SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Auf dem Tech-Event Disrupt 2026 erklärt Clay-CEO Kareem Amin, wie Künstliche Intelligenz den Go-to-Market-Stack verändert und eine neue Rolle namens „GTM Engineer“ hervorbringt. Die Idee: Automatisierte Revenue-Workflows ersetzen zunehmend einzelne, manuelle Vertriebs- und Marketingaufgaben. Dabei verschieben sich Aufgabenverteilung und Skill-Set in Vertriebsteams hin zu Systemdesign, Datenarbeit und KI-gestützter Prozessautomatisierung. Der Vortrag ordnet ein, wie „AI-native GTM“ in der Praxis aussieht und welche Konsequenzen das für Wachstumsteams hat.
In vielen Unternehmen klafft derzeit eine Lücke zwischen dem, was Go-to-Market-Teams täglich leisten, und dem, was ihre Tool-Landschaft eigentlich hergibt: Zu oft existieren die wichtigsten Schritte noch als menschliche Handarbeit, verteilt über CRM, Spreadsheets, Listenanbieter und E-Mail-Tools. Genau an dieser Stelle setzt die neue Kategorie „GTM Engineer“ an, die in der Tech-Branche inzwischen immer häufiger in Jobanzeigen auftaucht. Clay bezeichnet Praktiker dieser Rolle als Personen, die automatisierte Revenue-Workflows bauen, statt einzelne GTM-Aufgaben von Hand auszuführen. Damit rückt die Frage in den Mittelpunkt, wie sich Wachstum als wiederholbares System entwerfen lässt – nicht nur als Summe von Kampagnen.
Was sich laut Clay und der Einordnung von Kareem Amin konkret ändert, ist weniger ein einzelnes KI-Feature als die Kopplung mehrerer Fähigkeiten im GTM-Stack. KI eröffnet neue Wege, um Zielgruppen und Prospects zu recherchieren, Daten aus unterschiedlichen Quellen anzureichern und Outreach zielgenauer zu personalisieren. Entscheidend ist dabei, dass sich diese Funktionen zunehmend zu Workflows verdichten: Schritte, die früher zwischen separaten Tools und Teams hin- und hergereicht wurden, lassen sich stärker in eine Pipeline überführen. In der Praxis bedeutet das, dass aus „Datensatz vorbereiten, Lead qualifizieren, Nachricht entwerfen, im System nachziehen“ eher „Workflow auslösen, prüfen, ausführen“ wird – mit Automatisierung dort, wo zuvor Zeit verloren ging.
Historisch betrachtet war der Go-to-Market-Prozess lange durch zwei Engpässe geprägt: Erstens durch den Aufwand, Informationen aus vielen Quellen zu konsolidieren, und zweitens durch die fehlende Skalierbarkeit manueller Prozessschritte. Clay erzählt hierzu eine Entwicklung vom frühen Spreadsheet-Ansatz, der ohne klassische Programmierung das Verknüpfen von Informationen erlaubte, hin zu einer Infrastruktur, die Datenzugriff, agentische Workflows und Kampagnen-Launches bereitstellt. Das Unternehmen setzt dabei auf einen „OpenAI-powered“-Agent namens Claygent, der Recherche und Outreach für verschiedene Teams (etwa Sales, Marketing und Recruiting) automatisiert. Der rote Faden ist dabei „System statt Handgriff“: Sobald Teams solche Workflows wiederverwenden, sinkt der Bedarf, jede einzelne Variation als neues Projekt aufzubauen.
Der Markt sieht genau diese Verschiebung auch in der Nachfrage nach Personal. Clay beschreibt, dass inzwischen rund 100 GTM-Engineering-Jobanzeigen pro Monat auftauchen, inklusive Rollen bei Unternehmen wie Cursor, Lovable und Webflow. Für Gründer und GTM-Leiter ist das mehr als ein Recruiting-Thema: Es stellt die Budgetfrage neu. Statt entweder „mehr Menschen einstellen“ oder „mehr Tools kaufen“ zu wählen, müssen Verantwortliche entscheiden, ob sie bestehende Prozesse so lassen und nur erweitern – oder ob sie Systeme entwickeln, die das vorhandene Team anders arbeiten lassen. Diese Denkweise betrifft auch die Organisation: Wer baut den Workflow, wer überwacht ihn, wer verantwortet Datenqualität und Output-Qualität, und wo endet Automatisierung sinnvoll?
Die wirtschaftliche Dynamik liefert zusätzlich Kontext dafür, warum das Thema derzeit so sichtbar wird. Clay berichtet, dass das Unternehmen seine annual recurring revenue innerhalb eines Jahres auf 100 Millionen US-Dollar gesteigert hat, gleichzeitig wurde eine Mitarbeiter-Übernahme in Verbindung mit einer Bewertung von 5 Milliarden US-Dollar angekündigt. Später folgte eine Series-D-Finanzierung über 115 Millionen US-Dollar bei einer Bewertung von 7,1 Milliarden US-Dollar. Parallel investiert Clay auch direkt in die Qualifizierung der Kategorie: Im September wurde ein 1-Millionen-US-Dollar-Stipendienfonds angekündigt, um GTM Engineers auszubilden. Für viele Unternehmen ist das ein Signal, dass die Nachfrage nicht nur aus dem Bedarf nach weiteren Tools entsteht, sondern aus der Notwendigkeit, KI-gesteuerte Prozesse industrietauglich zu betreiben.
Auf Disrupt am 13. bis 15. Oktober im Moscone West in San Francisco steht damit weniger eine reine Rollenbeschreibung im Vordergrund, sondern die Praxisperspektive darauf, wie „AI-native GTM“ konkret aussieht. Neben dem Event-Programm mit 200+ Sessions, Roundtables und Breakouts wird auch das Umfeld adressiert, in dem GTM-Teams Wachstum normalerweise verhandeln: Matchmaking, Networking und Deal-Möglichkeiten treffen hier auf einen technischen Ansatz, der den Arbeitsalltag von Sales- und Marketing-Teams systematisiert. Genau darin liegt der Kern: GTM engineering beantwortet nicht „wie findest du Kunden?“, sondern „wie strukturierst du diesen Prozess so, dass dein Team schneller, konsistenter und mit weniger manueller Reibung skaliert“.
Für die Implementierung in Unternehmen lässt sich daraus eine pragmatische Leitfrage ableiten: Wo genau werden heute noch Stunden in wiederkehrende, datengetriebene Schritte investiert, die sich technisch in einen Workflow übersetzen lassen? Wenn KI Recherche, Datenanreicherung und personalisierten Outreach als Bausteine liefert, entsteht der nächste Engpass fast immer an derselben Stelle – nämlich bei der Operationalisierung: Datenzugriff, Pipeline-Design, Qualitätskontrollen und die saubere Integration in bestehende Systeme. Teams, die diesen Schritt früh angehen, verschieben ihre Rolle weg von isolierten Aufgaben hin zum Aufbau kontrollierbarer Revenue-Systems. Wer dagegen nur punktuell automatisiert, kann zwar einzelne Tätigkeiten beschleunigen, bleibt aber in der alten Prozesslogik gefangen.
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