A
A
What Is a GTM Engineer? Clay’s Kareem Amin on AI-Native Growth | Disrupt 2026

What Is a GTM Engineer? Clay’s Kareem Amin on AI-Native Growth | Disrupt 2026

Lejátszás
  • Angol
  • Magyar
  • 25 perc

Hogyan változtatja meg az AI a go-to-market mérnöki szerepkört és készségeket

Milyen új szerepeket és készségeket hoz létre a mesterséges intelligencia a növekedésorientált üzleti és technológiai folyamatokban? A beszélgetés betekintést nyújt abba, hogyan válik a go-to-market folyamat egyre inkább mérnöki, adatalapú és kreatív területté.

A beszélgetés középpontjában a go-to-market (GTM) mérnök szerepe és jelentősége áll, különösen az AI technológiák gyors térnyerése mellett. A résztvevők elmélyednek abban, hogy miként változtatta meg a mesterséges intelligencia – különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) – nemcsak a szoftverfejlesztést, hanem a marketing és értékesítés világát is.

Felvetődik az a kérdés, hogy mennyire szükséges most már, hogy az üzletfejlesztésben és marketingben dolgozók technikai szemlélettel, rendszerszintű gondolkodással közelítsék meg a növekedési kihívásokat, illetve hogyan lehet az AI-t mérnöki szemmel integrálni ezekbe a folyamatokba. Kiemelt téma, hogy a GTM mérnök hogyan tud adatalapú rendszereket építeni, amelyek folyamatosan megtalálják a vállalatspecifikus növekedési lehetőségeket, vagyis a ‘go-to-market alfát’.

A diskurzus során szó esik arról is, hogy az AI és az ügynökalapú munkafolyamatok milyen új szerepeket alakítanak ki – vajon értékesítési szakemberekből válnak programozók, vagy éppen fordítva? Kitérnek arra, hogy milyen automatizálható részei vannak az ügyfélszerzésnek és a vevői elköteleződésnek, valamint hogy az ilyen típusú átalakulás hol igényel még mindig emberi kreativitást és intuíciót.

Külön figyelmet kapnak a GTM mérnöki szerepkör jövőjét meghatározó készségek, például a kíváncsiság, rendszerszemlélet és az önálló problémamegoldás, valamint az, hogy hogyan lehet új ötleteket alkotni eltérő területek tudásának kombinálásával. Emellett előkerülnek tipikus céges kihívások, például a termék- és értékesítési csapatok eltérő működési ciklusai, és az AI által segített újító megközelítések az ezek közötti szinkronizációra.