“[Silicon Valley] è il più grande e volatile piatto di petri del capitalismo grezzo del pianeta.” Quali lezioni ha un venditore allo scoperto di successo che vive qui? In qualità di fondatore di Crown Capital Management, Scott Fearon ha venduto allo scoperto le azioni di oltre 200 aziende. Nel suo libro Dead Companies Walking, Fearon distilla tre decenni di incontri con dirigenti in sei modalità di fallimento: Nonostante le loro differenze, tutti hanno fallito perché i loro leader hanno commesso uno o più dei sei errori comuni che io cerco: 1. Hanno imparato solo dal passato recente. 2. Hanno fatto troppo affidamento su una formula per il successo. 3. Hanno frainteso o alienato i loro clienti. 4. Sono caduti vittima di una mania. 5. Non sono riusciti ad adattarsi a cambiamenti tettonici nelle loro industrie. 6. Erano fisicamente o emotivamente distaccati dalle operazioni delle loro aziende. La curva a gomito dal SaaS all'AI amplifica ciascuno di essi. Imparare solo dal passato recente. Il software si muove in onde di 20 anni. Mainframe, poi client/server, poi SaaS. Quando queste onde arrivano, creano mercati rialzisti. Man mano che svaniscono, la crescita si appiattisce e i multipli collassano. I multipli SaaS sono stati piatti per tre anni. Fare troppo affidamento su una formula per il successo. Le modalità di vendita sono cambiate a causa dei tassi di crescita drammatici nella crescita guidata dal prodotto e nei contratti multimilionari. Molte delle regole riguardanti le efficienze e le quote non si applicano più. Fraintendere o alienare i clienti. I clienti vogliono essere nativi dell'AI. Sono disposti a pagare somme enormi per istruzione e soluzioni. I budget sono esplosi con il 41% della spesa per l'AI netta nuova. Vendere la stessa applicazione software che non risolve più il punto dolente del cliente è un percorso verso il churn. Cadere vittima di una mania. Il ciclo di hype dell'AI crea pressione per lanciare funzionalità non completamente sviluppate. Annunciare una roadmap per l'AI non è la stessa cosa che fornire valore. Questa distinzione diventerà sempre più netta man mano che agenti di lunga data entreranno nel mercato del lavoro nel 2026. Non adattarsi a cambiamenti tettonici. Se mai questo fosse vero, è vero oggi. Essere fisicamente o emotivamente distaccati. I team che non usano l'AI quotidianamente perdono il ritmo del cambiamento. La tecnologia si muove troppo velocemente per le revisioni strategiche trimestrali. Se la leadership non sta sollecitando Claude o GPT ogni giorno, è già in ritardo. I bias cognitivi sono sempre difficili da vedere in noi stessi. Lo specchio di un venditore allo scoperto è utile in questo momento nell'AI.