Vuonna 2024 LinkedInissä oli noin 400 avointa GTM Engineer -työpaikkailmoitusta. Tammikuussa 2026 niitä oli yli 3 000. Rekrytointi on kaksinkertaistunut kaksi vuotta peräkkäin, ja kasvu ei näytä hidastuvan.

GTM Engineer - eli Go-to-Market Engineer - on rooli, jota ei ollut olemassa muutama vuosi sitten. Nyt se on yksi B2B SaaS -maailman halutuimmista ja parhaiten palkatuista positioista. OpenAI maksaa GTM Engineereilleen 250 000 dollaria vuodessa. Vercel vielä enemmän.

Miksi? Koska yksi hyvä GTM Engineer voi korvata 5-10 perinteistä myyjää rakentamalla automaatiojärjestelmän, joka tekee sekunnissa sen, mihin myyntitiimiltä kuluu tunteja. Ei soittamalla puheluita itse, vaan rakentamalla koneen joka kertoo kenelle soittaa, milloin ja mitä sanoa.

Suomessa aihetta ei ole juuri käsitelty. Englanninkielisiä oppaita on satoja, mutta suomenkielinen B2B-myyntiorganisaatio joutuu navigoimaan muutosta ilman kotimaista tiekarttaa. Tämä opas korjaa tilanteen.

Seuraavien minuuttien aikana opit, mikä GTM Engineer on, miksi perinteinen myyntimalli on murtumassa, mitä työkaluja tähän uuteen maailmaan tarvitaan ja millä askelmerkeillä siirtymä tapahtuu. 👇

GTM Engineer on tekninen asiantuntija, joka rakentaa, automatisoi ja optimoi yrityksen myynti- ja markkinointijärjestelmiä. Hän ei myy itse. Hän rakentaa järjestelmät, jotka tekevät myynnistä skaalautuvaa.

Englanninkielinen termi "revenue systems architect" kuvaa roolia hyvin: GTM Engineer suunnittelee ja toteuttaa liikevaihtokoneen, johon kuuluvat datalähteet, automaatiot, integraatiot ja tekoäly. Hän toimii myynnin, markkinoinnin, RevOpsin ja teknologian välimaastossa - yhdistäen osa-alueita, jotka ovat perinteisesti toimineet erillisinä siiloina.

Konkretisoivat sillä, miltä työ näyttää käytännössä.

Aamu alkaa automaatioiden monitoroinnista. GTM Engineer tarkistaa, ovatko yön aikana ajetut työnkulut toimineet oikein: ovatko uudet liidit rikastettu, pisteytetty ja reititetty oikeille myyjille? Onko jokin API-integraatio katkennut? Miltä edellisen päivän vastausprosentit näyttävät?

Päivätyö on rakentamista. Ehkä uusi prospektointityönkulku Clayssa: "Etsi kaikki yritykset, jotka ovat juuri saaneet rahoituskierroksen, rekrytoivat myyntipäällikköä ja käyttävät HubSpotia. Rikasta kontaktit Apollo.io:lla, generoi personoitu sähköposti AI:lla ja lisää outreach-sekvenssiin."

Iltapäivä menee optimointiin. A/B-testin tulokset kertovat, että versio B:n aiherivi tuottaa 23% korkeamman avausasteen. GTM Engineer päivittää mallin, dokumentoi löydöksen playbook-muotoon ja jakaa sen tiimille.

Eräässä todellisessa esimerkissä Clayn sisäinen myyjä rakensi taulukon, joka seurasi ostosignaaleja ja generoi automaattisesti outreach-luonnokset parhaille prospekteille. GTM Engineering -tiimi templatetti ratkaisun ja otti sen käyttöön koko organisaatiolle päivien sisällä.

GTM Engineerin kypsyys etenee kolmen vaiheen kautta:

1. Data Foundation - pohjatyö. Puhdas, luotettava CRM-data on kaiken perusta. Jos CRM on sotkussa - duplikaatteja, puuttuvia kenttiä, vanhentunutta tietoa - mikään automaatio ei pelasta. Ensimmäinen vaihe on datan laadun varmistaminen.

2. Data Modeling - älykkyys. Kun data on kunnossa, sen päälle rakennetaan ennustavia malleja. Liidien pisteytys, ideaaliasiakasprofiilin (ICP) mukainen suodatus, ostosignaalien tunnistaminen. Raakadata muuttuu päätöksenteon tueksi.

3. Data Activation - toiminta. Ylimmällä tasolla data ei vain kerro jotain - se laukaisee toimintoja. Uusi rahoituskierros triggeroi automaattisen outreach-sekvenssin. Tuotteen käyttöasteen lasku hälyttää customer success -tiimin. Data liikuttaa liikevaihtoa.

B2B-myynnin perusrakenne ei ole muuttunut merkittävästi 20 vuoteen. SDR (Sales Development Representative) tekee kylmäkontaktointia, BDR (Business Development Representative) käsittelee sisääntulevia liidejä, AE (Account Executive) sulkee kaupat. Malli perustuu volyymiin: mitä enemmän kontakteja, sitä enemmän tapaamisia, sitä enemmän kauppoja.

Ongelma on, että malli ei skaalaudu tehokkaasti.

Jokainen SDR tekee samaa manuaalista tutkimustyötä erikseen: etsii prospektin tiedot, tutkii yrityksen taustan, kirjoittaa personoidun viestin, seuraa vastauksia. 50-100 kontaktia päivässä on realistinen tavoite, ja konversio ensimmäisestä kontaktista tapaamiseen on tyypillisesti 1-3 prosenttia.

Työkaluja on kyllä. Mutta ne eivät kommunikoi keskenään. CRM, sähköpostityökalut, LinkedIn, datatarjoajat, automaatioalustat - jokainen toimii omassa siilossaan. Data jää loukkuun järjestelmien väliin, ja kokonaiskuva häviää.

Skaalaaminen tarkoittaa lisää ihmisiä. Kaksinkertainen pipeline vaatii kaksinkertaisen SDR-tiimin, kaksinkertaiset palkat, kaksinkertaisen johtamisen. Kustannukset kasvavat lineaarisesti.

Vuonna 2026 tilanne on toinen. 75 prosenttia B2B-yrityksistä käyttää tekoälyä myyntiprosesseissaan. AI-työkaluja hyödyntävät myyjät säästävät keskimäärin 11-12 tuntia viikossa - käytännössä kokonaisen työpäivän ja puolikkaan.

Revenue intelligence -alustat, kuten Gong ja Clari, analysoivat puheluita, sähköpostiketjuja ja tapaamismalleja tunnistaakseen riskejä ja mahdollisuuksia. Yritykset jotka käyttävät näitä työkaluja ovat lyhentäneet myyntisyklejään jopa 55 prosenttia.

Gartnerin arvion mukaan vuoteen 2027 mennessä 95 prosenttia myyjien tutkimustyönkuluista alkaa tekoälyllä. Vuonna 2024 vastaava luku oli alle 20 prosenttia.

Mutta tässä on paradoksi: tekoälytyökalut ovat olemassa, mutta kuka niitä implementoi? Myyjillä ei ole teknistä osaamista. IT-osastolla ei ole myyntiymmärrystä. RevOps keskittyy prosessien ylläpitoon, ei innovointiin.

Tähän aukkoon syntyi GTM Engineer.

Ennen kuin GTM Engineer vakiintui, yritykset kokeilivat toista lähestymistapaa: täysin automatisoituja AI SDR:iä. Ajatus oli yksinkertainen - korvataan ihmismyyjä tekoälyllä, joka hoitaa kaiken prospektoinnista ensimmäiseen tapaamiseen.

Tulos oli suurin AI-pettymys vuonna 2025.

Useat yritykset ajoivat koetta kuusi kuukautta. Lopputulos: ei yhtään todellista myyntimahdollisuutta. Täysin automatisoitu outreach tuotti geneerisiä viestejä, jotka eivät resonoineet kenenkään kanssa. Prospektit tunnistivat bottiviestin välittömästi ja ohittivat sen.

Tästä havainnosta syntyi GTM Engineerin rooli sellaisena kuin se nykyään tunnetaan: ihminen, joka rakentaa älykään järjestelmän mutta ei korvaa inhimillistä kosketusta. Automaatio hoitaa manuaalisen työn - tutkimuksen, rikastamisen, pisteytyksen, ajoituksen - ja ihminen keskittyy siihen, mitä tekoäly ei osaa: empatiaan, luovuuteen ja luottamuksen rakentamiseen.

Perinteisissä organisaatioissa myynti tarvitsee markkinointia liidigeneraatioon. Markkinointi tarvitsee engineering-tiimiä kampanjasivujen rakentamiseen. Engineering-tiimillä on oma backlog. Jokainen pyyntö tarkoittaa viikkojen jonoa.

GTM Engineer ratkaisee riippuvuusongelman. Yksi ihminen hallitsee dataa, automaatiota ja kaupallista logiikkaa. Hän ei jonota kenenkään apua vaan rakentaa itse. Kampanjasivun Lovablella, listan Claylla, sekvenssin Instantlylla, analyysin Claudella. Neljässä tunnissa se, mihin ennen kului neljä viikkoa ja neljä tiimiä.

Miten GTM Engineer eroaa tutuista nimikkeistä? Vertailu auttaa hahmottamaan.

Tämä on tärkeä erottelu. GTM Engineer ei istu SDR:n paikalle ja ala soittamaan. Hän muuttaa koko toimintamallin.

Perinteinen malli: 10 SDR:ää tekee manuaalista prospektointia, jokainen tuottaa 5-10 tapaamista kuukaudessa.

Uusi malli: 2-3 SDR:ää keskittyy ihmiskontaktiin, ja 1 GTM Engineer rakentaa automaation joka hoitaa tutkimuksen, rikastamisen, pisteytyksen ja ajoituksen. Tapaamisten määrä per SDR moninkertaistuu, koska jokainen kontakti on paremmin kohdistettu ja ajoitettu.

Tämä on yleisin sekaannuksen aihe, sillä noin 90 prosenttia vastuista on päällekkäisiä. Ero on painotuksessa.

RevOps -ammattilaisen mentaliteetti on "älä riko mitään". Hän keskittyy vakauteen: prosessien standardointiin, raportoinnin luotettavuuteen, CRM-hygienian ja datan laadun ylläpitoon. RevOps rakentaa pohjan, jolle kaikki muu nojaa.

GTM Engineer -ammattilaisen mentaliteetti on "kokeillaan nopeasti". Hän keskittyy innovaatioon: uusien automaatioiden rakentamiseen, nopeisiin kokeiluihin, uusien datalähteiden testaamiseen. GTM Engineer toimii kuin sisäinen startup RevOpsin luoman pohjan päällä.

Parhaat organisaatiot ymmärtävät, että tarvitaan molemmat. RevOps ilman GTM Engineeringiä on vakaa mutta hidas. GTM Engineering ilman RevOpsia rakentuu hiekalle.

Clay - GTM Engineerin tärkein työkalu

Clay on alusta, joka yhdistää yli 150 datalähdettä, AI-agentit ja workflow-automaation yhdeksi kokonaisuudeksi. Se on GTM Engineerille sitä, mitä IDE on ohjelmistokehittäjälle: päivittäinen työympäristö.

Clayn FETE-kehys kuvaa perustyönkulun:

CRM - kaiken keskipiste

HubSpot (52% GTM Engineer -työpaikkailmoituksista) tai Salesforce (45%) toimii "single source of truthina". Kaikki data virtaa CRM:n kautta, ja GTM Engineer integroi muut työkalut siihen. Ilman toimivaa CRM-pohjaa mikään muu ei toimi.

Apollo.io, Cognism, ZoomInfo - B2B-datalähteet

Nämä tarjoavat kontaktitietokannat, sähköpostien varmennuksen ja yritystiedot. GTM Engineer ei luota yhteen lähteeseen vaan rakentaa waterfall-mallin: jos Apollo ei löydä sähköpostia, kokeilee Cognismia, sitten ZoomInfoa.

n8n, Zapier, Make - automaatioalustat

Monimutkaisten työnkulkujen rakentaminen vaatii automaatioalustan. n8n on suosittu avoimen lähdekoodin vaihtoehto, jota voi ajaa omilla palvelimilla. Zapier on helpoin aloittaa, Make on tehokkain visuaalisissa työnkuluissa.

Claude, ChatGPT - tekoälytyökalut

AI:ta käytetään kolmella tasolla: personoituun viestintään skaalassa (sähköpostit, LinkedIn-viestit), tutkimukseen ja analyysiin (prospektin taustatiedot, markkinatutkimus) sekä koodin kirjoittamiseen integraatioita varten.

Konkreettinen työnkulku näyttää tältä:

Tulos: signaalipohjainen outreach tuottaa tyypillisesti 3-5-kertaisen vastausasteen verrattuna staattiseen listapohjaiseen prospektointiin.

GTM Engineering -työkalupakki ei vaadi valtavaa budjettia.

Aloitusbudjetti: 500-2 000 dollaria kuukaudessa kattaa pienen tiimin perustarpeet.

Vertailukohta: Yhden SDR:n palkka Suomessa on 3 000-4 000 euroa kuukaudessa. GTM Engineerin automaatio voi korvata usean SDR:n manuaalisen työn murto-osalla tästä kustannuksesta.

ROI-esimerkki: Eräässä case-tutkimuksessa GTM Engineering -implementaatio lyhensi myyntisyklin 47 päivästä 31 päivään. Tulos: 680 000 dollaria lisää kuukausiliikevaihtoa ja 2 miljoonan dollarin pipeline-kasvu.

Clay ei pelkästään myy GTM Engineering -työkaluja - se käyttää niitä itse. Yhtiön sisäinen GTM Engineering -funktio on jaettu kahteen tiimiin:

Infrastruktuuritiimi rakentaa sisäiset järjestelmät: automaattiset handoff-dokumentit kaupan sulkeutuessa, itsestään päivittyvät kvartaaliraportit, puhelunauhoitteisiin perustuvat seurantaviestit. Tiimi toimii kuten ohjelmistokehitystiimi: kahden viikon sprintit, versiohallinta, release notes.

Asiakasrajapintatiimi työskentelee suoraan prospektien ja asiakkaiden kanssa evaluoinnin ja implementoinnin aikana. He rakentavat räätälöityjä ratkaisuja ja toimivat siltana kaupallisen ja teknisen keskustelun välillä.

Clay rakensi myös räätälöidyn Slack-sovelluksen, jonka kautta tiimit voivat laukaista kampanjoita, tarkastella ostosignaaleja ja käyttää tutkimustyökaluja ilman, että kenenkään tarvitsee vaihtaa sovellusta. Slack toimii käyttöliittymänä koko GTM-koneistoon.

Mittarit ovat konkreettisia: varattujen tapaamisten määrä ja säästettyjen työtuntien summa.

Rippling, HR-teknologiayritys, käyttää GTM Engineeringiä poikkeuksellisen fiksulla tavalla. Heidän järjestelmänsä seuraa reaaliajassa, mitkä yritykset rekrytoivat HR Manager-, IT Administrator- tai Head of People -rooleja.

Kun signaali havaitaan, käynnistyy automaattinen ketju: Clay etsii relevanttien päättäjien LinkedIn-profiilit, waterfall-rikastaminen hakee ja vahvistaa sähköpostiosoitteet useista lähteistä, ja AI generoi personoidun viestin joka viittaa juuri havaittuun rekrytointiin.

Logiikka on yksinkertainen mutta tehokas: jos yritys palkkaa HR-päällikköä, he todennäköisesti tarvitsevat pian HR-järjestelmän. Rippling ottaa yhteyttä juuri oikeaan aikaan - ennen kuin päätös on tehty.

Yksittäisten yritysten tulosten lisäksi laajemmat tutkimukset vahvistavat GTM Engineeringin vaikutuksen:

Siirtymä ei tapahdu yhdessä yössä. Tässä on käytännön tiekartta, joka soveltuu erityisesti suomalaisille B2B-organisaatioille.

Ennen kuin rakennat mitään, sinun pitää ymmärtää missä nykyinen prosessi vuotaa. Käy läpi nämä kysymykset: