Das Gute, das Schlechte und das Hässliche: Wie Zapier ein KI-basiertes GTM-Team aufbaut
Mittwoch, Juli 22
1 PM ET
Auf LinkedIn sieht jedes GTM-Team KI-native aus. In den meisten ist es unordentlicher. Ein Verlängerungsworkflow, der irgendwie funktioniert. Ein Vertriebs-Coaching-Tool, das niemand regelmäßig nutzt. Ein paar echte Erfolge umgeben von Experimenten, die still und leise verfallen. Druck von einem Führungsteam, das nach ROI fragt, kann man noch nicht ganz beweisen.
Du hast die Rahmenwerke gesehen. Du brauchst keinen weiteren.
Was du brauchst, ist zu sehen, was ein echtes Team aufgebaut hat.
Zapier's GTM AI Innovation und Revenue Engineering Teams haben in den letzten zwei Jahren KI in ihre Markteinführungsinfrastruktur integriert. Sie haben echte Workflows aufgebaut, die Verlängerungen, Pipeline, Sales Coaching und Outbound vorantreiben. Manches davon funktioniert wirklich. Einige davon sind kaputtgegangen. Einiges davon finden sie noch heraus.
Lindsay Rothlisberger, die die GTM-KI-Innovation bei Zapier leitet, und Sara Bonnanno, die GTM-Ingenieurin, die viele Produktions-Workflows persönlich entwickelt und geleitet hat, werden alles live durchgehen.
Begleiten Sie Lindsay, Sara und Ryan Anderson zu einer Open-Playbook-Session, in der gezeigt wird, wie Zapier von verstreuten KI-Experimenten zu eingebetteten, produktionsstarken GTM-Workflows überging – und was noch auf der To-do-Liste steht.
Diese Sitzung richtet sich an leitende GTM-, Revenue Ops- und Operations-Führungskräfte bei Unternehmen, die aktiv KI-gestützte Prozesse mit greifbarer Wirkung suchen und skalieren.
Spar dir deinen Platz. Aufnahme, die mit den Anmeldern geteilt wird.
This session is demo-heavy and honest. We'll go deep on:
– Infra > Tooling: How Zapier stopped treating AI as a tooling problem and started treating it as an infrastructure problem
– Live walkthroughs of real production workflows: Renewal strategy agents, sales coaching, closed-lost analysis, and inbound lead enrichment — trigger, what the AI does, where it lands, and the business impact.
– What broke: The "random acts of AI" phase, workflows that decayed, and why ungoverned experimentation is the thing most teams don't see coming.
– What they're still figuring out: The context layer problem, human-in-the-loop overhead, and ROI attribution.
– Your Monday takeaway: A clearer map for your own team. What to build first, what to avoid, and how to tell the difference between a workflow worth maintaining and one that isn't.
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