GTM Engineer – zawód przyszłości, czy chwilowy trend?

Jest w firmach technologicznych stanowisko, którego dwa lata temu jeszcze nie było. Ta osoba nie chodzi na spotkania sprzedażowe, nie robi bezpośrednio marketingu, nie jest też programistą. Siedzi dokładnie pośrodku tych trzech światów i buduje silnik go-to-market, który dowozi pipeline bez zatrudniania kolejnych SDRów.  Nazywa się GTM Engineer, a nazwa została wymyślona w jednej wiadomości na Slacku. Jednak ta historia zaczyna się wcześniej, czyli od arkusza kalkulacyjnego.

Arkusze w Excelu

Cofnijmy się do 2019 roku. Zespół sprzedaży w typowym SaaSie B2B to siedmiu SDR-ów. Proces wygląda tak: ktoś otwiera LinkedIn Sales Navigator, filtruje firmy, kopiuje nazwy do arkusza. Druga osoba wkleja je do Hunter.io i czeka na maile. Trzecia osoba wpisuje w Excela: “=WYSZUKAJ.PIONOWO” , żeby połączyć dwie dane. Czwarta ręcznie usuwa duplikaty i importuje CSV do CRM-a. Potem wszyscy wysyłają ten sam szablon do 2 000 osób i czekanie na wygenerowane odpowiedzi.

Tak właśnie wyglądała orkiestracja danych w 2019 roku. Excel, kopiuj-wklej i cierpliwość. Rzeczywiście działało. Skrzynki nie były jeszcze zapchane, konkurencja robiła to samo tylko wolniej, a 1,5% odpowiedzi wystarczało, żeby zrealizować KPI. Poprzez mnogość danych oraz wykorzystanie nowych opartych na sztucznej inteligencji w 2026 arkusz w excelu i taka metoda pracy już się nie obroni.

Dane nigdy nie były tańsze i to jest problem

Dwie krzywe poruszają się jednocześnie.

Pierwsza: ilość i różnorodność danych rośnie. W 2018 roku baza ZoomInfo miała około 50 mln profili kontaktowych B2B. W 2026 – około 500 mln. Liczba narzędzi martech i salestech wzrosła z 7 040 do 15 384.

Druga: koszt danych spada. Cena pozyskania jednego zweryfikowanego maila B2B spadła z 0,10 USD w 2018 roku do 0,015 USD w 2026. Osiem razy taniej.

Weźmy konkret. Za te same 50 dolarów miesięcznie w 2018 roku dostawałeś około 500 kontaktów przy 45% skuteczności weryfikacji. Czyli 225 użytecznych rekordów. Dziś za tę samą kwotę dostajesz około 5 500 kontaktów przy 90% skuteczności. Czyli 4 950. Dwadzieścia dwa razy więcej danych, dwa razy wyższa jakość.

Na papierze to wygrana, jednak w praktyce powstało nowe wąskie gardło, czyli trudność połączenia i wykorzystania łatwo dostępnych danych. Trudność obecnie polega na tym, jak wykorzystać mnogość danych w odpowiednim momencie, aby generować przychód. 

Rynek się przesyca

Bo kiedy dane stają się tanie i łatwo dostępne, wszyscy robią to samo. A kiedy wszyscy robią to samo, jak się pewnie domyślasz skuteczność drastycznie spada.

Tak działa Outreach 1.0. Sprzedaż masowa, oparta na grupach docelowych. Dane są tanie i leżą na wyciągnięcie ręki, więc próg wejścia jest niski. Każdy może kupić listę, wrzucić ją do sequencera i nacisnąć „wyślij”. Efekt rynkowy jest przewidywalny: wysoka saturacja, wszyscy piszą to samo do tych samych ludzi, a konwersja zatrzymuje się na poziomie maksymalnie 1%.

Outreach 2.0 działa odwrotnie. Sprzedaż nie jest oparta wyłącznie na grupie docelowej, ale przede wszystkim na gotowości do zakupu. Dane są wyselekcjonowane i trudno dostępne, bo trzeba je złożyć samodzielnie z kilku źródeł. Próg wejścia jest wysoki – wymaga inwestycji w narzędzia i, co ważniejsze, w umiejętność ich użycia. Dlatego mało kto to robi. I dlatego konwersja również jest wyższa i sięga 5-7%

Jedna z najważniejszych zasad rynku B2B: w danym momencie tylko 5-10% Twojego rynku jest gotowe na zakup. Outreach 1.0 traktuje wszystkich identycznie. Outreach 2.0 pyta: co się właśnie wydarzyło, że mam powód do kontaktu?

Sam katalog sygnałów jest łatwy do skopiowania. Trudniejsza jest reszta.

Pojedynczy sygnał rzadko cokolwiek znaczy. Firma, która rekrutuje handlowców, może rosnąć albo łatać rotację. Dopiero korelacja – runda finansowania, trzy ogłoszenia o pracę w sprzedaży i nowy dyrektor w zarządzie – zamienia szum w hipotezę.

Sygnał ma też datę ważności. Informacja o rundzie jest warta kontaktu przez dwa tygodnie, a nie przez kwartał. I rzecz najważniejsza: sygnał nigdy nie oznacza, że firma jest gotowa kupić. Oznacza wyłącznie, że prawdopodobieństwo gotowości wzrosło. To rozróżnienie decyduje o tym, czy pierwsza wiadomość brzmi jak rozmowa, czy jak prezentacja sprzedażowa.

W idealnym scenariuszu każda taka obserwacja ląduje w CRM-ie i buduje historię konta. Ktoś musi to zbudować, spiąć i utrzymać. No właśnie. Kto?

Odpowiedź przyszła ze Slacka

7 lutego 2024 roku, 7:29 rano. Wewnętrzny kanał na Slacku w firmie Clay. Varun, czyli Co-Founder pisze do zespołu jedno zdanie: podoba mu się nazwa „GTM engineer”.

Tak powstał nowy zawód. Bo praca była. Ktoś w tych firmach spinał Claya z CRM-em, pisał scoring w SQL-u i budował workflow, który sam wyławiał sygnały. Ta osoba nie była SDR-em. Nie była marketerem. Nie była programistą. Formalnie nie miała nazwy. 

W sierpniu 2025, przy okazji rundy Series C, CEO Claya Kareem Amin opisał tę rolę w The New York Times jako pierwszy prawdziwie AI-natywny zawód. W lutym 2026 Yurii Orlov ogłasza na LinkedInie, że zaczął doktorat z go-to-market engineeringu.

No ale…

Kim właściwie jest GTM Engineer?

GTM Engineer to osoba, która potrafi łączyć dane, analizować je i aktywować automatycznie, na skali, rozumiejąc kontekst biznesowy.

Rola istnieje na przecięciu trzech obszarów: Sales, Marketing i IT. W większości firm to dokładnie ta przestrzeń, której nikt nie zajmuje. Marketing ma kontekst rynkowy, ale nie ma dostępu do danych. Sprzedaż ma dane, ale nie ma czasu na ich obróbkę. IT umie budować, ale nie wie, po co.

Clay ujmuje to inaczej i równie celnie: zamiast kodować oprogramowanie, GTM Engineerowie kodują przychód.

Ktoś mógłby pomyśleć: “RevOps, który brzmi bardziej innowacyjnie” i rzeczywiście około 9 na 10 obowiązków pokrywa się w obu rolach. Różnicę robi czasownik. RevOps optymalizuje silnik przychodowy, która już działa. GTM Engineering buduje ten silnik, którego jeszcze nie ma.

W takim razie za co na codzień odpowiada GTM Engineer? Zamiast bazować wyłącznie na naszym doświadczeniu, wykorzystaliśmy Clay’a i przeanalizowaliśmy 584 ogłoszenia o pracę z pełnym opisem stanowiska i wyciągnęliśmy z nich wszystkie powtarzające się obowiązki.

Poniżej pełna lista, ułożona według tego, jak często pojawia się w ogłoszeniu dana fraza:

• Automatyzacja workflow i procesów – 83,7%
• Wzbogacanie danych o leadach – 64,9%
• Automatyzacja outboundu i sekwencji – 60,8% 
• Raportowanie, analityka, dashboardy – 57,0% 
• Scoring i routing leadów – 42,0%
• Integracje i API między narzędziami – 36,6% 
• Segmentacja i definiowanie ICP – 35,8% 
• Budowa i utrzymanie stacku GTM – 33,7% 
• Generowanie pipeline’u i demand gen – 26,4% 
• Personalizacja na skali – 20,0% 
• Modelowanie danych i hurtownie – 17,8% 
• Agenci AI i workflow AI – 14,9%
• Enablement sprzedaży i marketingu – 14,7% 
• Zarządzanie CRM-em i higiena danych – 11,3% 

Cała rola w jednym zdaniu: zautomatyzuj procesy go-to-market, wzbogać dane, które je zasilają, napędź nimi outbound i zaraportuj wynik.

Jak zostać GTM Engineerem?

Nie ma certyfikacji. Nie ma kierunku studiów. Nie ma egzaminu. Praktycznie każdy praktyk w tej dziedzinie jest samoukiem i większość trafiła tu przez jakiś problem: zapchany CRM, cold email, który przestał konwertować, founder proszący o więcej pipeline’u bez zwiększania zatrudnienia.

Dobra wiadomość: ścieżka jest krótsza, niż większość zakłada.

• Zacznij od realnego problemu przychodowego, a nie od narzędzia. Największy błąd to uczyć się Claya w oderwaniu od kontekstu. Wybierz coś bolesnego i konkretnego – „leady starzeją się w CRM-ie”, „nie wiemy, które rejestracje warte są telefonu” – i zrób z tego swój poligon doświadczalny.
  
• Naucz się Claya jako core narzędzia. Pojawia się w 60% ogłoszeń. Przejdź Clay University, a potem odbuduj własny workflow od zera: pozyskaj listę, wzbogać ją waterfall enrichmentem, oceń scoringiem, wypchnij do sekwencera.
  
• Dołóż CRM i narzędzie do automatyzacji. HubSpot albo Salesforce plus jedno narzędzie no-code: n8n, Make lub Zapier. To okablowanie, które zamienia sprytną tabelę w Clayu w system działający bez Twojego nadzoru.
  
• Dołóż warstwę AI, łącznie z kodem. Zacznij od Claude’a i ChataGPT do researchu, potem wejdź w Claude Code i MCP, żeby budować własnych agentów.
  
• Poznaj podstawy danych. SQL i Python w zakresie skryptów. Nie musisz pisać aplikacji. Musisz umieć spiąć cztery systemy, które nie chcą ze sobą rozmawiać.
  
• Buduj publicznie. Dokumentuj to, co robisz: LinkedIn, subreddit r/gtmengineering, lokalny Clay Club (jest ich ponad 60 na świecie, a co ważne jeden z nich jest w Warszawie).
  
• Musisz dowozić mierzalne wyniki. GTM Engineerem nie robi Cię lista narzędzi, tylko liczby. Reply rate. Umówione spotkania. Reaktywowany pipeline. Zaoszczędzone godziny. To jest portfolio, które zatrudnia.

Dlaczego akurat teraz

Trzy rzeczy zbiegły się w czasie. AI i narzędzia agentyczne wreszcie potrafią łączyć dane między systemami, czyli  to, co pięć lat temu wymagało dwutygodniowej integracji, dziś jest jednym promptem.

Brakuje ludzi, którzy łączą sprzedaż i marketing z technologią – nie brakuje inżynierów ani sprzedawców, brakuje osób rozumiejących oba języki.

Founderzy szukają wzrostu bez powiększania zespołu, bo kapitał jest droższy niż w 2021 roku.

Firmy, które wygrają najbliższe lata, nie będą tymi z największą liczbą handlowców. Będą tymi, które zbudowały swój go-to-market, a GTM Engineer to osoba, która to buduje.