暗号化エージェントが機能するのに、市場投入エージェントが(まだ)機能しない理由
ビジネス貢献者によって表明された意見は、彼ら自身のものです。 幹線道路 暗号化エージェントは繁栄していますが、GTM エージェントはまだ表面をなぞるだけです。 これは、AI が十分に賢くないためではなく、販売データが断片化され、重複しており、実際にビジネス上の意思決定を促す外部シグナルから切り離されているためです。 修正は、より適切な手順を書いたり、新しいソフトウェア パッケージを購入したりすることでは得られません。それは、内部システムを統合し、検証済みの外部インテリジェンスに接続し、エージェントに一貫した世界観を与えるという、アーキテクチャの基本的な作業を実行することになります。 AIのドルがどこに流れているかを見ると、その格差は歴然としています。ソフトウェア エンジニアリング チームは、ほぼ一夜にして独立系エージェントを雇用している一方で、営業、マーケティング、マーケティング (GTM) などの収益業務はほとんど追いついていません。 Claude でのコーディング、Cursor の構築、Vercel でのプロトタイピングに時間を費やしている CEO として、開発者がこれらのツールをすぐに採用した理由が理解できます。これらのツールは素晴らしいからです。しかし、他のリーダーと彼らの営業組織が比較的落ち着いていることについて話すと、彼らはしばしば間違った結論を導き出すことがわかります。 彼らは、大規模言語モデル (LLM) だけでは複雑なビジネスの動きを処理するには十分ではないと考えています。しかし、この診断は本当の障害を見逃しています。 GTM エージェントが苦戦している一方で、暗号化エージェントが繁栄している理由は、インテリジェンスの問題ではありません。これは文脈上の問題です。 コンテキストの罠: 象徴的なベースとビジネスの現実 このギャップを理解するには、これら 2 つのエージェントが存在する環境に注目する必要があります。暗号化エージェントはコード ベース上で実行されます。このコードベースは自己完結型で機械可読で、単一のリポジトリ内でアクセスできます。モデルが次のコード行を記述するコンテキストの各部分は、その前にあります。エージェントは、外部システムを参照したり、そのアーキテクチャについてサードパーティが何を考えているかを推測したりする必要はありません。…