לדעת הרבה על AI ולהחזיק משהו למכירה הם שני כישורים שונים. הרבה אנשים שהשקיעו שעות בראשון עדיין לא יודעים לענות על שאלה פשוטה: מה בדיוק מישהו יכול לקנות מכם היום?
אפשר להכיר את כל הכלים הגדולים, לכתוב פרומפטים חזקים ולמנות תריסר דרכים שבהן עסק יכול להשתמש ב-AI, ועדיין לא להחזיק שום דבר בתפריט. הפער הזה חשוב כי לקוחות לא קונים ידע. הם קונים פתרון מוגדר לבעיה שהם כבר מכירים, כזה שלא צריך סיור בטכנולוגיה כדי להבין אותו.
המבחן: אפשר לנקוב בדבר אחד מסוים, לסוג אחד מסוים של לקוח, שפותר בעיה אחת מוכרת, במשפט שאדם זר יבין בלי שאלות המשך?
"מה כלי ה-AI הזה יודע לעשות?" זו שאלת פתיחה לא נכונה, כי התשובה תמיד "הרבה דברים", ואת זה אי אפשר למכור. השאלה שמייצרת הצעה אמיתית היא: "איזו בעיה הלקוח הזה כבר יודע שיש לו?" ברגע שיש תשובה, ה-AI הופך לחלק מהדרך לפתור אותה. לא לכל הפיץ'.
כמה דוגמאות למעבר מתיאור טכנולוגיה להצעה:
מה השתנה בכל הצעה: יש קונה עם שם, בעיה עם שם וגבול ברור למה שכלול. אף אחת מהן לא מזכירה את המודל או את הטכניקה. אלה פרטי ביצוע שהלקוח לא צריך לשפוט.
עולם ה-AI מתגמל את מי שממשיך ללמוד יכולות חדשות, וזה באמת מועיל. אבל צבירת יכולות בלי אריזה רק מייצרת רשימה ארוכה יותר של דברים שטכנית אפשר לעשות. מלאי הוא מה שמאפשר למישהו אחר לקנות מכם. אם התשובה הכנה לשאלה "מה אפשר למכור היום" לא ברורה מיד, הפער בדרך כלל הוא לא עוד ידע ב-AI. הוא הצעה מוגדרת שבנויה ממה שכבר יודעים.