De 5 stadiene i AI-adopsjon

Jeg har bedt markedsføringsledere om å dele hvordan AI-innføringen har sett ut internt. Noen har vist til en modenhetsmodell i flere trinn. Der de legger vekt på trinnene som inngår i overgangen fra grunnleggende tilgang til fullt agentisk arbeid. Og alle understreker at fremdriften avhenger mer av rekkefølge enn av hastighet. Det kritiske vendepunktet kommer når team går fra ad hoc-eksperimentering til strukturerte arbeidsflyter og til slutt tar hensyn til å bygge en «merkevarehjerne».

Dette fungerer som et sentralisert lag med merkevarekontekst, målgruppeinnsikt og institusjonell kunnskap som gjør det mulig for AI å produsere særpregede resultater av høy kvalitet.

De fleste team har ikke gjort dette skiftet. Joda, teamet ditt bruker kanskje AI som et verktøy for individuelle oppgaver. Men det du egentlig ønsker, er et system for hvordan arbeidet blir utført. Her er fem stadier mellom der de fleste team befinner seg, og der det neste nivåskiftet skjer.

Avstanden mellom tilgang og innføring

Markedsføringsteam leverer større mengder resultater, delvis takket være AI. Men arbeidsflytene de er avhengige av for å gjøre dette arbeidet, ser ofte helt like ut som de gjorde før disse verktøyene kom på banen. 

Jason Ing, markedsdirektør i Typeface, ser dette fra plattformsiden. Og når ulike personer på samme team befinner seg på forskjellige stadier i innføringen av AI, blir resultatene umulige å håndtere. 

«Du kan ende opp med svært uensartede bruksområder, der AI noen ganger fungerer bedre enn andre ganger. Det avhenger virkelig av brukeren.» 

Måten de fleste organisasjoner har lært å bruke AI på, sier han, er som en assistent – noe du gir instruksjoner til, henter ut informasjon fra og limer inn der du allerede arbeidet. Den neste bølgen er noe helt annet.

«Det handler ikke om å generere den e-posten, det innholdet eller det materialet», sier Ing.

«Det handler om å kodifisere hvordan kampanjer faktisk gjennomføres. Skiftet går fra at AI lager innhold raskere, til at AI hjelper hele markedsføringsteam med å arbeide bedre og samarbeide bedre.»

Forskjellen mellom et team som bruker et orkestrert system, og et team der enkeltpersoner tilfeldigvis har tilgang til AI, og det er en betydelig forskjell mellom et system et team er avhengig av, og individuell kompetanse. 

Resultatet er en organisasjon som teknisk sett har innført AI, men i praksis ikke har endret noe ved måten den arbeider på.

Akande Davis, driftsdirektør i GNW Consulting, fremhever risikoen. Å innføre AI i en organisasjon med uløste prosess- eller strategigap vil ikke glatte over dem. Han

«Når det finnes et grunnleggende brudd i prosessen, en strategitilnærming som er inkonsekvent eller teknologi som ikke utnyttes slik den er ment, vil AI ikke være en nødløsning.» Det vil bare gjøre ting verre. Du får dårligere resultater raskere.»

Hastighet uten struktur er ikke et konkurransefortrinn. Det finnes tidspunkter der du må sette ned tempoet i skaleringsarbeidet for å gjøre det på en mer bærekraftig måte.

Hvorfor rekkefølgen er avgjørende for de fem stadiene

Tenk på AI-modenhet i markedsføring som fem forskjellige faser. Hvis du hopper over noen av dem, oppstår problemer som viser seg senere, vanligvis i stor skala.

Stadium 1: Tilgang

Teamet har et verktøy, og noen få personer bruker det av og til. Det finnes ingen felles kontekst, ingen styring og ingen forventningsavklaring. Tilgang til verktøyet er startstreken, ikke målet.

Stadium 2: Eksperimentering

Enkeltpersoner gir instruksjoner, deler suksesser og får resultater de blir begeistret for. Aktiviteten er høy. Ingenting kan gjentas på en pålitelig måte. Hvert resultat avhenger av hvem som skrev instruksjonen den dagen, og hva vedkommende tilfeldigvis tok med.

Stadium 3: Bygging av arbeidsflyter

Instruksjoner blir til maler. Malene deles. Prosessene begynner å stabilisere seg. Leffer beskriver dette som det virkelige vendepunktet – overgangen fra «vi har tilgang» til «vi har et system». Slik hun ser det, må team gå fra samtalebasert frem-og-tilbake med AI til «instruksjoner som blir til maler du bruker om og om igjen, og deretter lenker du disse instruksjonene sammen».

Stadium 4: Kompetanse og styring

AI trenes på merkevarekontekst, persondata, historiske resultater og virksomhetens kunnskap. Resultatene høres ikke lenger ut som om de kommer fra en generell modell, men begynner å høres ut som om de kommer fra organisasjonen din. Det er her merkevarehjernen bygges, og dette skjer før optimalisering, ikke etter.

Stadium 5: Agentisk drift

Arbeidsflyter kjøres med minimal menneskelig igangsetting. Systemet avdekker innsikt proaktivt, håndterer repetitive oppgaver med høyt volum autonomt og flagger problemer før de utvikler seg til kriser. Menneskelig dømmekraft forbeholdes posisjonering, budskap med høy risiko og alt der merkevarens omdømme står på spill.

Det store flertallet av markedsføringsteam befinner seg akkurat nå på trinn to, og berører av og til trinn tre. Grunnen til at de stopper opp, er forutsigbar, og det samme er kostnaden.

Nicole Leffer, AI-rådgiver, som har brukt de siste to årene på å lære opp B2B-markedsføringsteam i AI, ser et gjennomgående mønster som får team til å hoppe over faser. 

"Mange prøver å hoppe over trinnene fordi de er redde for å havne bakpå," sier hun. "Hvis du hopper over ett av trinnene, er du ikke forberedt på det neste trinnet."

Team som hopper direkte til automatisering av arbeidsflyter eller agentbaserte systemer, introduserer operasjonell risiko i stor skala. Uten de grunnleggende forutsetningene på plass inviterer man reven inn i hønsehuset når en autonom AI utfører en prosess teamet ikke fullt ut forstår. Det innebærer en reell risiko å berøre aktive data og systemer som mangler underliggende styring.

Bygging av merkevarehjernen

Arbeidet de fleste team utsetter lengst, er arbeidet som avgjør om AI produserer noe særpreget. 

Nathan Snell, produktsjef i Intuit Mailchimp, kaller det å bygge merkevarehjernen, og han understreker at denne spesialtilpassede forståelsen av merkevaren må stå sentralt i enhver seriøs satsing på AI.

"Bygg konteksten for AI-en som om den var en ansatt," sier Snell. "Hva forteller du dem om merkevaren din, kundene dine og hvordan du snakker med dem? Hvilke resultatdata gir du dem, slik at de forstår hva som fungerte bra tidligere, eller hva som ikke gjorde det?"

Dette er fasen team konsekvent hopper over til fordel for å komme raskere frem, og Snell forklarer hvorfor. "Det er på en måte den lite morsomme delen. Det er alt det dokumentasjonstunge arbeidet, men det er dette AI trenger for faktisk å forstå hva den skal gjøre, og hvordan den skal tenke mer som deg."

Kostnaden ved å hoppe over dette viser seg umiddelbart i kvaliteten på resultatene.

 Jason Ing, markedsdirektør i Typeface, en plattform for markedsføringsorkestrering på bedriftsnivå, ser dette mønsteret i store organisasjoner. 

"Mye av AI-resultatet deres avviker fra det de hadde til hensikt, fordi det ikke finnes noe minne, eller fordi AI-en ikke har den konteksten," sier han. Når team arbeider ut fra instrukser i stedet for et strukturert merkevarelag, begynner hvert resultat fra grunnen av. AI-en har ingen kontinuitet, ingen institusjonell kunnskap og ingen evne til å produsere noe som høres ut som om det kommer fra et bestemt sted.

Dette er viktigere enn noen gang når AI blir linsen merkevaren din blir sett gjennom. 

Agatha Asch, markedsdirektør i DoorLoop, snakker om hva som står på spill: "AI snakker på mange måter om deg når du ikke er i rommet. Avhengig av hvor tydelig du er synlig på nettet, vil dette bli fanget opp og videreformidlet." 

Uten et kodifisert merkevarelag fyller AI-en ut hullene på dine vegne, og kildene den henter informasjon fra, er det du har gjort offentlig tilgjengelig.

Colleen Goepfert, en strategisk rådgiver som arbeider med teknologiselskaper i sterk vekst som navigerer organisatoriske endringer, har sett denne dynamikken akselerere under AI. Hun ser et tydelig mønster der selskaper investerer i verktøy og forventer transformasjon. "Det virkelige arbeidet er ikke å utforme verktøyet," sier hun. "Det er å utforme på nytt hvordan markedsføringen fungerer og blir godkjent." Hun har erfart at innføring av verktøy faktisk er den enkle delen. Det er effektiv og bærekraftig operasjonell endring som får de fleste organisasjoner til å stoppe opp.

Å bygge merkevarehjernen innebærer å dokumentere merkevarens stemme, målgruppepersoner, historiske resultatdata, retningslinjer for budskap og konkurranseposisjonering som levende infrastruktur AI henter fra hver gang den arbeider – ikke som en engangsøvelse i oppsett.

Hva CMO-er må ta eierskap til

CMO-ens rolle i innføringen av AI er ikke å være den mest teknisk kyndige personen i organisasjonen. Det er å skape forutsetningene som gjør det mulig for organisasjonen å bevege seg gjennom hvert trinn uten å hoppe over det strukturelle arbeidet som gjør det neste trinnet mulig.

Utpek en ansvarlig for AI-drift. Å forvente at alle i et markedsføringsteam skal utvikle like avanserte AI-ferdigheter, er både urealistisk og kontraproduktivt. Snell forklarer at "du egentlig bare trenger én person med dyp AI-kompetanse som kan utvikle ferdighetene og arbeidsflytene som deles på tvers av team."

Denne personen blir multiplikatoren som bygger malene, kontekstfilene og de repeterbare systemene alle andre drar nytte av. Uten en tydelig definert rolle forblir AI-innføringen personlig og sårbar. Når denne personen tar ferie, går ting i stykker. Enda verre er det når personen slutter – da forsvinner den institusjonelle kunnskapen ut døren sammen med dem.

Å sentralisere AI-driften tidlig, selv på en liten og fokusert måte, gir bedre resultater enn å fordele ansvaret på tvers av et team uten en felles standard.

Behandle IT som en forutsetning, ikke som en samtale i etterkant. Ing understreker dette poenget og påpeker at  

"IT-samordning er nå en forutsetning før noe arbeid egentlig begynner. Selskaper som lykkes med AI, behandler det som delt infrastruktur, ikke som et sideprosjekt her borte." 

Når AI-systemer begynner å berøre merkevareforvaltning, kampanjedata, samsvar og personidentifiserbare opplysninger, kan ikke markedsføringen operere isolert. Infrastruktursamtalen må finne sted før kampanjene gjør det.

Etabler tydelig styring over hva AI ikke skal avgjøre. Posisjonering, endelig budskap og alle beslutninger med omdømmemessig betydning må forbli hos menneskene som forstår merkevarefundamentet.

 AI genererer alternativer, og vi vet at det fortsatt vil finnes avveininger. Mennesker må foreta en siste gjennomgang for å legge inn filteret som sikrer at merkevarens essens består.

Når det gjelder å skape intern oppslutning, er den mest effektive tilnærmingen ofte ikke ovenfra og ned. 

Darrell Keezer, administrerende direktør i det digitale markedsføringsbyrået Candybox, valgte å legge grunnlaget for innføringen nedenfra og opp. Han fortalte teamet sitt at han ikke var sikker på hvordan AI skulle brukes, og inviterte dem til å finne det ut og arrangere en konkurranse. 

Teamet hans endte opp med å foreslå  elleve AI-initiativer, hvorav ni ble godkjent. Dette førte til $700,000 i ytterligere fortjeneste innen seks måneder. Ledelsens viktigste grep var å skape betingelsene som gjorde at teamet kunne ta eierskap til problemet og finne løsninger som kunne utnyttes på tvers av funksjoner. 

Å sentralisere AI-driften tidlig, på en liten og fokusert måte, slår en spredt innføring hver gang.

Bygg merkevaregrunnlaget før du tar AI i bruk i noe som er kundevendt. Dette arbeidet er selve kjernen i skalering.

Begynn med å dokumentere merkevarens stemme, personaer, historiske resultatdata, retningslinjer for budskap og konkurranseposisjonering i en form AI faktisk kan bruke. Hvis dette hoppes over, begynner hvert resultat på en blank side, uavhengig av hvor mye kontekst som finnes andre steder i organisasjonen.

Den menneskelige grensen

Etter hvert som AI hever minimumsnivået for hva alle markedsføringsteam kan produsere, flyttes forskjellen over mot bedre dømmekraft.

Ing ser denne endringen utspille seg i sanntid. "AI hever minimumsnivået," sier han. "Før AI var suksessen din som markedsfører i stor grad avhengig av dine egne evner. AI demokratiserer dette og jevner ut konkurransevilkårene." Når grunnnivået heves for alle, flyttes konkurransefortrinnet bort fra produksjonsvolum og over mot hva et team gjør med handlingsrommet AI skaper.

"Markedsføring har alltid vært en balanse mellom hjerte og fornuft," sier han. 

"Det ble veldig algoritmisk, som i: Hvordan får jeg riktig budskap til riktig person på riktig tidspunkt? Nå får vi se den kunstneriske delen gjøre comeback, fordi alle vil få tilgang til den vitenskapelige delen gjennom AI."

Team som beveger seg raskt uten et viktig merkevarelag under AI-bruken, vil oppdage at minimumsnivået har steget for alle, men at deres eget tak ikke har flyttet seg. Leffer formulerer lederutfordringen direkte og sier at de CMO-ene som kommer best posisjonert ut, er de som motstår presset om å vise fremdrift, og i stedet bygger infrastrukturen som faktisk gir en kumulativ effekt. Hastighet er et rimelig mål. Det har det alltid vært.

Men akkurat nå beveger de fleste team seg raskt gjennom stadier de faktisk ikke har fullført, noe som forklarer hvorfor AI-innføringer stopper opp. Avstanden mellom å se ut som om du er på trinn fire og faktisk være der, er nettopp der merkevarer mister særpreget sitt i stor skala. Når det gjelder merkevaren, er differensiering strategien. Hva er din?

Hva skjer videre  

For den nyeste innsikten kan du bli med i CMO Club, der du får intervjuer med markedsføringsledere og ressurser som kan hjelpe deg med å skape etterspørsel i virksomheten din.