Personio CRO: Wie ein 1.500-Personen-Unternehmen GTM mit KI transformiert

Perspektive

Diese Session beginnt bei 9:36 in der SaaStr AI London Aufzeichnung.

Philip Lor ist CRO bei Personio, einer auf $3B bewerteten HR- und Payroll-Plattform mit 1.500 Mitarbeitern und einem 400-Personen Sales-Team. Dies ist kein scrappy Startup, das mit KI experimentiert - es ist ein skaliertes europäisches SaaS-Unternehmen, das sich entschied, von oben nach unten "KI-first" zu gehen.

Der Schlüsseleinblick geht darum, von Experimentation zu Scale zu wechseln. Lor bemerkt, dass viele Unternehmen in der "Experimentierphase" feststecken - viele Tools testen, aber sich nie committen. Der Unterschied bei Personio: Ihr Gründer und CEO startete die KI-first-Initiative, sprach mit VCs und dem Board und gab dann explizite Erlaubnis für die Transformation. "Wenn Sie anfangen, über echte Transformation Ihres Go-to-Market zu sprechen, müssen Sie Entscheidungen über Ressourcenallokation treffen. Sie müssen Leuten Erlaubnis geben, viel Zeit damit zu verbringen, Workflows zu ändern."

Der funktionsübergreifende Ansatz ist entscheidend. Personio hat ein dediziertes Data und Systems Team, das die Infrastruktur besitzt, aber die Transformation berührt Sales, Marketing und Operations. Dies ist kein Nebenprojekt für einen enthusiastischen IC - es ist eine koordinierte unternehmensweite Anstrengung mit Budget und Executive Sponsorship.

Lors Perspektive auf KI-native Wettbewerber ist erfrischend ehrlich: "Wir hören viel über diese KI-nativen Unternehmen. Clay war auf der Bühne, andere waren auf der Bühne. Sie gehen super schnell. Wenn Sie ein SaaS-Unternehmen sind, denke ich, es ist Ihre Aufgabe, KI-first zu werden." Er wacht jeden Tag auf und denkt "wir müssen schneller gehen" - die Dringlichkeit ist spürbar.

Das praktische Beispiel von Expansion SDRs, die KI als "Assistenten" nutzen, zeigt das Mensch-KI-Kollaborationsmodell in Aktion: Reps lieben es, dass die KI die mühsamen Teile ihrer Arbeit übernimmt und die Rolle besser macht, anstatt sie zu ersetzen.

Wichtige Erkenntnisse

• Von KI-Experimentation zu Scale zu wechseln erfordert Top-down-Entscheidungsfindung - Executives müssen explizite Erlaubnis und Budget geben
• Funktionsübergreifende Teams (Data, Systems, GTM) sind essentiell - KI-Transformation ist keine Einzelabteilungs-Initiative
• KI-Gewinne sind "nichtlinear" mit einem zusammengesetzten Effekt - lehnen Sie sich rein und iterieren Sie täglich/wöchentlich
• SaaS-Unternehmen müssen "KI-first" werden, um mit KI-nativen Startups zu konkurrieren, die super schnell gehen