企业服务领域正在出现一种新的组织实验。Vercel首席运营官Jeanne DeWitt Grosser在SaaStr AI活动上披露，公司通过自建AI智能体重构市场进入（GTM）职能，其中线索资格审核团队从10人缩减至1人，剩余工作由智能体承担，其基础设施与Token年成本不足5000美元。
Grosser在加入Vercel六周后组建了一支GTM工程团队，目标是将智能体嵌入每一个GTM职能。据其披露，目前支持智能体处理了93％的总工单量，而Vercel的支持工单大多具有深度技术属性；内容智能体在上一季度完成了96％的重大营销内容更新；在自动化30个SDR工作流后，SDR配额在该季度提升了30％。上述系统均由Vercel内部构建，主要占用工程师的部分工时。
线索资格审核智能体的构建过程具有一定的可复制性。一名GTM工程师跟随公司最优秀的SDR数日，记录其打开的每一个标签页，包括LinkedIn、BuiltWith、公司官网、CRM和Slack历史记录，随后将每个数据源转化为工具调用工作流中的一步。团队在引入模型之前先记录流程并使其可重复。第一版以影子模式在生产环境运行六周，由顶尖SDR审核每一条输出并反馈修正，直至其无可修正，才将该人工环节移出流程。该智能体由一个工程师利用周末完成原型，六周后进入生产环境。
从人力结构看，该智能体上线时约占用一名工程师20％的工时，并配有人工审核。六周内，10人团队缩减至1人，目前由1人负责美国市场，另有约20％的人力覆盖欧洲与亚太。按Grosser的测算，该系统年基础设施与Token成本低于5000美元，维护约占一名工程师20％的工时，相对原有10人团队的成本，投资回报率约为32倍。系统全天候运行，线索响应速度更快，质量指标与人工团队持平。原团队成员已转岗至价值更高的岗位。
在组织方式上，Vercel的每一个内部智能体均由固定的三人组合构建：一名GTM工程师、一名数据科学家，以及该职能中表现最佳的单人。这一配置将业务最佳实践、数据能力与工程实现绑定在同一小团队内，缩短了从流程梳理到生产部署的周期。
对GTM负责人而言，这一案例提供了明确的成本对照：一项职能可以由年成本5000美元的智能体运行，也可以由10份薪资支撑。随着智能体在支持、内容与线索审核等环节的渗透率提升，企业软件公司的市场团队编制与工具采购逻辑可能随之调整，是否提供API也成为工具留存的一项现实条件。
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