Mönstret bakom varje AI-besvikelse

Mönstret att först välja verktyget och sedan bestämma vilka specifika friktionspunkter som ska lösas återkommer oavsett organisationens storlek, plattform eller bransch. Kostnaden hänförs nästan aldrig korrekt.

Kostnaden för att skylla på fel sak

Varje marknadsteam du känner till har nu en agent aktiv någonstans i arbetsflödet. Det är lätt att först skylla på arbetsflödet när det enda någon gör är att gång på gång skriva frågor till en chattbot. Man skyller på plattformen eller leverantören och börjar sedan utvärdera alternativ.

Akande Davis har sett exakt den sekvensen utspela sig tillräckligt många gånger i företag med intäkter på mellan 100 och 500 miljoner dollar för att veta var det brister. En plattform får skulden för problem som började någon annanstans, teamet migrerar och samma problem dyker upp i det nya verktyget några månader senare.

"Nio gånger av tio," säger han, "implementerades det dåligt eller så fick teamet inte rätt förutsättningar när de köpte produkten."

Davis är vice operativ chef på GNW Consulting, en byrå som arbetar med B2B-team på medelstora och stora företag i implementeringar av Adobe, HubSpot och Salesforce.

Hans företag tog fram en rapport som kvantifierar kostnaden för den cykeln, och verktygets prislapp visade sig vara den minsta siffran på sidan.

"Kostnaden är inte bara det du betalar för produkten. Det handlar om förlorad tid, förlorade intäkter och ineffektiva processer – vilket allt leder till en mycket stor sammanlagd kostnad för misslyckandet som kommer att avsätta CMO:er."

CREATE AN ACCOUNT

Create a CMO Club Account for access to exclusive content, practical templates, member-only events, and weekly leadership insights—it’s free to join.

Create Free Account

Have an account? Log In

Varför arbetsflödet är den svåra delen

Denna bristande överensstämmelse syns även i nya undersökningsdata.

Rapporten Marknadsföringens tillstånd från Salesforce undersökte 4 450 marknadschefer fram till november 2025 och visade att endast 13 % av marknadsteamen för närvarande använder agentbaserad AI.

Trots att de flesta av dem som använder det, eller planerar att göra det, förväntar sig verkliga ROI-ökningar. Gapet handlar om hur redo arbetsflödena är.

Högpresterande marknadsförare har 2,4 gånger större sannolikhet än alla andra att ha samlat sina datakällor. Dessutom behöver den genomsnittliga marknadsorganisationen fortfarande koppla samman ungefär sju olika datakällor innan en agent kan agera tillförlitligt utifrån dem. En agent som utför en trasig process saktar inte ner för att upptäcka det, utan förvärrar problemet.

Liza Adams, en extern CMO på deltid som rådgör med företag genom AI-transformationer, har en teori om varför arbetsflödet sällan förändras även när alla är överens om att det borde göra det.

"AI är inte den svåra delen," säger hon. "Det är människorna."

Hon beskriver en avgrund mellan två tillstånd: i det ena kan en chattbox svara på vad som helst, och i det andra är en agent redan inbyggd i hur arbetet utförs från början till slut.

Att lära ett team att skriva bra frågor till en modell är tillräckligt enkelt. Men att be dem bygga om en process som de har utfört på samma sätt i flera år, och att lita på att agenten som kör den fortfarande behöver dem, är en helt annan typ av arbete.

Det här är det lager som de flesta ledare underskattar. AI-utbildning brukar stanna vid funktioner: vad ett verktyg kan sammanfatta och vad det kan skapa utkast till.

Medarbetare lär sig använda AI utan att någonsin se hur deras egen roll ser ut när AI byggs in i arbetsflödet i stället för att läggas ovanpå det i slutet. Adams kallar detta gap för det verkliga hindret, inte det allmänna förändringsmotstånd som människor vanligtvis skyller på.

Adams sammanfattar vad som har förändrats mellan förra året och detta år med ett enda ord: nytänkande. Hon beskriver 2025 som året i högt tempo, när uppdraget helt enkelt var att göra något med AI.

Det hårda arbetet börjar nu, när frågan skiftar från huruvida ett team använder AI till huruvida teamet kan föreställa sig sitt eget arbete på ett annat sätt när en agent hanterar en del av det.

"AI är nu en integrerad del av hur vi arbetar," säger hon. "Vi kan inte arbeta utan det." Det är en långsammare förändring än att byta verktyg, och det är den de flesta implementeringar hoppar över.

Hur man överbryggar det gapet

Yael Abbukkis hade redan överbryggat det gapet när hon berättade om det. Som CMO på Lusha byggde hon om sitt team under nio månader utifrån samma insikt och omstrukturerade det från funktionsbaserade spår till arbetsflödesbaserade.

Hennes instruktion till teamet var enkel: "Jag vill inte att ni arbetar med en brief. I stället vill jag att ni bygger en maskin som får marknadsföringen att ske tio gånger snabbare."

Resultatet: en ökning av ICP med 16 % jämfört med föregående år, samtidigt som utgifterna för betalda medier minskade med 50 %.

Resultatet blev automatiserad övervakning av konkurrenters webbplatser för ej offentliggjorda förändringar av användargränssnitt och priser. Dessutom lanserade de ett kampanjsystem från början till slut som omvandlar en enda indata till färdiga texter, kreativa material och annonsmaterial formaterat för olika plattformar. ICP-ökningen nådde 16 % jämfört med föregående år, medan utgifterna för betalda medier halverades.

Abbukkis vet vad som hindrar andra team från att nå dit.

"De flesta ledare gör misstaget att lägga AI ovanpå en bristfällig grund", säger hon. "AI speglar kvaliteten på det system som det kopplas in i. När data är fragmenterad och målgruppen är bred hjälper AI dig bara att röra dig snabbare i fel riktning."

Var ska man börja?

Du behöver kartlägga var arbetet brister, inte var du antar att det brister.

Definiera vem som ansvarar för varje steg innan du automatiserar något ytterligare. Utvärdera vem som begär arbetet, vem som granskar det, vem som godkänner det och vad som fortfarande ska ledas av människor.

När ansvar och roller är fastställda blir valet av verktyg en matchningsövning i stället för ett vad. Abbukkis råd för att komma vidare är konkret.

"Välj ett viktigt arbetsflöde och bygg om det från början till slut. Fördelning av leads, ICP-inriktning, dataanrikning – välj ett. När ett system fungerar smidigt finansierar samtalet om att gå vidare sig självt."

Abbukkis kallar fortfarande sitt teams system för en maskin. Hon byggde den själv och kartlade varje överlämning innan hon lät AI komma i närheten av den. De flesta team som kör en agent just nu skulle kunna bygga samma maskin, om de kartlade arbetsflödet innan de släppte lös den på ett sådant.

De siffrorna kom inte från ett bättre verktyg i sig. De använde verktyget för att utforma ett skräddarsytt arbetsflödessystem som minskade friktionen.

Om du undrar om den typen av resultat går att upprepa är Abbukkis tydlig med vad som framför allt hindrar det.

"De flesta ledare gör misstaget att lägga AI ovanpå en bristfällig grund. AI speglar kvaliteten på det system som det kopplas in i. När data är fragmenterad och målgruppen är bred hjälper AI dig bara att röra dig snabbare i fel riktning."

Dina konkurrenter kanske kan licensiera samma verktyg, men de kan inte återskapa de arbetsflöden som bara du kan bygga.

Vad händer härnäst?

Skapa ett kostnadsfritt konto hos The CMO Club och få vårt nyhetsbrev direkt till din inkorg varje vecka.