ארגון-מכירות גדול מנהל אלפי שיחות בחודש, ומנהל אנושי מספיק להאזין למעט מאוד מהן. כל השאר — מה נאמר בפועל, אילו התנגדויות חזרו, איפה עסקה התחילה להיתקע — נשאר מחוץ לתמונה, והתחזית התבססה בעיקר על מה שאנשי-המכירות דיווחו בעצמם. Gong, שנוסדה באוגוסט 2015 על ידי עמית בן דב ואילון רשף, בנתה מוצר שמקליט ומתמלל את השיחות, המיילים והפגישות של הארגון כולו, ומריץ עליהם ניתוח-שפה.
מכאן נגזרים שני תוצרים. הראשון הוא אימון: המערכת מזהה מה עושים אנשי-המכירות המצליחים אחרת מהאחרים — כמה הם מדברים לעומת מקשיבים, מתי הם מעלים מחיר — ומפיקה מזה משוב אישי. השני הוא תחזית: במקום להסתמך על הערכה סובייקטיבית, המודל מסמן עסקאות שסימני-השיחה בהן אינם תואמים את מה שדווח עליהן. הקטגוריה שהחברה עזרה להגדיר נקראת ״מודיעין-הכנסות״.
המסלול הפיננסי בולט: 65 מיליון דולר לפי שווי 750 מיליון (דצמבר 2019), 200 מיליון דולר לפי 2.2 מיליארד (אוגוסט 2020), ו-250 מיליון דולר לפי שווי של כ-7.25 מיליארד דולר (יוני 2021) — מהשוויים הגבוהים אי-פעם לחברה ישראלית פרטית. בתחילת 2025 דיווחה על מעבר לרף של 300 מיליון דולר בהכנסה שנתית חוזרת. נכון ל-2026 היא מעסיקה כ-1,200 עובדים, כשליש מהם בישראל.
התחום מעלה גם שאלה מובנית: הקלטה שיטתית של כל שיחה היא ניטור-עובדים, וכללי-ההסכמה להקלטה שונים ממדינה למדינה.
מבחינה טכנית בנתה החברה חלק ניכר מיכולותיה עוד לפני עידן מודלי-השפה הגדולים, על בסיס תמלול וסיווג שפותחו ייעודית לתחום המכירות. הזמינות של מודלים כלליים חזקים שינתה את מאזן-הכוחות: מה שהיה פעם יתרון טכנולוגי נדיר הפך זמין יחסית, והיתרון עבר אל הנתונים ההיסטוריים שנצברו ואל השילוב העמוק במערכות-העבודה של הלקוח.
זהו דפוס שחוזר בקטגוריה כולה: מה שמגן על חברת-בינה-מלאכותית בוגרת אינו המודל אלא הנתונים שרק היא רואה, ועלות-המעבר של הלקוח למתחרה. חברה שמחזיקה שנים של שיחות-מכירה מתויגות עם התוצאה שלהן יכולה לאמן על משהו שמתחרה חדש פשוט לא משיג, גם אם המודל שברשותו טוב באותה מידה.