人の人間が現実的に所有できるものを再定義することです。人間がまだリードする必要がある場所AIがより能力のあるものになると、人間が関与するかどうかという質問ではなく、人間が最も重要な場所で、現在最も明確な区別は主観的か客観的な仕事の違いです。AIは、客観性が必要な領域でよく機能します。大量のデータセットを分析する、整合性を維持する、ボリュームを処理する、偏見を排除する。人間は、特にトレードオフ、例外、またはニュアンスが関与する場合、主観的な決定を下すことがまだ得意です。また、会社自身を定義する作業のカテゴリも人間が主導するべきです。 価値観と文化的決定 ハイリスクの顧客との会話 何かが間違っている状況 説明責任を必要とする状況 AIは、そのような状況に備えることができますが、その瞬間はまだ人間のものです。所有権は特にアウトソーシングが難しいです。誰かが決定とその結果を裏付ける必要があります。現在、人間がそれを感じることができます。ただし、これは静的なものではありません。ラインは続けて移動し、リーダーは証拠が変わるにつれてそれを再検討する必要があります。AIが現在明らかに人間を上回っている領域AIが人間を上回っている領域もあります。エンジニアリング全般で、Cursor、Replit、Claude Code、Codexなどのツールは、本質的にソフトウェアが構築される方法を変えている。これらのシステムが提供するパフォーマンスのレベルは驚異的です。より広範に、AIは次の点で優れています。 大量の実行 大規模なデータ分析 数千の相互作用にわたる整合性の維持 疲労や気を散らすことなく動作する セールスコンテキストでは、これは特に明らかです。AIはすべてのインバウンドリードを処理し、数千の会話にわたる一貫したトーンを維持し、遅延なくフォローアップできます。規模では、ベストパフォーマーと同じように、すべての買い手に対してリードを資格付け、キャプチャ、エンゲージできます。人間のチームが、どれほど優秀であっても、期待するそのような一貫性はありません。「人間主導、AIパワード」のワークフローとは現在最も効果的なモデルは、AIが仕事を置き換えるのではなく、仕事の分配方法を変えることです。機能しているパターンは次のとおりです。人間が方向性を設定し、判断を適用し、AIがボリュームとリコールを処理します。実践では、次のことを意味します。セールスパーソンは、AIがすでにインバウンドリードを資格付けし、会話のコンテキストを取得し、人間の注意が必要な機会を表面化させていることから始めます。製品側では、AIはドラフト、テスト、ドキュメントを支援し、人間はアーキテクチャと顧客の決定に焦点を当てます。目標は、人間から仕事を取り除くことではありません。人間が本当に必要な仕事だけをしていることを確認することです。残りは、バックグラウンドで、規模的に、一貫して処理されます。ただし、このモデルはまだ進化しています。今日感じる進歩は、1年後には不完全に感じられるかもしれません。那はプロセスの一部です。AIに過度に依存するリスク私が見る最大のリスクは、AIが間違っていることに気付かなくなることです。AIはデフォルトで自信を持っています。良い答えでも悪い答えでも、答えを出します。ドメインを理解している人間がAIの出力を確認しない場合、企業は長期間にわたって、実質的に静かなエラーで動作し続ける可能性があります。2番目のリスクは、機関的知識の喪失です。チームが自分たちで仕事をしない場合、仕事から得られる直感を失います。誰も資格付けの電話を聞いていない場合、実際の買い手の声がどう聞こえるかを知らなくなります。時間の経過とともに、その距離は何かが間違っていることを認識することをより困難にします。3番目のリスクは、文化的なもので、よく議論されていません。AIに大きく依存し、人間の視点を維持しない企業は、空虚な感じになり始めることがあります。顧客は、技術的には正しいかもしれませんが、真実性が欠如しているやり取りに気付きます。したがって、質問は、AIをどのくらい使用するかではなく、ビジネスにおける人間が仕事にまだ近いのか、AIが助けているときと害を及ぼしているときを認識できるかということです。まだそのためのクリーンな式はありません。しばらくの間、あるべきではありません。成果ではなくタスクを中心にチームを再考するAIがより多くの実行を担うにつれて、リーダーはチームの構造を再考する必要があります。数十年間、誰が何をするかを基に組織図を作成してきました。SDRが資格付けします。AEがクロージングします。CSレップがオンボードします。AIはそれらのタスクの増加するシェアを処理することになるので、タスクに基づく組織図は壊れます。重要なのは、誰が成果を所有するかです。誰が最初のタッチから更新までの買い手の体験を所有しますか。誰が製品のフィードバックループを所有しますか。誰が顧客との信頼を所有しますか。それらの所有者を中心にチームを構築し、AIをレバレッジとして提供し、人間の仕事がどこで発生し、どこで発生しないかに決定を下せます。これを正しく行うリーダーは、より小さなチームでより多くの成果を上げ、従業員が実際に意味のある仕事をするチームを率いる可能性が高いでしょう。間違えるリーダーは、もう必要としないモデルにヘッドカウントを追加し続け、 почемуマージンが悪くなっているのかわからなくなるでしょう。私たちはまだ初期段階にあり、プレイブックはリアルタイムで書かれています。これは固定モデルではなく、進化し続ける方向性です。私たちはみんな、この瞬間を、できる限り最善の努力で、人間のシステムを強化するのではなく弱体化させるのではなく、ナビゲートしようとしています。
昨日、1日が終わったときに振り返ってみると、2週間分の仕事をほぼ1日で達成していた。比喩的にではなく、モチベーションの意味でもなく、文字通りに。1日で、 フルスライドデッキを作成 クライアントの収益成長を推定するためのツールを作成 プラットフォームの2つの製品要件書を作成 2ページのマーケティング物語を書く 資金調達デッキのスライドを作成 AIの次の段階に関する思想的コンテンツを数時間消費 CEOとして6回のミーティングを実施 チームと戦略と製品の作業をレビュー それが私が思い出すことができるものだけです。面白いのは、活動の量だけでなく、感覚でした。私は疲れていなかった、元気でした。しかし、私が説明したのはハイライトだけです。道中で重要な教訓を学んできました。何かが変わったことを実感した瞬間10年前、私が説明したことは分析チーム、製品マネージャー、1週間のミーティングが必要でした。現在は、私とAIとの会話だけです。しかし、会話はきれいに始まらなかった。収益モデルツールの最初のバージョンは、汎用的な構造でした。技術的には正しかったが、私たちがクライアントのビジネスについて考えるニュアンスを完全に捉えていませんでした。私は3回戻って、実践に移せるものになるまで改良しました。最終的に機能したプロンプトは、賢いものではなく、具体的でターゲットを絞ったものでした。「クライアントの月次収益が一貫性がないと仮定し、保守的にモデル化し、仮定をフラグして私が挑戦できるようにします。」1つの指示の変更で、出力は全く異なりました。スライドデッキは、投資家の前で提示できるものになるまでに5つのドラフトを経ました。最初のドラフトは構造が正しかったが、2番目と3番目のドラフトで物語のアークが洗練されました。4番目のドラフトでは、私たちの競合上のポジショニングの枠組みを、より具体的で私たちの実際の差別化に合ったものにしました。5番目のドラフトが私のものでした。これは生産性に関する投稿にはなっていない部分です：反復が仕事です。AIはあなたの判断を置き換えるのではなく、より速く表面化させます。人間の入力が結果を高めたところマーケティング物語は1日の最も難しい部分でした。次の朝に戻って、AIなしでオープニングを書き直しました。AIバージョンは磨かれていましたが、正しい言葉がほぼ正しい順序で並んでいましたが、私の声や視点をより強く反映させるために、より強い視点と個人化が必要でした。これは重要な区別です。マーケティング物語のベストバージョンは、両方を組み合わせたものでした。私はオープニングパラグラフを自分で書きました。これは生の、編集されていないもので、私の数十年の経験から引き出されました。次に、AIに「この声で構築してください。ここから展開してください」と渡しました。結果は、私やAIだけでは生み出せなかったものでした。分析家、研究者、ライター、デザイナー、開発者が必要だったものが、AIを思考パートナーとして使用する1人の好奇心ある人によってオーケストレートできるようになってきました。思考を置き換えるのではなく、思考を増幅させます。AIは仕事を速めるのではなく、1日に行えることを増やしています。しかし、ここで経営陣が注意する必要があります。AIを使用して思考を停止するのではなく、思考をさらに促進するために使用してください。好奇心が真の超能力である私たちが持つ最も強力な自己強化システムの1つは、私たちの好奇心です。AIに頼るのではなく、AIと協力して人間の基盤を高めるために使用することで、好奇心が眠りに落ちないようにしましょう。他の経営陣がAIを使用する方法を見ています。質問を投げかける、答えを受け取る、そして進みます。出力は表面的なものとして受け入れられ、チームに転送され、そして最終的にプレゼンテーションに挿入されます。AIは基本的な自動補完機能に低下しています。これは単なる観察ではなく、代理の低下と呼ばれるものです。私たちが思考を外部に頼るたびに、独立した判断能力が低下します。脳は、抵抗がないと萎縮します。また、重要なのは、気付かずに起こる可能性があることです。昨日、私の経験はそうではありませんでした。私が得た答えは、常に新しい質問を引き起こしました。これが、毎回起こるべきことです。もしこのようにモデル化するならどうなるでしょうか？どのような仮定を隠していますか？部屋の懐疑主義者はこれについて何と言うでしょうか？そのレベルの好奇心は、人間から来なければなりません。システムの使用をどれだけ効果的に導くかを決定するものです。AIは、追求をより速く簡単にします。有機的な思考をAIシステムと統合する方法私が着地したフレームワークは、ブログ投稿から来ていません。多くのドラフトレビュー、朝の書き直し、AIが私の考えや信念と完全に一致していないものを生み出した瞬間から来ています。リーダーシップとしての好奇心が違いを生み出します。質問をただ増やすのではなく、まだ知らないものに真正に開かれ、答えによって誤ったものに证明される可能性があることを受け入れることです。 あなた自身の思考から始めます。プロンプトする前に、1、2文をあなたが本当に信じていることについて書きます。直感、視点、懸念について書きます。その基盤を使用してプロンプトを作成します。空のクエリから始めるよりも、根本的に異なる出力を得ることができます。 最初のレスポンスを最初のドラフトとして扱い、最終的な答えとして扱わない。価値は、AIが与えるものではなく、AIが与えるものとあなたが知っているべきものとのギャップにあります。そのギャップがあなたの判断を生み出します。 AIにあなたを挑戦するように求めます。助けるだけではなく。私が使用した最も役立つプロンプトの1つは、「この主張に対する最も強力な反論は何ですか？」、「私が見逃しているものは何ですか？」、「この仮定をフラグしてストレステストできるようにします。」このアプローチは、真正に思考を挑戦されることを受け入れる場合にのみ機能します。 何かを自分用に予約します。オープニングライン、核心的な議論、唯一あなたが言えるもの；AIの助けなしで書き、次にAIに周囲を構築させます。 昨日のループは、プロンプト、受け入れ、出荷ではありませんでした。思考、プロンプト、押し戻し、改良、所有権の取得でした。中間の追加の摩擦がこのプロセス全体についてです。未来はビルダーに属する私が1日で2週間分の戦略的仕事を達成できるようにしたのと同じ力が、小規模なビジネスがヘッドカウントを追加せずに24時間営業できるようにします。効率性についてではなく、以前不可能だったことを可能にすることについてです。昨日、私は1日で2週間分の仕事をしました。何はかは改良が必要でした。何はかは、人間が翌朝に再訪問することによって利益を得ました。ただし、仕事のように感じるのではなく、より高いレベルで思考しているように感じました。組織における将来最も強力な人々は、最大のチームを持っている人たちではないかもしれません。知恵をオーケストレートする方法を知っている人たちかもしれません。彼らは、明確に考え、優れた質問を投げかけ、迅速に反復し、AIシステムと協力してパートナーとして働きます。
セールスは、常につながりについて話すものです。初期の店主が顧客の名前を覚えることから、今日の高速なデジタルファネルまで、セールスの核心は同じです：人々は人々を信頼します。しかし、私たちは新しい時代に入りました。ここで、ハイパーオートメーションが人間の絆を消滅させるのを防ぐために、テクノロジーの使用について意図的に考える必要があります。レインメーカーでは、オートメーションが人間のつながりの敵ではないと考えています。正しく行われる場合、オートメーションは人間のつながみを強化することができます。しかし、規律、意図的な設計、および何がオートメーション化されるべきか、何が深く人間的であるべきかを理解する必要があります。セールスにおけるハイパーオートメーションとは何ですか?ハイパーオートメーションは、AIチャットボットや自動メールだけではありません。マシンラーニング、自然言語処理、予測分析などの複数のテクノロジーを組み合わせて、セールスワークフロー全体を開始から終了までストリームライン化することです。つまり、1つのタスクではなく、全体の旅程をオートメーション化することです：リードキャプチャ、資格付け、アウトリーチ、スケジューリング、そして даже支払い処理まで。別の言葉で言えば、ハイパーオートメーションは、AIシステムが、人間の助けなしに、「コールツーペイメント」プロセス全体を管理できることを意味します。これは興奮するものですが、人間の心理、信頼、関係構築の繊細さを無視するとリスクが生じます。セールスが人間の感覚を失う場所リスクは、効率と有効性を混同することです。オートメーションはプロセスを速めることができますが、速度が常に買い手に求められているわけではありません。 発見会話：買い手が、固定的スクリプトに押し込まれているのではなく、ユニークなニーズが理解されていると感じる場合、信頼はすぐに損なわれます。 反対意見の処理：優れたセールスパーソンは、パウーズし、共感し、再構成する方法を知っています。オートメーションシステムは、却下的な響きをもたらす危険があります。 複雑な意思決定：B2Bでは、購入には複数の利害関係者が関与することが多いため、人間の役割は代替不可能です。 セールスがクリック、シーケンス、ロボット的なフォローアップに還元されると、買い手はパイプラインの中の数字ではなく、解決すべき問題を持つ人々のように感じます。買い手にとってオートメーションが過剰になる時私たちは皆、不十分なオートメーションを経験しています。一般的な例として、複雑なメールシーケンスがあります。プロスペクトがホワイトペーパーをダウンロードすると、5日間で10件の自動メールが届きますが、すべて一般的で無個性です。目標は拡大ですが、結果は購読解除です。別の問題は、顧客サポートのオートメーションが間違っていることです。代表的な例として、IVRルーティングを通じてサポートを提供する会社がありますが、顧客はループに陥り、助けられているという感覚を得られません。ブランドへの損害は現実であり、バックエンドでコストを節約するオートメーションであっても、顧客のニーズを理解せずにオートメーション化することは、ただ怒りを増やすだけです。何をオートメーション化するべきか、何を人間のままにするべきか私たちは、テクノロジーと人間のバランスについて学んでいます。例えば、次のような質問をします：このステップは信頼を構築または強化しますか？顧客に情報を提供しましたか？顧客がより良い決定を下せるように価値を提供しましたか？フレームワークを使用して、オートメーション化するべきものと人間のままにするべきものを概説することができます。これは完全なリストではありませんが、役立つ出発点です。オートメーションを使用して摩擦を減らし、人間性を大切にします。オートメーション化する: スケジューリング、リマインダー、確認。 支払い処理と請求。 行動信号を使用したリードスコアリングと資格付け。 FAQと基本的な製品情報。 人間のままにする: ビジョン設定とソリューショニング。 反対意見の処理と交渉。 関係構築会話。 信頼が勝ち取られる、または失われる脆弱性の瞬間。 チームをオートメーションを賢く使用するようにコーチングする危険性は、悪いオートメーションだけではありません。それは過度の依存です。セールスチームはツールに過度に依存し、セールスの技術を失うことができます。レインメーカーでは、拡張セールスの哲学を重視しています： チームをAIをアシスタントとして使用するようにトレーニングします 傾聴スキル、共感、存在感を強化します。これらは機械が複製するのが難しいセールスの部分です。 オートメーションを使用して人間から繰り返しのタスクを解放し、高価値の会話に集中できるようにします。 鍵は意図性にあります。生活において選択を目的と一致させるのと同様に、セールスにおいてはオートメーションを人間性と一致させる必要があります。ブレークスルー：テクノロジーと人間の調和私のブレークスルーは、ボードルームではなく、耐久レースの反省の中で起こりました。ウルトラマラソンを走ることは、エネルギー、回復力、集中力がなければ、体は空のボードルームのように何もできないことを教えてくれました。セールスも同様です。テクノロジーは、繰り返しのタスクを疲れずに継続する能力を提供します。しかし、仕事の「なぜ」の核心は常に人間的です。テクノロジーと人間が調和するとき、セールスは変わります。この洞察は、レインメーカーの独自の方法、アダプティブ・ニューロ・ビヘイビオラル・スコアリング（ANBS）の開発につながりました。ANBSは、リードを誰であるかだけでなく、どのように感じているか、どのようなニーズがあるか、購入プロセスでどこにあるかを考慮して、AIの洞察と人間の心理を組み合わせます。オートメーションが共感を超えることはありません。前進する道ハイパーオートメーションが到来しました。しかし、セールスで勝利するのは、最も速くオートメーション化するものではありません。むしろ、誠実にオートメーション化するものです。将来は、次のセールス組織が支配するでしょう： 摩擦をオートメーション化し、信頼を維持します。 最も重要な瞬間に人間性を保ちます。 AIを使用して人間の可能性を高めます。 レインメーカーでは、目的と責任を持ってセールスを行うことを信じています。高度にオートメーション化された世界では、顧客が情報を得て、良い決定を下せるようにすることを覚えておく会社が成功するでしょう。顧客が最も重要なものです。AIを使用して人間の可能性を高めましょう。レインメーカーでは、セールスは常に顧客についてであり、情報を提供して、良い決定を下せるようにすることです。
