Como pensamos GTM AI-native na SCIENT
Os 4 princípios que guiam toda implementação SCIENT e por que produtividade vem antes de centralização.
Não é viável voltar no tempo e virar uma empresa nativa de IA. Mas é possível transformar a estrutura de GTM em nativa de IA.
Esse é o ponto de partida da SCIENT. Toda nossa metodologia parte dele.
Os 4 First Principles
Quando uma empresa nos contrata, partimos de 4 fundamentos. Nenhum funciona sozinho.
Observabilidade
Tudo medido. O tempo todo. Nomenclatura única, stack integrada, coleta de conversas, CRM padronizado.
Sem dado, não há agente. O Brain só funciona porque a observabilidade vem antes.
Metodologia
Método como código. SPICED, MEDDPICC, Challenger — o método não vive em PDF.
Vira RAG dentro do Brain. O agente consulta o método toda vez que age.
Padronização
Processo único, do lead ao ROI. GTM Flywheel padronizado, do reconhecimento à expansão.
Mesmos critérios de qualificação, mesma régua de cohort, mesmo modelo de dados.
O que não está padronizado, não escala.
Engenharia de GTM
Função, não departamento. GTM Engineering = BizDev + RevOps + Product Engineering.
Função dedicada a implementar CRM, dados, agentes e processos em uma operação de receita coesa.
Por que produtividade vem antes de centralização
Esse é o ponto que mais perdemos clientes que vieram tentando comprar "uma plataforma de dados".
Centralização completa de dados em um data warehouse é o sonho dourado. Mas é projeto eterno. 6 meses pra mostrar o primeiro valor. 1 ano pra time confiar.
Produtividade na ponta é o oposto. Você pega 3 fontes de dados, conecta o agente, e amanhã o vendedor tem morning brief. Centraliza só o necessário, quando for necessário.
A SCIENT entra pela produtividade. O dado centraliza no caminho.
Esse é o primeiro post de uma série sobre como pensamos go-to-market AI-native. Próximo: por que o Atlas existe e o que ele faz.