2026 Theory GTM Survey
Тереза Тунгуз (Theory) запускает ежегодный опрос по go-to-market на 2026 год — короткую анкету из 25 вопросов. Цель — понять, как стартапы изменили продажи, маркетинг, customer success и управление денежными средствами за последние годы, сравнивая результаты с опросами 2022–2025 годов. В этом году фокус на пяти проверяемых гипотезах: усиленные ИИ-сейлзы превосходят и полностью автономный ИИ, и людей без ИИ; ИИ расширяет разрыв между топ- и нижним квартилями GTM-команд; внедрение ИИ на стороне покупателей сильнее меняет GTM, чем на стороне продавцов; выигрыш в эффективности от ИИ конвертируется в замедление найма, а не в рост выручки; а ожидания основателей от ИИ снизились (в 2024 самые оптимистичные ждали 500% прироста эффективности, а зафиксировали 0%). Данные помогут оценить реальное влияние ИИ на GTM-команды и зарождающуюся динамику продаж в режиме AI-to-AI. Участникам опроса автор обещает поделиться анонимизированными исходными данными.
It’s time for the 2026 Annual Theory Go-to-Market Survey. This is a brief 25-question survey.
Настало время для ежегодного опроса Theory по go-to-market на 2026 год. Это короткая анкета из 25 вопросов.
Our goal is to understand how startups have evolved their sales, marketing, customer success, and cash management over the last several years by comparing these results to our surveys from 2022 through 2025.
Наша цель — понять, как стартапы изменили свои продажи, маркетинг, customer success и управление денежными средствами за последние несколько лет, сравнивая эти результаты с нашими опросами с 2022 по 2025 год.
We will publish these results and answer questions about them at upcoming Office Hours.
Мы опубликуем эти результаты и ответим на вопросы о них на ближайших Office Hours.
This year, we’re focused on five key hypotheses. Each is designed to be rigorously testable with the survey data:
В этом году мы сосредоточены на пяти ключевых гипотезах. Каждая из них сформулирована так, чтобы её можно было строго проверить на данных опроса:
Augmented reps outperform both autonomous AI and unaugmented humans. As AI tools mature, companies face a choice: deploy AI alongside SDR teams, replace them with autonomous tools, or forego AI entirely. We expect augmented teams, humans plus AI, will show the best conversion rates and productivity gains.
Усиленные ИИ сейлзы превосходят как автономный ИИ, так и людей без поддержки ИИ. По мере того как ИИ-инструменты взрослеют, компании встают перед выбором: внедрять ИИ рядом с командами SDR, заменять их автономными инструментами или вовсе отказаться от ИИ. Мы ожидаем, что усиленные команды — люди плюс ИИ — покажут лучшие показатели конверсии и роста производительности.
AI is widening the performance gap between top and bottom quartile GTM teams. The companies investing most heavily in AI may be pulling ahead, widening the efficiency, growth, and conversion gap between quartile-one and quartile-four sellers.
ИИ расширяет разрыв в результативности между GTM-командами из верхнего и нижнего квартилей. Компании, инвестирующие в ИИ наиболее активно, возможно, вырываются вперёд, увеличивая разрыв в эффективности, росте и конверсии между продавцами первого и четвёртого квартилей.
Buyer-side AI adoption is the bigger GTM disruptor than seller-side AI. While most companies focus AI investment on their own GTM teams, an emerging dynamic is buyers using AI themselves: automated RFPs, AI-assisted evaluations, and even AI negotiation. We expect this shift will lengthen sales cycles and create new objections.
Внедрение ИИ на стороне покупателей сильнее меняет GTM, чем ИИ на стороне продавцов. Хотя большинство компаний направляют инвестиции в ИИ на собственные GTM-команды, формируется новая динамика: покупатели сами используют ИИ — автоматизированные RFP, оценки с помощью ИИ и даже переговоры с участием ИИ. Мы ожидаем, что этот сдвиг удлинит циклы продаж и породит новые возражения.
AI efficiency gains are being captured as headcount reduction, not revenue growth. When companies report “AI productivity” gains, the primary result may be flatter SDR hiring, not faster pipeline or higher revenue. The headcount flattening signal, not cost savings, is the real story.
Прирост эффективности от ИИ забирается в виде сокращения численности персонала, а не роста выручки. Когда компании сообщают о приросте «производительности от ИИ», основным результатом, возможно, оказывается более плоская динамика найма SDR, а не более быстрый pipeline или более высокая выручка. Настоящая суть — в сигнале о замедлении роста численности, а не в экономии затрат.
Founder expectations on AI have reset downward as reality caught up. In 2024, the most optimistic respondents expected 500% efficiency gains from AI and recorded 0%. We expect this perceived-measured gap has narrowed as companies recalibrate what AI can realistically deliver.
Ожидания основателей от ИИ скорректировались вниз, когда реальность их догнала. В 2024 году самые оптимистичные респонденты ожидали 500% прироста эффективности от ИИ, а зафиксировали 0%. Мы ожидаем, что этот разрыв между ожидаемым и измеренным сократился по мере того, как компании пересматривают, что ИИ реально способен дать.
With this data, we should be able to draw broader conclusions about the continued shift from growth to efficiency, measure the real impact of AI on GTM teams, and understand the emerging dynamics of AI-to-AI selling.
С этими данными мы сможем сделать более широкие выводы о продолжающемся сдвиге от роста к эффективности, измерить реальное влияние ИИ на GTM-команды и понять зарождающуюся динамику продаж в режиме AI-to-AI.
If you complete the survey, I will share with you the anonymized raw data so you can perform your own analyses. If you have questions, just message me on Twitter or send me an email.
Если вы пройдёте опрос, я поделюсь с вами анонимизированными исходными данными, чтобы вы могли провести собственный анализ. Если у вас есть вопросы, просто напишите мне в Twitter или на электронную почту.