新聞速讀｜當AI進駐 Go-to-Market 團隊：誰能駕馭新一代成長引擎

InfoAI 編輯部

當 AI 走進行銷與業務一線，真正被重寫的不是工具清單，而是「產品怎麼長大」這整套 go-to-market 思考模型

01｜理解事件

在今年的 TechCrunch Disrupt 2025，有一場以「AI 如何改變 go-to-market（GTM）策略」為題的座談，聚焦在新創最關鍵的問題：產品做好之後，要如何更有效地帶進市場。上台分享的三位主角分別是 GTMfund 合夥人 Max Altschuler、Google Cloud 行銷副總裁 Alison Wagonfeld，以及 OpenAI Startups 負責人 Marc Manara。

他們的共識是：過去新創可以照著「標準銷售手冊」堆人力、跑管道，現在 AI 讓團隊可以在 更少人力下完成更多 GTM 任務。Altschuler 形容，AI 讓新創在銷售與行銷上「做得更多，也做得更精準」，但 傳統行銷手冊與產業 know-how 仍然必要，AI 只是把這些經驗放大，而不是全部推翻。

Manara 則點出更具體的變化：一方面，AI 工具已能協助新創 從大量資料中生成高精度潛在客戶名單，不是只對資料庫下關鍵字，而是用提示詞組合產業、規模、技術棧等條件，找出更貼近理想客戶輪廓（ICP）的名單；另一方面，inbound 線索的資格審查與評分，也因 AI 而更細緻，可以在早期就分出優先跟進的客戶。

Wagonfeld 則提醒大家不要誤會：行銷的「工藝」沒有消失。AI 可以幫助團隊更快丟出不同訊息版本、同時測試多種溝通角度，並更整體地回看「自己到底在推動哪些指標」，但仍需要有人理解客戶洞察、做研究、判斷什麼才是好的創意與品牌敘事。她也點出一個重要趨勢：招聘標準從過去找「高度專精的渠道專家」，轉向優先看重好奇心與理解力，會用 AI、願意摸索新方法的人，成為 GTM 團隊的新基本盤。

02｜解讀新聞

這場對話談的不只是一兩個新工具，而是 GTM 引擎本身的結構被 AI 重新設計。過去的新創往往靠人海戰術與分工細碎的專家：一組人寫內容、一組人打電話、一組人跑活動，各自優化自己那段。現在，AI 讓團隊可以改用「工作流」來思考：從名單產出、訊息撰寫、外聯節奏、跟進腳本，到數據回收和再分群，全部被視為一條可以不斷迭代的 AI 工作流程，而不是各自為政的任務。

從商業角度來看，這代表「什麼算是強的 GTM 團隊」的標準正在改變。現在，投資人與管理層更在意的是：這個團隊是否真的把 AI 放進 GTM 系統裡，能否 縮短實驗週期、降低客戶開發成本（CAC）、放大 upsell 與 cross-sell 的機會。HubSpot 針對 500 家新創的調查指出，37％ 的團隊認為 AI 已經降低 CAC，72％ 表示 AI 提升了加購與交叉銷售能力，而 69％ 的創辦人已經配置專責 AI 角色或團隊來負責 GTM。

這讓「會用 AI 的 GTM」成為一種結構性優勢，而不是可有可無的附加題：當一個團隊可以在同樣時間內跑十倍以上的訊息測試、針對不同產業與職稱自動生成個人化溝通內容，再把回收的互動訊號餵回系統，它在轉換率與學習速度上的差距會越拉越大。這種差距，一旦疊加兩三年，對新創存活與估值的影響會非常直接。

同時，這也改寫了人才市場：單一渠道專家當然還有價值，但更吃香的是能跨產品、行銷、數據理解 AI 的「好奇型通才」——他們不一定會寫模形，但知道該在哪一段流程讓 AI 介入、要餵什麼資料、要盯什麼指標。這群人，正在變成 B2B 與 SaaS 新創裡，最難找也最關鍵的角色。

03｜延伸思考

我們可以從這篇新聞看見 AI 在 GTM 裡真正的運作邏輯：它不是「幫你省幾封信」的小幫手，而是 把找客戶、說故事、收訊號、再優化整個循環變成可編程系統。理解這一點，比記住任何一套工具名單都更重要。

對專業讀者來說，第一層素養是學會用營收漏斗來檢視 AI 的實際貢獻：在獲客、轉換、留存哪一格，你看得到明確的數字變化？是 CAC 下降、成交週期縮短、還是 upsell 比例提高？若說不出哪一項指標被拉動，很可能只是多了一層自動化裝飾。

第二層，是認清 AI 的限制：資料品質不足、客戶名單不乾淨、合規與隱私要求、品牌長期形象等，都可能讓「全自動 GTM」變成幻覺。B2B 決策仍高度依賴信任與關係，AI 很適合放大觸及與精準度，但不會替你建立真正的商業關係。

第三層，則是 把自己從「工具使用者」升級為「系統設計者」。真正有價值的問題，不是「這個 AI 寫信好不好」，而是「我要怎麼設計一條 AI 輔助的客戶開發流程？」——每一步，AI 扮演什麼角色？輸入什麼？輸出怎麼被下一步接住？當你能回答這些問題，你就不只是「會用某個工具」，而是開始具備設計 AI 時代 GTM 策略的能力。

對讀者來說，這代表：你未必需要變成工程師，但需要成為那個能定義問題、看懂產品價值、又能駕馭 AI 工作流的人。在未來幾年，這類角色會同時握有話語權與議價權。

04｜重點提煉

TechCrunch Disrupt 2025 的一場座談中，來自 GTMfund、Google Cloud 與 OpenAI 的三位主講者，指出 AI 正深刻改變新創的 go-to-market 策略——從名單產生、訊息測試到 inbound 線索評分，都能在更少人力下完成更多、更精準的工作。

GTM 的競爭優勢，正從「人多管道廣」轉向「AI 工作流設計得好不好」。HubSpot 調查顯示，37％ 新創認為 AI 降低了 CAC、72％ 提升加購與交叉銷售表現，且近七成已配置專責 AI 角色，顯示「會用 AI 做 GTM」本身已成為一種結構性優勢，而不是附屬技能。

在 AI 時代經營 GTM，需要三層能力：用營收漏斗指標檢驗 AI 的實際貢獻；看見資料、隱私與品牌等現實限制，避免迷信「全自動 GTM」；以及把自己定位為系統設計者，清楚規劃每一段流程中 AI 的角色與輸入輸出關係。

人才市場正在偏愛 好奇型、跨域型、AI 流暢度高的 GTM 角色——理解客戶與產品，又能把 AI 串成可運轉的工作流。這類角色將會是新創與企業中，最難被取代、也是最有成長空間的職位。

05｜行動提示

如果把這篇新聞當成一面鏡子，今天可以做的兩件事是：

1. 重畫你的 GTM 漏斗，標出「哪三個步驟最適合讓 AI 介入」。例如：名單挖掘、外聯訊息產出、或是 inbound 線索評分。先選一段、設計一條最小可行的 AI 工作流，觀察一季的數字變化，再決定要不要擴大。

2. 在團隊層級，明確指定一位「AI in GTM 負責人」，不一定要是工程師，而是願意學、懂產品與客戶的人，負責盤點現有工具、試驗新流程，並把結果回報到營收與成本指標上。這一步，會讓 AI 從「大家偶爾用一用」變成真正的 GTM 成長引擎。

參考資料：

• How OpenAI and Google see AI changing go-to-market strategies

• AI in Startup GTM Report 2025 Pt. 1: Benchmark Report

• AI in Startup GTM Report 2025 Pt. 2: The AI GTM Playbook

• AI in Startup GTM Report 2025 Pt. 3: The Future of AI-Powered Growth

AI 素養｜AI 為什麼會亂講話？揭開大型語言模型的「黑盒子」運作邏輯
理解 AI 為何能回答、也會胡說八道的真正原因

AI 時代的思考力革命｜AI 素養，不是學技術，而是拿回主導權的能力升級
與 AI 一起思考，成為能定義方向的人

AI 時代的知識遷徙策略｜從「學會掌握」到「洞察驗證」
聞道不必有先後，高下立判見深用；術業專攻仍需要，深廣變通顯智慧。

版權聲明與授權須知

本內容由 InfoAI 擁有著作權。如有引用、轉載或任何商業用途的需求，請來信聯絡： contentpower688@gmail.com。

用內容建立信任
用洞察塑造品牌

在 AI 時代，真正有力量的行銷不是廣告聲量，而是持續輸出的深度思考。InfoAI 把全球 AI 趨勢與報告，轉譯成清楚、精準、有觀點的內容，讓企業不只是跟上變化，而是成為洞察的提供者，讓品牌變成被信任的決策夥伴。如果你不想只是「談 AI」，而是想「透過 AI 影響市場與客戶」，那就從內容開始。歡迎來信： contentpower688@gmail.com

如果你覺得這篇解讀對你有幫助，歡迎訂閱 InfoAI 電子報，我們將持續為你精選 全球 AI 新聞與趨勢洞察，幫助你看懂新聞背後的真正意義。也別忘了加入透過［QRCode］／［按鈕］加入 Line 社群 ，隨時掌握值得關注的 AI 發展與專業觀點。

AI 協作聲明：

本篇文章由 InfoAI 團隊策劃，並透過人工智慧工具協助資料整理與內容撰寫，最終內容由編輯進行人工審閱與優化。

InfoAI｜讀懂 AI 如何改變世界

在 AI 改變世界之前
助你先讀懂 AI 世界

每日精選全球 AI 新聞
AI 趨勢 + 新聞 + 深度解讀

Content Power ｜賦能你在 AI 時代的專業能力
專注於「AI × 專業 × 工作方法」的知識平台
透過框架、流程與方法
協助你在 AI 時代重建專業能力