Bygg din AI-strategi men investera i en valuta av förtroende
Den mänskliga faktorn: Jennifer Tomlinson betonar vikten av att behålla människans medverkan i AI-strategin för att säkerställa förtroende och uppfattning.
AI-strategi: AI bör användas för att minska friktion i marknadsföringsuppgifter, men inte för strategiskt beslutsfattande.
Förstå målgruppen: Jennifer framhåller vikten av att känna sin målgrupp, något AI inte kan ersätta.
Adoptionskurvor: QorusDocs använder ett genomtänkt förhållningssätt till AI och anpassar teknikanvändningen efter kundernas beredskap.
Operativ användbarhet: Jennifer ser värde i agenter integrerade i arbetsflöden, så att AI förbättrar arbetet utan att ersätta människor.
Det finns en version av AI-berättelsen där marknadschefen kliver in, river den gamla spelplanen, automatiserar allt som går att automatisera och kallar det transformation. Som tur är är det inte den berättelsen Jennifer Tomlinson berättar.
Med nästan 30 års erfarenhet av marknadsföring, bland annat på Ford Motor Company och Microsoft, är Tomlinson nu EVP för marknadsföring på QorusDocs, en AI-driven plattform för automatisering av förslag och RFP:er som etablerar sig på marknaden för företagsprogramvara.
Hon har sett tillräckligt många förändringar i branschen för att veta vilka som faktiskt förändrar arbetet och vilka som bara skapar mer brus runt det.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Och hennes roll på QorusDocs ger henne större anledning än de flesta att vara maximalist inom AI. Hennes företag säljer AI. Hennes ingenjörer bygger agenter. Och hennes produktteam levererar agentbaserade funktioner till kunder just nu. Ändå är den filosofi hon ständigt återkommer till nästan envist gammaldags.
Känn din målgrupp
Oavsett hur samtalet utvecklar sig finns det en sak som Tomlinson och andra marknadschefer ständigt återkommer till.
Allt jag lärde mig för många, många år sedan på universitetet — att få budskapet rätt, förstå sin målgrupp och förstå deras problem och utmaningar. Man kan egentligen inte förlita sig på AI för att berätta det för en.
Förstärka det som redan finns
Det viktigaste hon har lärt sig om AI handlar mindre om tekniken och mer om vad den avslöjar. Hon har på nära håll sett att AI inte rättar till en svag strategi, utan accelererar saker som rör sig i fel riktning. För om budskapet inte var rätt från början kommer det fortfarande att vara fel, bara snabbare. "AI förstärker den tydlighet eller förvirring som redan finns. Strategin måste fortfarande komma först."
Denna insikt formar hennes syn på hur AI kan stödja gemensamma mål. Hennes team på QorusDocs använder det för att minska friktionen i marknadsföringsarbetet.
Vi använder AI för att hjälpa oss att planera, genomföra och kommunicera kampanjer, upptäcka mönster i resultaten och hålla system som marknadsföringsautomatisering aktuella, eller stödja skapande och återanvändning av innehåll.
Internt använder de också AI för att kvalitetssäkra budskap innan de publiceras. Det gör det möjligt för dem att "översätta strategiska beslut till genomförande snabbare och utforska scenarier av typen 'tänk om' utan kostnaden och risken med att lansera dem." Men att minska friktionen är något annat än att fatta beslut. Och den gränsen anser hon vara icke-förhandlingsbar.
Det som förblir mänskligt är de beslut som formar uppfattningen — som positionering, värde och förtroende.
Det är här hennes 30 års erfarenhet blir en verklig konkurrensfördel, inte bara en merit på LinkedIn. QorusDocs riktar sig till en mycket specifik målgrupp: personer som skriver förslag och RFP:er som yrke. De arbetar ofta under enorm tidspress och utan att veta om de är framgångsrika. Därför behöver Tomlinson inte AI för att berätta för henne vad dessa personer oroar sig för, eftersom hon själv har arbetat sida vid sida med dem.
Vi har arbetat med det här i 12, 15 år eller mer, enbart utifrån ett manuellt perspektiv och liksom befunnit oss i frontlinjen tillsammans med våra kunder,” säger hon. “Den verkliga förståelsen — man kan förlora det förtroendet väldigt snabbt om man gör något och missbrukar det.
Och när förtroendet väl har brutits hos en målgrupp, särskilt en som befinner sig inom en specifik nisch, är det ofta omöjligt att bygga upp det igen.
Argumenten för att befinna sig mitt på kurvan
En av sakerna som gör Jennifers synsätt särskiljande är hur medveten hon är om var QorusDocs befinner sig på kurvan för AI-användning. Hennes team befinner sig varken i den absoluta framkanten eller långt efter i användningen, utan har medvetet valt sin position.
"Om man tänker på kurvan för AI-användning försöker vi befinna oss ungefär mitt på den," säger hon. "Vi vill inte låta bli att prova saker. Vi fortsätter att föra allt framåt, men vi vill inte nödvändigtvis befinna oss längst fram eftersom vi helt enkelt ännu inte vet.
En del av denna försiktighet är målgruppsdriven. I en jämförelseundersökning som QorusDocs genomförde inom förslags- och RFP-världen uppgav ungefär 60–70 % av de svarande att de använde AI, men ännu inte för resonemang. De använde det för snabbhet i stället för strategisk omvandling.
"Vi vet att vår målgrupp inte är där än," säger hon. "Och om vi ska vara ärliga mot oss själva är inte vi heller där än."
Den här typen av självinsikt – att känna till både var den egna organisationen befinner sig och var kunderna befinner sig – är ovanligare än man kan tro. De flesta företag överskattar antingen sin beredskap eller antar att kunderna har kommit längre än de faktiskt har. Jennifer gör ingetdera och behåller den professionella kontakten med de personer hennes team hjälper för att validera sina beslut. Detta mer mänskliga och förtroendeingivande förhållningssätt gör att hon kan fortsätta framåt utan att överkorrigera.
"Vissa dagar är det Claude, vissa dagar är det ChatGPT, vissa dagar är allt annorlunda och det är olika saker som alla gör, särskilt inom marknadsföring," säger hon. "Men vi måste ha vår målgrupp i åtanke och var de befinner sig på sin väg mot att ta till sig tekniken."
Insikter före det första AI-pilotprojektet
Jennifer är också generös med att dela med sig av det som inte har fungerat. Tidigt i deras AI-experimenterande gjorde hennes team ett misstag som är nästan universellt bland de första AI-pilotprojekten: de fokuserade på vad tekniken kunde göra i stället för att definiera hur ett bra resultat skulle se ut.
AI-pilotprojekt misslyckas när man inte definierar vad ett bra resultat innebär i förväg. Till en början fokuserade vi för mycket på kapacitet och inte tillräckligt på skyddsräcken, kontext och utvärderingskriterier. När vi började behandla AI som en junior medarbetare som behöver struktur förbättrades resultaten dramatiskt.
Detta nya synsätt – att behandla AI som en junior medarbetare och inte som en magisk lösning – förändrar allt i hur man närmar sig implementeringen. En junior teammedlem behöver introduktion och en kontinuerlig ström av vägledning. Personen behöver kontext om varumärket, målgruppen, tonen och begränsningarna. Och personen behöver veta när det är dags att eskalera och när det inte är läge att improvisera. Man skulle inte lämna över en leverans med höga insatser till en sådan person och sedan gå därifrån. Exakt samma logik gäller för AI.
Dessutom omformulerar det även frågan om styrning. Problemet med att använda AI är om man har gett det tillräckligt med struktur för att vara användbart utan att spåra ur. Tomlinson berättar hur hon insåg att det finns en tid och plats för AI.
Till en början försökte vi använda AI för att ge definitiva svar för tidigt i processen. Det som fungerade bättre var att använda det för att utforska möjligheter och lyfta fram frågor – inte för att fatta slutliga beslut.
Att gå från AI som en svarsmaskin till AI som en tankepartner är både subtilt och omvälvande. Och det ligger direkt i linje med var hon drar den tydliga gränsen för mänsklig medverkan.
Gränsen som team inte bör överskrida
Det finns beslut, säger Tomlinson rakt på sak, som AI inte kan ta ansvar för. Och för hennes team har de inte råd att förlora viktiga kontaktpunkter med sin målgrupp. Hon medger att detta handlar om hur företaget stöttar sin målgrupp och hur de visar sitt värde i de slutliga positioneringsbesluten.
De valen innebär en anseenderisk och långsiktiga konsekvenser för varumärket som AI inte fullt ut kan förstå. AI kan bidra med underlag till beslutet, men bör inte äga det.
Något hon återkommer till under hela samtalet är hur skört förtroendet är, särskilt på en nischmarknad.
"Det känns som att det tar så lång tid att bygga upp det förtroendet," säger hon. "Och även i den här branschen har vi många AI-startups som precis kommer in i förslagsvärlden och som dyker upp från ingenstans. Den verkliga förståelsen – man kan förlora det förtroendet väldigt snabbt om man gör något och missbrukar det."
Detta kan inte betonas nog. Förtroende är avgörande för marknadsförare, och de flesta ledare inser hur viktigt det är att arbeta för att visa och upprätthålla förtroendet hos sin målgrupp.
Lösningen är inte nödvändigtvis att sakta ner, även om det finns fördelar med att göra det för att skapa klarhet. Du vill att människor ska ha inflytande på de områden som spelar störst roll. För Tomlinson omfattar detta allt som är kundinriktat och kan upplevas som automatiserat, allt som berör varumärkets röst och allt som gör anspråk på värde eller differentiering.
AI har inte varit effektivt som en genväg till differentiering. Det bekräftade att teknik kan påskynda produktionen, men den kan inte skapa strategisk klarhet där den inte redan finns. Det verkliga arbetet börjar fortfarande med att människor gör medvetna val kring vad som är viktigt och varför.
En kamp i återhållsamhet
En av de skarpaste observationerna Tomlinson gör, och en som inte har dykt upp i de AI-handböcker som håller på att utvecklas, är var AI brister. AI kan hantera resonemang, ton och noggrannhet, förutsatt att du ger den rätt information, men den drar inte gränsen.
AI har svårt med återhållsamhet. Den är mycket bra på att fylla utrymme och mycket dålig på att veta när mindre är mer. Att veta vad som ska utelämnas, när man ska pausa och hur något kommer att tas emot kräver fortfarande mänskligt omdöme.
I en värld där AI kan generera oändligt med innehåll till noll marginalkostnad tillhör den strategiska fördelen alltmer de marknadsförare som vet vad de inte ska säga. Du behöver fortfarande människor som kan titta på ett AI-resultat och avgöra om det är bra eller för mycket. Djävulen kan ligga i detaljerna, och att skapa en resonans hos målgruppen kräver ofta en mänsklig granskning, inte en längre instruktion.
Tomlinson anser att redaktionell instinkt inte kan outsourcas, inte för att AI saknar förmåga, utan för att varumärkesomdöme i grunden är kontextuellt, relationsbaserat och uppbyggt över tid. Det är resultatet av att känna sin målgrupp, känna sin röst, känna till vad som har fungerat och vad som har skadat en.
"Människan är verkligen viktig," säger hon. "Vi vill att människor ska frigöra sin tid för att berätta historierna och göra det insiktsfulla arbetet – och inte fastna i att leta efter var någonstans i organisationen ett visst innehåll finns, bara den typen av saker."
Agenter som arbetar i nära samverkan med människor
För att vara tydlig är Tomlinson inte motståndare till den riktning AI utvecklas i. Hon är genuint entusiastisk, särskilt inför det agentbaserade lager som hennes eget företag bygger.
Jag är mest entusiastisk över agentbaserad AI som arbetar inom definierade arbetsflöden med människor tydligt involverade. När AI kan ta ansvar för avgränsade uppgifter och samtidigt förbli transparent och möjlig att granska blir den operativt användbar i stället för bara imponerande.
Denna inramning – operativt användbar i stället för bara imponerande – är en bra sammanfattning av hela hennes filosofi. AI förtjänar en plats vid bordet genom att göra arbetet mer sammanhängande, skalbart och mänskligt på de områden som spelar roll.
Hon följer hur hennes egna teknik- och produktteam bygger agentbaserade funktioner och använder den förstahandsinsynen för att skilja det verkliga från det överdrivna. "Vi får vara med i en experimentell grupp där vårt eget företag övergår till agentbaserade lösningar," säger hon. "Att följa den processen, från teknik- och produktteamens perspektiv, har varit oerhört hjälpsamt för att förstå vad som kan vara verkligt eller inte verkligt i de produkter och den teknikplattform som vi har köpt."
Den del av jobbet som AI inte kan beröra
Det finns en fråga under allt detta som Tomlinson återkommer till, även när den inte uttryckligen ställs: vad är en marknadsförares egentliga uppgift?
Hennes svar, präglat av nästan tre decennier inom fordonsindustrin, teknik och B2B-programvara, har inte förändrats särskilt mycket.
Du kan egentligen inte förlita dig på AI för att berätta om din målgrupps problem och utmaningar. Och om du gör det kanske det inte stämmer. Låt inte AI tänka åt dig. Men när du väl har fått fram idéerna kan AI definitivt påverka och bidra med idéer kring hur du kan förmedla dem.
Hon upprepar vikten av att få budskapet rätt. Att förstå målgruppen och relatera till deras problem. Det här är marknadsföringens grunder, och de gällde innan AI kom och kommer fortfarande att gälla när nästa nyhet dyker upp. Och just nu, när LLM:er fortfarande indexerar äldre innehåll och reglerna för synlighet är i förändring, ser hon grunderna som ännu mer värdefulla, inte mindre.
AI har inte varit effektivt som en genväg till differentiering. Det har förstärkt insikten att teknik kan påskynda produktionen, men inte skapa strategisk tydlighet där den inte redan finns.
Det stabila ramverket under allt
Tomlinson ger råd som inte får tillräckligt med utrymme i ett landskap fyllt av berättelser om omvandling och AI-drivna lösningar överallt. En sak som har varit konsekvent i varje jobb jag har haft, säger hon, är den organisatoriska delen. Du har en enorm hög med saker att göra, men vad prioriterar du i dag? Titta på listan och tänk på intäkterna när du arbetar dig igenom den.
Det är råd hon delar med sina tonårsbarn och råd som hon har tillämpat inom fordonsindustrin, företagsprogramvara och allt däremellan. Det är rimligt att samma tankesätt också gäller för AI-strategi.
Låt inte verktyget sätta agendan och låt inte förmåga bli en ersättning för tydlighet. Fortsätt att tänka först och stötta dina team i att göra detsamma. Det svåra, mänskliga och ställningstagande tänkandet kring vem ni riktar er till och vad ni försöker säga – och låt sedan AI hjälpa er att förmedla det bättre, snabbare och i stor skala.
I ett marknadsföringslandskap fullt av människor som lovar omvandling kommer ett stabilt, strukturerat och människolett tänkande att vinna, och AI bör följa med på resan, inte sitta vid ratten.
Vad händer härnäst?
Skapa ett kostnadsfritt konto hos The CMO Club och följ oss för fler samtal med ledare som navigerar AI-omvandlingen.
