Alina Vandenberghe, cofondatoare și co-CEO a companiei americane Chili Piper, a explicat la HubSpot UNBOUND 2026 cum a ajuns firma să folosească peste 1.000 de agenți AI construiți chiar de propriii angajați. Prezentarea oferă detalii despre mecanismul din interiorul companiei: de la un canal intern dedicat automatizării și experimente care pot costa doar câțiva dolari, până la introducerea inovației în evaluarea performanței angajaților.
StartupCafe a scris anterior despre cum Chili Piper și-a redus echipa de marketing de la 22 la doar 2 oameni, iar aceștia, împreună cu fluxuri de lucru bazate pe inteligență artificială, au contribuit la generarea unui pipeline de peste 30 de milioane de dolari. În acel material, antreprenoarea explica și că reducerea echipei nu este un lucru pe care îl consideră „de sărbătorit” și că firma a trecut printr-o perioadă în care costurile de achiziție a clienților deveniseră greu de susținut.
Noua prezentare a Alinei Vandenberghe răspunde însă unei întrebări rămase atunci în mare parte deschise: cum a fost construit, concret, sistemul care a permis unei echipe mult mai mici să lucreze cu sute, iar apoi cu peste 1.000 de agenți AI?
Ce este Chili Piper și ce face
Chili Piper este o companie software B2B fondată în 2016 de Alina și Nicolas Vandenberghe. Firma construiește instrumente pentru echipele de marketing și vânzări care încearcă să transforme interesul unui potențial client - de exemplu, completarea unui formular, o vizită pe site sau o solicitare de demo - într-o conversație și, ulterior, într-o oportunitate comercială. Compania se definește astăzi drept o platformă pentru transformarea cererii în pipeline.
Concret, software-ul Chili Piper poate califica un lead, decide cărui reprezentant de vânzări trebuie să îi fie trimis, programa automat o întâlnire și distribui lead-urile între echipe. Platforma include și chat pentru site, automatizări de follow-up, identificarea conturilor care vizitează site-ul și instrumente AI care pot decide dacă un prospect trebuie convertit, redirecționat sau pus într-un flux de nurturing.
Un exemplu simplu: dacă un potențial client intră pe site și cere o demonstrație, Chili Piper poate analiza datele sale, îl poate trimite către persoana potrivită din echipa comercială și îi poate permite să programeze imediat o întâlnire, fără schimburi succesive de emailuri. În alte scenarii, platforma poate distribui automat lead-urile venite din formulare, webinaruri sau evenimente și poate sincroniza aceste informații cu CRM-ul companiei.
Asta este important pentru a înțelege prezentarea Alinei Vandenberghe: automatizările despre care vorbește nu sunt niște experimente AI rupte de activitatea principală a firmei. Ele intră chiar în fluxul prin care Chili Piper își atrage, califică și urmărește propriii potențiali clienți - același tip de proces pe care software-ul său îl automatizează pentru clienți.
De la 22 de oameni în marketing la 2
Transformarea a început într-un moment dificil pentru companie și pentru piața SaaS.
În iunie 2023, Alina Vandenberghe spune că și-a asumat și rolul de CMO al propriei companii. În prezentarea de la Boston, ea amintește că Chili Piper fusese bootstrapped în primii trei ani și avea aproximativ 2.000 de clienți, printre care Cursor, Meta, Verizon, Gong și monday.com.
Unul dintre slide-uri rezumă foarte simplu schimbarea din marketing:
„22 marketers → 2” („22 de oameni în marketing → 2”).
Contextul era însă complicat. În 2023, spune Vandenberghe, evaluările companiilor SaaS scădeau, bugetele erau reduse, iar cumpărătorii care anterior plăteau pentru mai multe instrumente software cu funcții similare începeau să caute o singură soluție sau să-și construiască singuri unele instrumente.
„Paid got worse. Outbound got worse. Our CAC got worse” („Publicitatea plătită mergea mai prost. Outbound-ul mergea mai prost. Costul nostru de achiziție a clienților mergea mai prost”), rezumă un alt slide.
„Every reliable play got more expensive and less reliable at the same time” („Fiecare tactică pe care ne puteam baza devenea, în același timp, mai scumpă și mai puțin predictibilă”).
Vandenberghe spune că aceea a fost perioada în care a simțit cea mai mare presiune profesională de până atunci.
„#automate-everything”: cum au început angajații să construiască automatizări
Prima reacție a fost să construiască framework-uri pentru marketing, evenimente și brand. Problema, spune antreprenoarea, era că fiecare sistem care o făcea mai eficientă îi lăsa, în final, și mai multe lucruri de făcut.
„Every framework I built was a framework I then had to run. I made myself dramatically more efficient at doing. So there was more to do” („Fiecare framework pe care îl construiam devenea apoi un framework pe care trebuia să îl rulez. Devenisem mult mai eficientă în a executa. Așa că ajunsesem să am și mai multe de făcut”).
Atunci a apărut o altă abordare: un canal intern numit #automate-everything.
Unul dintre exemplele arătate în prezentare a ajuns de la idee la implementare în numai 7 zile, a blocat 30 de întâlniri false, iar costul total de AI indicat în prezentare a fost de numai 3 dolari.
Dar și această etapă a produs o problemă nouă.
„We were using AI to do more. So we just had more to do. An infinite list of tasks, always in sight” („Foloseam AI ca să facem mai mult. Așa că pur și simplu aveam și mai multe lucruri de făcut. O listă infinită de sarcini, permanent în fața noastră”).
Folosirea AI a intrat în evaluarea angajaților
Unul dintre cele mai interesante detalii din prezentare ține de modul în care Chili Piper și-a motivat oamenii să experimenteze cu inteligența artificială.
Nu a fost lăsat doar la latitudinea angajaților dacă vor sau nu să încerce.
„Innovation is a heavy rubric in our performance reviews” („Inovația are o pondere importantă în evaluările noastre de performanță”), arată unul dintre slide-uri.
Iar imediat dedesubt apare precizarea:
„Participating wasn't really optional” („Participarea nu era, în realitate, opțională”).
În acest fel, construirea și testarea de automatizări nu a rămas doar responsabilitatea managementului sau a unei echipe tehnice dedicate, ci a devenit o activitate răspândită în organizație.
Ce fac, concret, agenții AI construiți de angajați
Prezentarea oferă și exemple concrete de agenți construiți în companie.
În zona de growth apar, printre altele, sisteme pentru recuperarea lead-urilor, identificarea intenției de cumpărare, monitorizarea traficului pe site, identificarea paginilor cu valoare ridicată, cross-sell sau calcularea ROI.
În zona de demand generation apar automatizări pentru follow-up după vizitele pe site, nurturing după descărcarea unui ebook, newslettere, conturi Tier 1, pregătirea de informații înaintea unui demo sau reactivarea oportunităților pierdute.
Un exemplu explicat separat este un Spam Checker, folosit pentru întâlnirile programate prin site.
Potrivit prezentării, sistemul poate identifica studenți care completează formulare pentru „research”, adrese false sau chiar domenii ale competitorilor.
Dar lead-urile suspecte nu sunt pur și simplu șterse. Ele sunt trimise într-un dashboard separat pentru verificare, tocmai pentru a evita situația în care un potențial client real este blocat automat.
Compania folosește și un asistent conversațional care funcționează permanent pe site.
Acesta poate răspunde întrebărilor vizitatorilor, îi poate califica și le poate programa întâlniri fără să fie nevoie ca un reprezentant uman să fie online în acel moment.
DOCUMENT: Prezentarea integrală a Alinei Vandenberghe la HubSpot UNBOUND 2026
Cititorii StartupCafe pot consulta prezentarea integrală folosită de Alina Vandenberghe în sesiunea „How We Scaled 1,000 AI Agents Without an AI Team”.
[VEZI / DESCARCĂ PREZENTAREA INTEGRALĂ – PDF]
Sursă document: Alina Vandenberghe / HubSpot UNBOUND 2026
Momentul în care angajații au început să construiască agenți pe care șefii nu îi ceruseră
Un moment important al transformării a venit, potrivit Alinei Vandenberghe, atunci când în companie au început să apară automatizări pe care ea nu le comandase și nici măcar nu le anticipase.
„Hundreds of ideas and agents I had never scoped. Solutions to problems I didn't know we had” („Sute de idei și agenți pe care nu îi planificasem. Soluții la probleme despre care nici nu știam că le avem”), arată prezentarea.
Acesta este și punctul în care povestea celor peste 1.000 de agenți AI începe să depășească simpla automatizare a unor sarcini repetitive.
Vandenberghe spune că primul lucru pe care l-a observat nu a fost rezultatul în pipeline, ci schimbarea modului în care lucrau oamenii.
„The pipeline results came later. What I saw first was the team working with joy” („Rezultatele din pipeline au venit mai târziu. Primul lucru pe care l-am văzut a fost echipa lucrând cu bucurie”).
Apoi formulează transformarea și mai simplu:
„Everyone had stopped doing. Everyone had started creating” („Toată lumea încetase doar să execute. Toată lumea începuse să creeze”).
Nu toți angajații au găsit aceeași utilitate pentru AI
Un alt lucru pe care Vandenberghe îl subliniază este că motivația nu a funcționat identic pentru fiecare angajat.
Pentru unii, satisfacția venea din scris. Pentru alții, din identificarea automatizării care mișca pipeline-ul, din construirea agentului care reda cele mai multe ore oamenilor sau din găsirea celei mai ieftine soluții.
Alți angajați găseau satisfacție în a-i învăța pe colegi cum să construiască sisteme de încredere sau în a desființa un proces defect pe care nimeni nu le ceruse să îl atingă.
Concluzia Alinei Vandenberghe este:
„Creativity can only come from play. And play is different for every person” („Creativitatea poate veni doar din joacă. Iar joaca arată diferit pentru fiecare om”).
Ce rezultate arată Chili Piper după transformare
În prezentarea de la Boston, Alina Vandenberghe susține că transformarea a produs și rezultate comerciale.
Unul dintre slide-uri poartă titlul „And it worked” („Și a funcționat”) și indică „3 x ARR”.
ARR înseamnă annual recurring revenue, adică venitul anual recurent, un indicator utilizat frecvent de companiile SaaS.
Prezentarea pusă la dispoziție public nu oferă însă suficiente informații pentru a atribui această creștere exclusiv celor peste 1.000 de agenți AI. Cifra trebuie privită ca un rezultat raportat de companie în perioada transformării, nu ca o demonstrație că agenții AI au produs singuri această creștere.
„We grew in a market that had stopped believing in growth” („Am crescut într-o piață care încetase să mai creadă în creștere”), spune Vandenberghe.
Materialul publicat anterior de StartupCafe arăta că, în 2025, cei doi oameni rămași în echipa de marketing, împreună cu fluxurile bazate pe agenți AI și cu o coordonare mai strânsă între marketing și vânzări, au contribuit la generarea unui pipeline de peste 30 milioane de dolari. Ulterior, echipa de marketing a început din nou să crească, ajungând la șase persoane, potrivit declarațiilor citate atunci.
„Nu executanți. Arhitecți”
Deși povestea Chili Piper include reducerea drastică a unei echipe și automatizarea unor activități realizate anterior de oameni, concluzia prezentării nu este construită în jurul ideii că oamenii vor dispărea din companii.
Vandenberghe vorbește despre schimbarea rolului acestora.
Pentru directorii și fondatorii de companii, formulează viitorul astfel:
„Not do-ers. Architects. Of agents, and of humans” („Nu executanți. Arhitecți. Ai agenților și ai oamenilor”).
Acest model presupune însă și o schimbare din partea managerilor.
Potrivit prezentării, liderii trebuie să permită:
„Mistakes. Breaks. Redefinitions of our roles” („Greșeli. Pauze. Redefinirea rolurilor noastre”).
Motivul, în viziunea antreprenoarei, este că oamenii au nevoie de capacitate mentală și timp pentru a putea crea.
„Your way of creating only surfaces when you have the capacity for it” („Felul tău de a crea apare doar atunci când ai capacitatea necesară pentru asta”), spune ea.
„Când ne putem automatiza pe noi înșine cu AI, ce mai rămâne din noi?”
Prezentarea se îndepărtează, spre final, de cifre și automatizări și ajunge la o întrebare mai largă despre rolul oamenilor într-o companie care poate automatiza tot mai multe activități.
Este chiar întrebarea cu care Alina Vandenberghe își construiește discursul:
„When we can automate ourselves with AI, what is left of us?” („Când ne putem automatiza pe noi înșine cu AI, ce mai rămâne din noi?”).
Răspunsul său nu este unul tehnologic.
Ea le recomandă oamenilor, în această ordine, să încetinească, să se reconecteze cu ei înșiși și apoi cu cei din jur și să observe că oamenii sunt acolo pentru a se ajuta reciproc.
Unul dintre ultimele slide-uri conține și una dintre cele mai tranșante afirmații ale prezentării:
„The priority isn't better guardrails. It's better humans” („Prioritatea nu este să avem bariere de protecție mai bune. Ci oameni mai buni”).