Startup dünyasında ürünlerini pazara sürme zamanı geldiğinde eskiden standart playbooks'a başvurulurdu. Ancak yapay zeka (AI), bu süreci tamamen değiştiriyor. TechCrunch Disrupt etkinliğinde konuşan uzmanlar, AI'nin kaynakları optimize ederek daha hızlı ve etkili go-to-market (GTM) stratejileri sağladığını vurguladı.
Daha Az Kaynakla Daha Fazla Etki
GTMfund'un genel ortağı Max Altschuler, AI sayesinde 'daha azla daha fazlasını yapmanın' mümkün olduğunu belirtti. Geleneksel pazarlama playbook'larının hala geçerli olduğunu, ancak AI'nin geliştiricileri tipik GTM sorunlarına yönlendirdiğini ifade etti. Yine de, belirli alan uzmanlığının vazgeçilmezliğini savundu: 'Pazarlamanın nasıl ve neden işlediğini genel olarak anlamak şart.'
AI, ekiplerin daha hızlı hareket etmesini sağlıyor; binlerce mesajı hızla test edip, holistik metrikler üzerine odaklanabiliyorsunuz. - Alison Wagonfeld, Google Cloud
Google Cloud Pazarlama Başkan Yardımcısı Alison Wagonfeld ise pazarlamanın temel becerilerinin korunduğunu, ancak AI bilgisi ve meraklılığın eklendiğini söyledi. Müşteri içgörüleri, araştırma ve yaratıcı içerikler hala kritik. AI, mesajları hızlandırarak metrik odaklı düşünmeyi teşvik ediyor.
OpenAI'nin Kişiselleştirme Vurgusu
OpenAI Startup Baş Sorumlusu Marc Manara, startup'ların AI'yi GTM'de yoğun kullandığını, ancak sadece maliyet düşürmek için değil, odaklanmış kişiselleştirme için olduğunu belirtti. AI tabanlı araçlar, veritabanı sorgularını aşarak belirli kriterlere uyan potansiyel müşterileri hassas şekilde buluyor. Inbound pazarlama da değişti; lead'ler daha kesin niteliklendiriliyor.
- AI ile lead üretimi: Basit sorgulardan öte, özelleştirilmiş profiller.
- Yeni işe alım trendi: Uzmanlar yerine meraklı ve AI-yetenekli profiller.
- Potansiyel etki: Startup'lar %30-50 daha hızlı büyüyebilir, ancak veri gizliliği riskleri artar.
Karşıt Görüşler ve Eleştirel Bakış
AI'nin vaatleri heyecan verici olsa da, eleştirmenler domain uzmanlığının AI ile ikame edilemeyeceğini savunuyor. Örneğin, kültürel nüanslar veya etik pazarlama gibi unsurlarda insan dokunuşu şart. Ayrıca, AI araçlarının veri bağımlılığı, gizlilik ihlalleri ve algoritma önyargıları gibi sorunlar yaratabileceği belirtiliyor. Wagonfeld'un işe alım önerisi – meraklı bireyler – pratikte nasıl uygulanacak? Bu, startup'ların eğitim yatırımlarını artırabilir.
Gelecekte, AI GTM'yi demokratikleştirerek küçük ekipleri devlerle yarıştırabilir, ancak dengeli bir yaklaşım şart. Startup'lar, AI'yi taktiksel araç olarak görürken stratejik insan uzmanlığını ihmal etmemeli.
Kaynak: Bu haber, TechCrunch etkinliğindeki panellerden derlenmiştir.
