CRO de Personio: Cómo una Empresa de 1,500 Personas Transforma GTM con IA

Perspectiva

Esta sesión comienza en 9:36 en la grabación de SaaStr AI London.

Philip Lor es CRO en Personio, una plataforma de HR y nómina valorada en $3B con 1,500 empleados y un equipo de ventas de 400 personas. Esta no es una startup luchadora experimentando con IA - es una empresa SaaS europea escalada que decidió volverse "primero en IA" desde arriba hacia abajo.

El insight clave es sobre pasar de la experimentación a la escala. Lor señala que muchas empresas se atascan en "fase de experimentación" - probando muchas herramientas pero nunca comprometiéndose. La diferencia en Personio: su fundador y CEO iniciaron la iniciativa primero en IA, hablaron con VCs y la junta directiva, y luego dieron permiso explícito para la transformación. "Cuando comienzas a hablar sobre la transformación real de tu go-to-market, necesitas tomar decisiones sobre asignación de recursos. Necesitas dar permiso a las personas para pasar mucho tiempo cambiando flujos de trabajo".

El enfoque multifuncional es crucial. Personio tiene un equipo dedicado de datos y sistemas que posee la infraestructura, pero la transformación toca ventas, marketing y operaciones. Esto no es un proyecto paralelo para un IC entusiasta - es un esfuerzo coordinado a nivel de empresa con presupuesto y patrocinio ejecutivo.

La perspectiva de Lor sobre los competidores nativos de IA es refrescantemente honesta: "Escuchamos mucho sobre estas empresas nativas de IA. Clay estuvo en el escenario, otros estuvieron en el escenario. Van súper rápido. Cuando eres una empresa SaaS, creo que es tu trabajo volverte primero en IA". Se despierta cada día pensando "necesitamos ir más rápido" - la urgencia es palpable.

El ejemplo práctico de SDRs de expansión usando IA como "asistente" muestra el modelo de colaboración humano-IA funcionando: los representantes aman que la IA maneje las partes tediosas de su trabajo, haciendo el rol mejor en lugar de reemplazarlo.

Puntos Clave

• Pasar de la experimentación de IA a la escala requiere toma de decisiones de arriba hacia abajo - los ejecutivos deben dar permiso explícito y presupuesto
• Los equipos multifuncionales (datos, sistemas, GTM) son esenciales - la transformación de IA no es una iniciativa de un solo departamento
• Las ganancias de IA son "no lineales" con un efecto compuesto - inclínate e itera diaria/semanalmente
• Las empresas SaaS deben volverse "primero en IA" para competir con startups nativas de IA moviéndose súper rápido