Technologiedirecteur Marketing ontleedt de AI-marketingwerkstromen die haar organisatie aandrijven

Kathleen Booth is VP Marketing bij Sequel.io, waar ze zich richt op AI-gerichte marketing met een sterke focus op het merk. Ze is ook de bedenker van de nieuwsbrief Code Meets Creed, waarin ze onderzoekt hoe je AI-eerst kunt worden zonder uitsluitend AI-gericht te worden.

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

Vertrouwen, duidelijkheid en relevantie winnen altijd

Toen ik aan mijn carrière begon, dacht ik niet na over marketing zoals we die vandaag definiëren. Ik begon als oprichter.

Ik heb Quintain Marketing meer dan tien jaar opgebouwd en geleid, waarbij ik samenwerkte met bedrijven uit uiteenlopende sectoren. Die ervaring heeft meer dan wat ook bepaald hoe ik over groei denk. Wanneer je zo dicht op het werk zit, zie je wat resultaten oplevert, en ik zag steeds 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. Daar zag ik van dichtbij hoe duizenden go-to-marketleiders met veranderingen omgingen. Toen realiseerde ik me dat de oude draaiboeken niet meer werkten. Funnels werden lawaaieriger, kanalen raakten verzadigd en kopers waren moeilijker te bereiken — en nog moeilijker te overtuigen.

Nu bevind ik me bij Sequel.io midden in een tweede reset. Ik kwam binnen met de opdracht om vanaf de grond af aan marketing op te bouwen op een AI-eerst- en merkgerichte manier. Het bedrijf groeit snel — onze omzet is vorig jaar verdrievoudigd — en we hebben een sterke product-marktfit met een sterk onderscheidend product. Ik heb dus geluk, en de wind zit in de zeilen van mijn marketing.

Bij Sequel is AI niet zomaar een tool of kanaal. Het verandert de manier waarop we werken, content creëren en waarop kopers ons beoordelen. Het verkort de verkoopcyclus, verlaagt de kosten van productontwikkeling en helpt ons nieuwe productreleases in een krankzinnig 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 waardevoller smaak, beoordelingsvermogen en menselijke verbinding worden. Ik verken dit thema in mijn Substack-nieuwsbrief, Code Meets Creed. Niet alleen hoe je AI gebruikt, maar ook hoe je er leiding door geeft. Hoe je teams bouwt die AI-eerst zijn zonder uitsluitend AI-gericht te worden. Hoe je vasthoudt aan merk, creativiteit en ethiek in een tijd waarin snelheid en schaal worden beloond.

Als er een rode draad in mijn carrière zit, is het deze: ik ben van marketing uitvoeren naar marketing leiden gegaan en vervolgens gaan heroverwegen wat marketing betekent in een door AI aangedreven wereld. 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 realtime uit.

Een slank marketingteam met grote impact

Ik geef leiding aan marketing en business development bij Sequel.io, en het is bewust een slank team met grote impact.

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, vraagcreatie, productmarketing, field- en partnermarketing en outbound. De functies zijn niet strikt van elkaar gescheiden; het is één systeem dat 100% van de pipeline van het bedrijf genereert.

We zijn bewust afgestapt van betaalde kanalen en richten ons op wat momenteel vertrouwen en pipeline voor ons opbouwt: field-events, diners voor executives, outbound, partnerships en organische social media. Zoekmarketing is voor ons in ontwikkeling, vooral nu AI de manier waarop mensen dingen ontdekken verandert. We investeren ook flink in het inzetten van ons eigen product als kanaal, door betrokkenheidsgegevens te gebruiken om onze go-to-marketbeweging 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-eerst marketing-organisatie. Dat betekent dat we opnieuw moeten 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 pipeline verdubbelen en soms zelfs verdrievoudigen, zonder een overeenkomstige toename in uitgaven of personeelsbezetting. AI biedt die hefboomwerking, niet als vervanging van mensen, maar als krachtvermenigvuldiger. Dat komt tot uiting in statistieken die eerder minder belangrijk waren, vooral ARR per FTE. Voor mij wordt dit een van de duidelijkste signalen van marketingeffectiviteit in dit volgende 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 gebruik van AI-tools; het was de verandering in de manier waarop het werk verloopt. We zijn voor content overgestapt op een model met een menselijke start en afronding. AI zit in het midden, maar mensen zijn verantwoordelijk voor de begin- en eindfase. 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 onderwerpt het aan een kritische toets.

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 is gebaseerd op 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 gemaakt die dienen als enige bron van waarheid 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 resultaten uiteen.

Nu bereikt die gedeelde basis meerdere doelen tegelijk. Deze zorgt voor consistentie in alles wat we op de markt brengen. De onboarding verloopt sneller omdat nieuwe medewerkers een duidelijk startpunt hebben. En het stelt het hele team in staat om sneller met AI te werken, omdat we allemaal vanuit dezelfde definities opereren.

Opnieuw nadenken over capaciteit

De derde verandering heeft te maken met hoe we over capaciteit denken. Marketing is altijd beperkt geweest. Er is nooit genoeg tijd of personeel, maar de standaardreactie was vroeger om minder prioriteiten te stellen 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 te realiseren taken. Wat zijn de afzonderlijke stappen, en voor welke daarvan is menselijk inzicht 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 heeft grote gevolgen. Ze zet ons ertoe aan de onderdelen van het werk te beschermen waarvoor smaak, context en creativiteit nodig zijn, en de rest agressief te automatiseren.

Hoe AI dynamische concurrentie-informatie kan aandrijven

We hebben een van onze nuttigste workflows rond concurrentie-informatie gebouwd. Vroeger was dit handmatig en inconsistent. Iemand controleerde periodiek websites van concurrenten, nam persberichten vluchtig door en werkte misschien een of twee dia's bij. Tegen de tijd dat de informatie in verkoopgesprekken terechtkwam, 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, aankondigingen van klanten en content. In plaats van dat iemand op zoek moet 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. Beweegt een concurrent zich naar een hoger marktsegment? Veranderen ze hun positionering? Lanceren ze een nieuwe categorie? Werven ze mensen voor een capaciteit die op een verandering in hun roadmap wijst?

Dit wordt een wekelijkse briefing 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 belangrijkste onderdeel vindt achter de schermen plaats. Diezelfde output voedt gestructureerde kennisbestanden over concurrenten. Elke concurrent heeft een levend 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, verkoopdecks die actueel blijven zonder handmatig opnieuw te moeten worden bewerkt, en kaders 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.

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

Het resultaat is dat het hele bedrijf opereert met een actueler, gedeeld begrip van de markt. Sales gaat beter voorbereid gesprekken in, zonder telkens een afzonderlijke enablement-inspanning 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 moeten ondernemen. 

Waarom marketeers moeten overstappen op systemen

Campagne-uitvoering leent zich uitstekend 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 door AI ondersteunde wereld.

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

De grotere verschuiving vindt na de lancering plaats. In plaats van een campagne live te zetten en op resultaten te wachten, voeren we voortdurend prestatiegegevens terug naar het systeem. AI helpt die gegevens samen te vatten en geeft aan waar we moeten bijsturen — van boodschap en targeting tot volgorde en timing — zodat de campagne zich vrijwel in realtime ontwikkelt.

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

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

Wanneer AI gegevens informeert, nemen mensen de beslissingen

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 sales zich moet richten. Het ondersteunt onderzoek, concurrentieanalyse, SEO-structuur, campagneplanning en het genereren van eerste versies voor content en outbound.

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 dit soort signaalverwerking dagen. Nu gebeurt het vrijwel in realtime.

Maar de beslissingen die ertoe doen, blijven bij mensen. Dit omvat 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: waar we op inzetten, welke markten we benaderen en hoe we de kortetermijnpijplijn afwegen tegen het langetermijnmerk. 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 leidinggevenden, gemeenschapsopbouw — de nuance in die interacties is belangrijk. Je kunt dat niet uitbesteden zonder precies datgene uit te hollen wat je probeert op te bouwen.

De grens ligt dus niet vast, maar het principe is consistent. Als het werk draait om het verwerken van informatie, het opschalen van output of het herkennen van patronen, zou AI het grootste deel ervan moeten doen. Als het werk draait om oordeelsvermogen, smaak of vertrouwen, blijft het mensenwerk.

De nadelen van het gebruik van AI 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 sales sneller zonder het personeelsbestand uit te breiden. Dit vertaalt zich in een betekenisvolle toename van de pijplijndekking bij relatief gelijkblijvende uitgaven. De exacte cijfers zijn nog in ontwikkeling, maar we zien een stijging 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 sales is strakker. We reageren vrijwel in realtime op marktveranderingen in plaats van te werken met inzichten van vorige maand. Ons BDR-team is een goed voorbeeld; vroeger besteedden ze elke maandag aan de voorbereiding van outbound. Dat was elke week een volledige dag. Nu komen ze op maandag binnen en beginnen ze meteen met outbounden. Dat is een efficiëntiewinst van 20%, wat enorm is.

Maar daar staan ook 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 voorzichtig zijn, 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 juist laten klinken, ook als dat niet zo is. Zonder sterke domeinkennis of duidelijke visies leveren we gemakkelijk werk op dat gepolijst aanvoelt, maar inhoud mist.

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

Waarom AI de huidige denkwijze uitdaagt

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

AI doorbrak die veronderstelling snel. Nu kan iedereen op grote schaal produceren. De marginale waarde van nog een stuk content is tot vrijwel nul gedaald 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 daadwerkelijk standpunt? Zou het iemand iets kunnen schelen als dit niet bestond?”

AI heeft content niet als kanaal 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 veranderd, dan is het tegenovergestelde het geval. Wanneer iedereen vergelijkbare tools gebruikt die met vergelijkbare gegevens zijn getraind, begint de uitvoer 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 iets kan schelen.

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

Een goed voorbeeld is de keer dat we AI probeerden te gebruiken om onze startpagina te herschrijven. We voerden alles in. Onze positionering, productdetails, ICP, context van concurrenten en zelfs voorbeelden van boodschappen die we goed vonden. Op papier had het alle ingrediënten die nodig waren om iets sterks te produceren. En de uitvoer was… goed.

Er stonden de juiste dingen in over ons product en onze categorie, en het zou het prima doen 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 even stilstaat en denkt: “Dit is anders.” Het legde uit wat we doen, maar liet je niet voelen waarom het ertoe deed en zorgde niet voor een betekenisvol onderscheid ten opzichte van concurrenten.

Uiteindelijk gebruikten we delen ervan als vertrekpunt, maar voor de definitieve versie was aanzienlijke menselijke tussenkomst nodig. We herschreven koppen, scherpten het verhaal aan, brachten sterkere meningen naar voren 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 geweldig 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 minder veranderd dan zijn koers. Een of twee jaar geleden zouden we, toen de doelen voor de verkooppijplijn stegen, extra personeel hebben aangenomen: een productmarketeer, een levenscyclusmarketeer, 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. Hierdoor moesten we gedisciplineerder worden in het bepalen waarvoor echt een mens nodig is en waar AI ons team kan uitbreiden.

Het resultaat is een kleiner team dat opereert op een niveau waarvoor voorheen aanzienlijk meer personeel nodig was.

De toekomstige richting is nog interessanter. Onze volgende aanwinst zal waarschijnlijk geen traditionele functionele marketeer zijn. Het wordt waarschijnlijk een ingenieur voor marktintroductie — iemand die binnen de gehele marketingorganisatie kan werken om mogelijkheden te identificeren voor AI om te automatiseren, integreren en slagkracht te creëren. Dat is een heel ander profiel.

Dit is een aanwerving met veel meer slagkracht dan het toevoegen van nog een individuele bijdrager aan één kanaal of functie. Als die rol goed wordt ingevuld, ontsluit deze efficiëntie in alles wat we doen. De rol creëert capaciteit, waardoor we later specialisten kunnen aannemen op gebieden waar AI menselijke expertise echt niet kan vervangen.

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

Waarom één eigenschap belangrijker is dan technische kennis bij de invoering van AI

Marketingteams hebben meer mensen nodig met wat ik altijd een hoge “uitzoekfactor” heb genoemd. Deze mensen lopen tegen een obstakel aan en houden daar niet op. Ze gaan dieper, testen en breken dingen, en volgen aanwijzingen totdat iets werkt. Die eigenschap is in een AI-wereld belangrijker dan welke specifieke vaardigheden dan ook, omdat tools te snel veranderen om ze volledig onder de knie te krijgen.

Wat telt, is nieuwsgierigheid — een oprechte wens om te begrijpen hoe iets werkt en wat het zou kunnen 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 perfect toepassingsscenario; ze proberen het gewoon.

Dat zorgt voor hefboomwerking 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 hulpmiddelen. Het zullen de organisaties zijn met de meest nieuwsgierige mensen.

Gedachten van Kathleen

Hulpmiddelen veranderen te snel om ze te beheersen. Wat telt, is nieuwsgierigheid.

Waarom marketingleiders zich eerst op de fundamenten moeten richten

Dit is mijn advies:

Zorg eerst dat je basis op orde is voordat je achter hulpmiddelen aanjaagt. Het is verleidelijk om te beginnen met toepassingen en experimenten, nieuwe platforms, nieuwe instructies of nieuwe workflows. Maar als je ICP vaag is, je positionering onduidelijk is of je team geen gedeeld beeld heeft van je merk, zal AI die inconsistentie alleen maar versterken.

Begin daar.

Neem ten tweede mensen aan die nieuwsgierig zijn en beloon nieuwsgierigheid. Mensen die met AI hefboomwerking creëren, wachten niet op draaiboeken. Ze testen, maken dingen kapot en zoeken zelf uit hoe alles werkt. Die instelling werpt sneller vruchten af dan welke afzonderlijke tool dan ook.

Bescherm ten derde wat niet geautomatiseerd moet worden. We lopen het risico snelheid te optimaliseren en te verliezen wat marketing effectief maakt. Dit omvat origineel denkwerk, gevoel voor kwaliteit en menselijk contact. AI kan de productie opschalen, maar kan beoordelingsvermogen of vertrouwen niet vervangen. Als je die zaken niet actief beschermt, eroderen ze. Gebruik AI dus agressief waar het hefboomwerking creëert, maar wees gedisciplineerd over waar het niet thuishoort.

En accepteer ten slotte dat dit geen eenmalige verschuiving is. Het is een voortdurende herziening 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.

Blijf op de hoogte

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 komen meer interviews met experts op The CMO Club!