Technologie-vicepresident Marketing ontleedt de AI-gestuurde marketingprocessen die haar organisatie aandrijven

Kathleen Booth is VP Marketing bij Sequel.io, waar ze zich richt op AI-eerstmarketing met een sterk merk. Ze is ook de maker van de nieuwsbrief Code Meets Creed, waarin ze onderzoekt hoe je AI-eerst kunt worden zonder uitsluitend AI-gedreven te worden.

We gingen met Kathleen om tafel om inzicht te krijgen in waar AI een meerwaarde biedt voor marketingteams — en waar het een risico vormt. Onderweg zette ze haar nuttigste AI-marketingworkflows uiteen. Dit is wat ze zei.

Vertrouwen, duidelijkheid en relevantie winnen altijd

Toen ik mijn loopbaan begon, dacht ik niet na over marketing zoals we die vandaag de dag definiëren. Ik begon als oprichter.

Ik heb Quintain Marketing meer dan tien jaar opgebouwd en geleid, en werkte met bedrijven in zeer uiteenlopende sectoren. Die ervaring heeft meer dan wat dan ook bepaald hoe ik over groei denk. Als je zo dicht op het werk zit, zie je wat resultaten oplevert, en ik zag steeds weer hetzelfde patroon: marketingmechanismen veranderen voortdurend, maar de fundamenten niet. Vertrouwen, duidelijkheid en relevantie winnen altijd.

Nadat ik het bureau had verlaten, nam ik leidinggevende functies binnen bedrijven op me, waaronder bij Pavilion, waar ik van dichtbij kon zien hoe duizenden leiders op het gebied van marktintroductie met veranderingen omgingen. Daar realiseerde ik me dat de oude draaiboeken niet meer werkten. Verkoopfunnels werden rumoeriger, kanalen raakten verzadigd en kopers waren moeilijker te bereiken — en nog moeilijker te overtuigen.

Nu ik bij Sequel.io werk, bevind ik me midden in een tweede omwenteling. Ik kwam binnen met de opdracht om marketing vanaf de grond op te bouwen op een AI-eerstmanier, met het merk voorop. Het bedrijf groeit snel — vorig jaar hebben we de omzet verdrievoudigd — en we hebben een sterke product-marktfit met een sterk onderscheidend product. Ik heb dus geluk, en de wind staat in de zeilen van mijn marketing.

Bij Sequel is AI niet zomaar een hulpmiddel of kanaal. Het verandert de manier waarop we werken, content creëren en kopers ons beoordelen. Het verkort de verkoopcyclus, verlaagt de kosten van productontwikkeling en helpt ons nieuwe productreleases in een ongekend tempo uit te brengen. Maar AI overspoelt de markt ook met meer ruis dan ooit, wat een paradox creëert.

Hoe meer content we kunnen produceren, hoe belangrijker smaak, beoordelingsvermogen en menselijke verbinding worden. Ik onderzoek dit thema in mijn Substack-nieuwsbrief, Code Meets Creed. Niet alleen hoe je AI gebruikt, maar ook hoe je er leiding aan geeft. Hoe je teams bouwt die AI-eerst zijn zonder uitsluitend AI-gedreven te worden. Hoe je merk, creativiteit en ethiek behoudt in een tijd die snelheid en schaal beloont.

Als er een rode draad in mijn loopbaan zit, dan is het deze: ik ben gegaan van marketing uitvoeren naar marketing leiden en vervolgens naar opnieuw nadenken over wat marketing betekent in een wereld die door AI wordt gedreven. Ik denk niet dat we aan het einde van die transformatie zijn. Volgens mij staan we nog maar aan het begin en zoeken we dit allemaal in real time uit.

Een slank marketingteam met grote slagkracht

Ik geef leiding aan marketing en bedrijfsontwikkeling bij Sequel.io, en het is bewust een slank team met grote slagkracht.

We zijn een door durfkapitaal gefinancierd bedrijf in de Series-A-fase, dus de organisatie is niet groot. Het team bestaat uit een handvol fulltime marketeers, twee BDR's en een combinatie van parttime ondersteuning en ondersteuning door bureaus. Onze reikwijdte is echter breed. We zijn verantwoordelijk voor merk, vraaggeneratie, productmarketing, evenementen- en partnermarketing en uitgaande marketing. De functies zijn niet strikt van elkaar gescheiden; het is één systeem dat 100% van de verkoop pijplijn van het bedrijf genereert.

We hebben bewust afstand genomen van betaalde kanalen en richten ons op wat momenteel vertrouwen en verkoop pijplijn voor ons opbouwt: evenementen, diners voor leidinggevenden, uitgaande marketing, partnerschappen en organische sociale media. Zoekmarketing verandert voor ons, vooral nu AI de manier waarop mensen informatie ontdekken verandert. We investeren ook fors in het inzetten van ons eigen product als kanaal, door betrokkenheidsdata te gebruiken om onze marktintroductiebeweging aan te sturen.

De complexiteit zit niet in de schaal, maar in de ambitie. We positioneren het bedrijf opnieuw: van een webinarplatform naar een door AI aangedreven betrokkenheidslaag voor de website. Tegelijkertijd bouwen we een AI-eerstmarketingorganisatie. Dit betekent dat we opnieuw nadenken over hoe werk wordt gedaan, waar mensen de meeste waarde toevoegen en hoe we beoordelingsvermogen en smaak naast automatisering kunnen operationaliseren.

Wat we bouwen is kenmerkend voor de richting waarin marketingorganisaties zich ontwikkelen. We zien de verkoop pijplijn verdubbelen en zelfs verdrievoudigen, zonder een overeenkomstige toename in uitgaven of personeelsomvang. AI zorgt voor die hefboomwerking, niet als vervanging van mensen, maar als krachtvermenigvuldiger. Dit komt tot uiting in statistieken die voorheen minder belangrijk waren, vooral ARR per FTE. Voor mij wordt dit een van de duidelijkste signalen van marketingeffectiviteit in dit nieuwe tijdperk.

Hoe AI tot drie grote veranderingen in marketing heeft geleid

AI heeft de manier waarop we werken op veel manieren veranderd. Dit zijn de drie grootste voorbeelden die bij me opkomen:

Het contentmarketingproces opnieuw definiëren

De grootste verandering was niet het invoeren van AI-tools; het was het veranderen van de manier waarop het werk verloopt. We zijn overgestapt op een 'bookendmodel' voor content. AI bevindt zich in het midden, maar mensen beheren de uiteinden. Elk stuk content begint met een visie van een echt persoon. Vervolgens vat AI die gedachtegang samen en genereert het een eerste concept. Voordat er iets wordt gepubliceerd, geeft een mens het vorm, verfijnt het en test het kritisch.

Dat veranderde de rol van de marketeer snel. Minder tijd starend naar een lege pagina, meer tijd om na te denken, te redigeren en beslissingen te nemen. De output is sneller, maar voelt ook doelgerichter omdat deze vanaf het begin verankerd is in een echt perspectief.

Problemen in ICP's en berichtgeving blootleggen

Een andere grote verandering had te maken met het structureren van onze bedrijfsopvattingen. We hebben trainingsdocumenten opgesteld die dienen als de centrale informatiebron voor onze persona's, ICP, berichtgeving en merkstem. Het klinkt eenvoudig, maar het is een van de meest impactvolle dingen die we hebben gedaan.

AI bracht de eerdere vaagheid ervan aan het licht. Als je input niet duidelijk is, vallen de outputs uiteen.

Nu bereikt die gedeelde basis meerdere doelen tegelijk. Ze zorgt voor consistentie in alles wat we op de markt brengen. Ze versnelt het inwerkproces omdat nieuwe medewerkers een duidelijk vertrekpunt hebben. En ze stelt het hele team in staat sneller met AI te werken, omdat we allemaal dezelfde definities hanteren.

Opnieuw nadenken over capaciteit

De derde verandering betreft de manier waarop we over capaciteit denken. Marketing is altijd beperkt geweest. Er is nooit genoeg tijd of personeel, maar de standaardreactie was vroeger om minder prioriteit te geven aan zaken of om meer personeel te vragen. Nu is de eerste vraag anders: "Kan dit worden geautomatiseerd?"

We zijn elke workflow gaan bekijken vanuit het perspectief van de uit te voeren taken. Wat zijn de afzonderlijke stappen, en voor welke daarvan is menselijk beoordelingsvermogen nodig in plaats van patroonherkenning of synthese? AI vervangt het werk niet, maar verandert wel waar mensen hun tijd aan besteden.

Die verandering is subtiel, maar verandert veel. Ze stimuleert ons om de onderdelen van het werk te beschermen die gevoel voor kwaliteit, context en creativiteit vereisen, en de rest agressief te automatiseren.

Hoe AI dynamische concurrentie-informatie kan aandrijven

We hebben een van onze nuttigste workflows rondom concurrentie-informatie gebouwd. Vroeger was dit handmatig en inconsistent. Iemand controleerde periodiek de websites van concurrenten, nam persberichten vluchtig door en werkte misschien een of twee dia's bij. Tegen de tijd dat de informatie verkoopgesprekken bereikte, was deze al verouderd.

Nu is het een wekelijks, door AI aangedreven systeem dat van begin tot eind draait.

Allereerst monitort AI voortdurend. Het verzamelt updates van websites van concurrenten, productpagina's, prijswijzigingen, vacatures, financieringsnieuws, klantenaankondigingen en content. In plaats van dat iemand op zoek gaat naar signalen, brengt AI de signalen naar ons toe.

Vervolgens vat AI samen wat belangrijk is. Niet alleen wat er is veranderd, maar ook waarom dat belangrijk is. Richt een concurrent zich op een hoger marktsegment? Veranderen ze hun positionering? Lanceren ze in een nieuwe categorie? Werven ze mensen voor een capaciteit die op een verandering in hun routekaart wijst?

Dit wordt een wekelijkse rapportage over concurrentie-informatie voor het hele bedrijf. Deze is leesbaar, bevat een duidelijke visie en richt zich op implicaties, niet alleen op informatie.

Maar het belangrijkere deel vindt achter de schermen plaats. Diezelfde output voedt gestructureerde kennisbestanden over concurrenten. Elke concurrent heeft een actueel profiel dat wekelijks wordt bijgewerkt. Positionering, sterke en zwakke punten, productmogelijkheden, prijssignalen, doelpersona's en recente ontwikkelingen. Vertrouwen, duidelijkheid en relevantie zullen altijd winnen.

Die bestanden vormen vervolgens de basis voor al het andere, waaronder zichzelf bijwerkende concurrentiekaarten, verkooppresentaties die actueel blijven zonder handmatig herwerk en raamwerken voor het omgaan met bezwaren die weerspiegelen wat er op de markt gebeurt, niet wat zes maanden geleden waar was. Zelfs het werk rond berichtgeving en positionering aan de marketingkant put uit dezelfde bron.

Concurrentie-informatie wordt zo een dynamisch systeem in plaats van een statisch artefact. AI verzorgt de monitoring en synthese op schaal. Mensen beoordelen, verfijnen en beslissen waarop ze actie ondernemen.

Het resultaat is dat het hele bedrijf werkt met een actueler, gedeeld begrip van de markt. De verkoop gaat beter voorbereid gesprekken in, zonder telkens een afzonderlijke inspanning voor verkoopondersteuning nodig te hebben wanneer er iets verandert.

Gedachten van Kathleen

AI verzorgt de monitoring en synthese op schaal. Mensen beoordelen, verfijnen en beslissen waarop ze actie ondernemen. 

Waarom marketeers moeten overstappen op systemen

Campagne-uitvoering leent zich bij uitstek voor een herziening vanuit een AI-eerstperspectief.

De meeste teams voeren campagnes nog steeds uit zoals een paar jaar geleden: lineair, kanaalspecifiek, traag om te lanceren en aan te passen.

Dat model werkt niet in een wereld die door AI wordt versterkt.

We zijn campagnes opnieuw gaan ontwerpen als systemen in plaats van als eenmalige lanceringen. Elke campagne begint met een kernvisie, maar van daaruit helpt AI ons vrijwel onmiddellijk een volledige reeks middelen voor verschillende kanalen te genereren. E-mail, outboundreeksen, landingspagina’s, variaties voor sociale media en koppelingen met evenementen. Niet perfect, maar voldoende om snel de markt op te gaan.

De grootste verandering vindt na de lancering plaats. In plaats van een campagne live te zetten en op de resultaten te wachten, voeren we voortdurend prestatiegegevens terug het systeem in. AI helpt die gegevens te synthetiseren en stelt voor waar we moeten bijsturen — van berichtgeving en doelgroepselectie tot volgorde en timing — zodat de campagne zich vrijwel in realtime ontwikkelt.

We hebben twee duidelijke resultaten gezien. Ten eerste: snelheid. Campagnes waarvoor vroeger weken nodig waren om ze te plannen en te lanceren, vinden nu binnen enkele dagen plaats. Ten tweede: de snelheid waarmee we leren. We voeren meer tests uit, krijgen sneller feedback en verbeteren terwijl de campagne nog live is, in plaats van achteraf een evaluatie te doen.

Het systeem is niet volledig autonoom. Mensen beslissen nog steeds wat er getest en gewijzigd moet worden, maar het systeem is hechter. En het dwingt ons tot een andere mentaliteit — je lanceert niet langer campagnes; je beheert levende systemen die in de loop van de tijd beter worden.

Wanneer AI gegevens informeert, vellen mensen het oordeel

Denk er niet over na in termen van wat AI doet versus wat mensen doen. Het gaat er meer om waar oordeelsvermogen van belang is en waar niet.

AI is nu onmisbaar voor alles wat baat heeft bij synthese, patroonherkenning of snelheid. We gebruiken het om betrokkenheidsgegevens uit onze webinars en website te analyseren, signalen op account- en contactniveau zichtbaar te maken en te helpen bepalen waarop het verkoopteam zich moet richten. Het ondersteunt onderzoek, concurrentieanalyse, SEO-structuur, campagneplanning en het genereren van eerste versies van content en outboundcommunicatie.

Het bepaalt ook steeds meer onze aanpak van timing en relevantie: welke onderwerpen aanslaan, welke accounts momentum krijgen en waar we extra moeten inzetten. Voorheen kostte die vorm van signaalverwerking dagen. Nu gebeurt die vrijwel in realtime.

Maar de beslissingen die ertoe doen, blijven bij mensen. Daaronder vallen positionering, verhaal en merkstem: wat we kiezen om te zeggen en, minstens zo belangrijk, wat we kiezen om niet te zeggen. Daarvoor is context nodig die niet in een dataset staat. Daarvoor is smaak nodig.

Hetzelfde geldt voor prioritering op het hoogste niveau: waarop we inzetten, welke markten we benaderen en hoe we de kortetermijnpijplijn afwegen tegen het merk op lange termijn. AI kan die beslissingen informeren, maar zou ze niet moeten nemen.

Alles wat met vertrouwen te maken heeft, blijft ook mensenwerk. Relaties met klanten, gesprekken met bestuurders en gemeenschapsvorming — de nuance in die interacties doet ertoe. Je kunt dat niet uitbesteden zonder juist datgene aan te tasten wat je probeert op te bouwen.

De grens ligt dus niet vast, maar het principe blijft hetzelfde. Als het werk bestaat uit het verwerken van informatie, het opschalen van output of het herkennen van patronen, zou AI het meeste ervan moeten doen. Als het werk oordeelsvermogen, smaak of vertrouwen vereist, blijft het mensenwerk.

De nadelen van AI-gebruik in marketing

Het meest voor de hand liggende voordeel van AI is output en efficiëntie.

We voeren meer campagnes, produceren meer content, brengen meer producten uit en ondersteunen het verkoopteam sneller zonder extra personeel aan te nemen. Dit vertaalt zich in een aanzienlijke verbetering van de pijplijndekking bij relatief gelijkblijvende uitgaven. De exacte cijfers blijven zich ontwikkelen, maar we hebben een stijging gezien waardoor we de pijplijn kunnen verdubbelen voordat we druk voelen om het team te verdubbelen. Dat was eerder niet mogelijk.

AI verbetert ook de doorlooptijden. Taken die vroeger dagen kostten, duren nu uren. Campagnes bereiken sneller de markt. De opvolging door het verkoopteam verloopt strakker. We reageren vrijwel in realtime op marktveranderingen in plaats van te werken met inzichten van vorige maand. Ons BDR-team is daar een goed voorbeeld van; vroeger waren ze elke maandag de hele dag bezig met de voorbereiding van outboundactiviteiten. Dat was elke week een volledige werkdag. Nu komen ze op maandag binnen en beginnen ze meteen met outboundactiviteiten. Dat is een efficiëntiewinst van 20%, wat enorm is.

Maar daar staan nadelen tegenover.

De grootste afweging is dat de lat voor kwaliteit hoger komt te liggen. Wanneer iedereen meer kan produceren, daalt de gemiddelde kwaliteit. We zien meer generieke content en meer eenvormigheid. Als we niet oppassen, kunnen we middelmatigheid zeer snel opschalen.

AI verschuift ook knelpunten. Productie is niet langer de beperkende factor; oordeelsvermogen is dat wel. Redactie, smaak en besluitvorming nemen nu onevenredig veel tijd in beslag. Niet iedereen past zich vanzelf aan die verschuiving aan.

We lopen ook het risico op een vals gevoel van zekerheid. AI kan iets overtuigend laten klinken, zelfs wanneer het niet klopt. Zonder sterke domeinkennis of duidelijke standpunten brengen we gemakkelijk werk uit dat verzorgd aanvoelt, maar inhoud mist.

Het netto-effect is positief, maar het brengt uitdagingen met zich mee. We winnen aan slagkracht, snelheid en schaal, maar nemen ook de verantwoordelijkheid op ons om bewuster te bepalen hoe goed eruitziet en gedisciplineerder te zijn in het beschermen daarvan.

Waarom AI de huidige mindset uitdaagt

AI dwong me het idee los te laten dat meer content gelijkstaat aan meer resultaten. Het grootste deel van mijn carrière geloofde ik impliciet dat er, als ik genoeg produceerde, vanzelf iets zou doorbreken. Volume was een graadmeter voor momentum in blogs, e-mails, campagnes enzovoort. Maar deze aanpak weerspiegelt gebrekkige besluitvormingskaders waarop veel marketingteams nog steeds vertrouwen.

AI doorbrak die aanname snel. Nu kan iedereen op schaal produceren. De marginale waarde van nog een stuk content is bijna nul geworden als het niets origineels of betekenisvols zegt.

Het voordeel verschoof. Het gaat niet langer om wie het meeste kan creëren. Het gaat erom wie iets kan creëren dat de moeite waard is om aandacht aan te besteden.

Dit dwong ons om onze manier van werken te veranderen. We besteden minder tijd aan de vraag: “Hoe produceren we meer?” en meer tijd aan de vragen: “Is dit onderscheidend? Weerspiegelt het een echt standpunt? Zou het iemand iets kunnen schelen als dit niet bestond?”

AI heeft content als kanaal niet om zeep geholpen; het heeft alleen de illusie weggenomen dat volume het antwoord was.

AI schiet tekort waar het er het meest toe doet

AI schiet tekort op de gebieden die geweldige marketing definiëren. Ik verwachtte dat AI meer zou helpen bij differentiatie. Dat is niet gebeurd. Als er al iets is, heeft het tegenovergestelde plaatsgevonden. Wanneer iedereen vergelijkbare tools gebruikt die met vergelijkbare gegevens zijn getraind, begint de output naar elkaar toe te groeien. Je krijgt content die technisch correct maar saai is. Het beantwoordt de vraag, maar het zorgt er niet voor dat je erom geeft.

Dan is er het merk. AI kan een stem nabootsen als je het goed genoeg traint, maar het bedenkt er zelf geen. Het heeft geen smaak of overtuiging. Die dingen komen voort uit geleefde ervaring, uit het nemen van beslissingen en leven met de gevolgen daarvan.

Een goed voorbeeld is toen we AI probeerden te gebruiken om onze startpagina te herschrijven. We voerden alles in. Onze positionering, productdetails, ICP, concurrentiecontext en zelfs voorbeelden van berichten die we goed vonden. Op papier beschikte het over alle ingrediënten die nodig waren om iets sterks te produceren. En de output was… goed.

Het zei de juiste dingen over ons product en onze categorie, en het zou zich prima staande houden in vergelijking met veel concurrenten.

Maar dat was nu juist het probleem — het klonk als de startpagina's van veel van onze concurrenten. Het had geen scherpte. Geen spanning. Geen standpunt waardoor je zou stoppen en denken: “Dit is anders.” Het legde uit wat we doen, maar het liet je niet voelen waarom dat ertoe deed en creëerde geen betekenisvolle afstand tot concurrenten.

Uiteindelijk gebruikten we delen ervan als uitgangspunt, maar de definitieve versie vereiste aanzienlijke menselijke tussenkomst. We herschreven koppen, scherpten het verhaal aan, brachten sterkere standpunten in en werden veel bewuster in wat we benadrukten en wat we weglieten.

Die ervaring veranderde mijn kijk op AI in merkwerk. Het is erg goed in het bereiken van competentie. Het is niet goed in het bereiken van onderscheidend vermogen. En in een markt waarin iedereen toegang heeft tot dezelfde tools, is “goed genoeg” precies wat je onzichtbaar maakt.

Hoe AI de toekomstige koers van marketingteams vormgeeft

AI heeft de vorm van ons team niet zozeer veranderd als wel de koers ervan. Een of twee jaar geleden zouden we, toen de pipelinedoelen toenamen, extra mensen hebben aangenomen: een productmarketeer, een lifecyclemarketeer, een verantwoordelijke voor veldevenementen. Marketingteams zijn van oudsher op deze manier opgeschaald.

Dat hebben we niet gedaan. In plaats daarvan hebben we ons huidige team aangevuld met AI en de grenzen opgezocht van wat we kunnen bereiken zonder mensen toe te voegen. Dit heeft ons gedwongen gedisciplineerder te worden over wat echt een mens vereist en waar AI ons team kan uitbreiden.

Het resultaat is een kleiner team dat op een niveau opereert waarvoor eerder aanzienlijk meer mensen nodig waren.

De toekomstige richting is nog interessanter. Onze volgende aanwerving zal waarschijnlijk geen traditionele functionele marketeer zijn. Het wordt waarschijnlijk een go-to-market-engineer — iemand die binnen de volledige marketingorganisatie kan werken om mogelijkheden te identificeren voor AI om te automatiseren, integreren en hefboomeffect te creëren. Dat is een heel ander profiel.

Dit is een aanwerving met een veel groter hefboomeffect dan het toevoegen van nog een individuele bijdrager binnen één kanaal of functie. Als deze rol goed wordt uitgevoerd, maakt hij efficiëntie over de hele linie mogelijk. Hij creëert capaciteit, waardoor we later specialisten kunnen aantrekken op gebieden waar AI menselijke expertise echt niet kan vervangen.

Het team wordt dus niet per se eerst groter; het wordt sterker geautomatiseerd en door AI ondersteund.

Waarom één eigenschap zwaarder weegt dan technische kennis bij de invoering van AI

Marketingteams hebben meer mensen nodig met wat ik altijd een hoge factor voor “het-uitzoeken” heb genoemd. Deze mensen lopen tegen een obstakel aan en stoppen daar niet. Ze gaan dieper, testen dingen en maken ze kapot, en volgen aanwijzingen totdat iets werkt. Die eigenschap is in een wereld met AI belangrijker dan welke specifieke vaardigheden dan ook, omdat tools te snel veranderen om ze volledig te beheersen.

Wat telt, is nieuwsgierigheid — een oprechte wens om te begrijpen hoe iets werkt en wat het kan worden. De mensen in ons team die goed gedijen met AI zijn niet per se de meest technische. Het zijn degenen die een nieuwe tool openen en meteen beginnen te experimenteren. Ze wachten niet op toestemming of een perfecte toepassing; ze proberen het gewoon.

Dat zorgt voor meer slagkracht en voorkomt het grootste risico dat ik momenteel zie: een gebrek aan verbeeldingskracht. De organisaties die winnen, zullen niet de organisaties zijn met de beste tools. Het zullen de organisaties zijn met de meest nieuwsgierige mensen.

Gedachten van Kathleen

Tools veranderen te snel om ze volledig te beheersen. Nieuwsgierigheid is wat telt.

Waarom marketingleiders zich eerst op de basis moeten richten

Dit is mijn advies:

Zorg eerst dat je basis op orde is voordat je achter tools aangaat. Het is verleidelijk om te beginnen met gebruiksscenario's en experimenten, nieuwe platforms, nieuwe prompts of nieuwe workflows. Maar als je ICP vaag is, je positionering onduidelijk is of je team geen gedeeld begrip van je merk heeft, zal AI die inconsistentie alleen maar versterken.

Begin daar.

Ten tweede: neem nieuwsgierigheid aan en beloon die. Mensen die met AI meer slagkracht creëren, wachten niet op draaiboeken. Ze testen, maken dingen stuk en zoeken zelf uit hoe alles werkt. Die instelling stapelt zich sneller op dan welke afzonderlijke tool ook.

Ten derde: bescherm wat niet geautomatiseerd zou moeten worden. We lopen het risico snelheid te optimaliseren en kwijt te raken wat marketing effectief maakt. Dit omvat oorspronkelijk denkwerk, gevoel voor kwaliteit en menselijke verbinding. AI kan de output opschalen, maar kan beoordelingsvermogen of vertrouwen niet vervangen. Als je die actief niet beschermt, eroderen ze. Gebruik AI dus agressief waar het meer slagkracht creëert, maar wees gedisciplineerd over waar het niet thuishoort.

En tot slot: accepteer dat dit geen eenmalige verandering is. Het is een voortdurende herschrijving van de manier waarop marketing werkt. Leiders die het goed doen, zullen het niet perfect krijgen. Ze zullen zich blijven aanpassen zonder hun eigen visie te verliezen.

Volg mee

Je kunt contact opnemen met Kathleen Booth via LinkedIn en haar werk volgen bij Sequel.io. Je kunt ook haar Substack en persoonlijke website bekijken.

Er volgen nog meer interviews met experts op The CMO Club!