Atlassians salgschef forklarer, hvad omsætningsorganisationer gør forkert, når de implementerer kunstig intelligens

Nick Feeney er salgschef for Atlassians førende produkter, herunder Jira, Confluence, Loom og Rovo.

Vi satte os ned med Nick for at lære, hvordan brancheledere som Atlassian ændrer salgsarbejdsgange med AI. Her er, hvad han fortalte os.

Ansvarlig for omsætningen fra Atlassians førende produkter

Mit navn er Nick Feeney, og jeg leder omsætningen hos Atlassian for virksomhedens første produktpakke, Teamwork Collection, som omfatter de førende produkter Jira, Confluence, Loom samt den brugsbaserede AI-løsning Rovo.

Atlassian er en global virksomhed med en omsætning på ~$6.2 billion, som fortsat leverer stærk vækst med en omsætning, der er steget 32% år over år, drevet af en accelererende anvendelse af skyen og udvidelsen af AI.

Min organisation dækker AMER og LATAM og understøtter kunder med tæt opfølgning på tværs af mellemstore virksomheder, segmenterne for store virksomheder og strategiske kunder. Vi samarbejder med kunder om komplekse initiativer inden for digital transformation og leder værdibaserede samarbejder, der spænder fra muligheder med højere hastighed i størrelsesordenen fem til seks cifre til flerårige partnerskaber med store virksomheder og strategiske partnerskaber i størrelsesordenen otte cifre.

I FY26 nåede Teamwork Collection-forretningen 156% af sit årlige bookingsmål og leverede en nettoudvidelse af fornyelser på 132%, hvilket gjorde Teamwork Collection til et af Atlassians hurtigst voksende og mest strategiske omsætningsskabende teams.

En karriere defineret af platformstransformation

Gennem hele min karriere er jeg blevet tiltrukket af øjeblikke med platformstransformation, hvor teknologi fundamentalt ændrer den måde, virksomheder arbejder på, og hvor GTM-strategien skal gentænkes. Den rejse begyndte hos ToutApp i 2013, da salgsproduktivitet begyndte at forme moderne GTM-organisationer. For første gang kunne omsætningsteams bevæge sig væk fra en tilgang, der primært var baseret på kold kanvas, og i stedet bruge automatiserede, personaliserede e-mailsekvenser til at engagere potentielle kunder i stor skala. Det markerede et betydningsfuldt skifte i pipelinegenereringen, hvor manuelt og gentagende arbejde blev erstattet af teknologi, der gjorde det muligt for sælgere at fokusere på kundeinteraktioner med større værdi. Det var en af de tidligste bølger inden for software til salgsproduktivitet.

Siden da er kategorien vokset markant, og AI-drevne platforme hjælper nu hold med at identificere konti med høj sandsynlighed for succes, prioritere muligheder, automatisere arbejdsgange og levere langt mere personaliseret kundeengagement. At have en plads på første række under denne udvikling har bekræftet en læring, der har formet min karriere: De bedst præsterende omsætningsorganisationer tager AI til sig tidligt, tilpasser hurtigt deres driftsmodel og gentænker løbende, hvordan de skaber værdi for kunderne.

Undervejs arbejdede jeg hos Mural i virksomhedens tidlige opbygningsfase. Vi var med til at definere en helt ny kategori under pandemien, da organisationer lærte at samarbejde digitalt i stor skala. Derefter kom jeg til Loom, efterhånden som kommunikationen på arbejdspladsen udviklede sig yderligere. Og den erfaring førte mig i sidste ende til Atlassian.

Den røde tråd har aldrig primært været selve produkterne; det har været at hjælpe organisationer med at navigere i fundamentale ændringer i den måde, mennesker arbejder på, mens teknologi, kundernes forventninger og den kommercielle strategi udvikler sig samtidigt. Jeg mener, at AI repræsenterer det næste og største kapitel i denne udvikling – præcis den slags transformerende øjeblik, der har defineret min karriere.

Hvordan AI kan gå fra at være et produktivitetsværktøj til at blive et beslutningssystem

Den største ændring, vi foretog i Atlassians omsætningsorganisation, var ikke blot at tage AI i brug; vi ændrede fundamentalt den måde, vi driver forretningen på. For et år siden betragtede vi primært AI som et produktivitetsværktøj, der skulle hjælpe sælgere med at arbejde hurtigere. I dag bruger vi det som et system til ledelse og beslutningstagning.

Historisk set brugte salgsledere enormt meget tid på at indsamle oplysninger, kontrollere CRM-datakvaliteten, gennemgå opkaldsoptagelser og forberede sig til gennemgange af salgsprognoser og salgsmuligheder. AI udfører nu det første lag af denne manuelle analyse. Før en leder går ind i en gennemgang af en salgsaftale, sammenfatter AI kundesamtaler, synliggør risici ved salgsaftalen, identificerer mangler blandt interessenter, fremhæver købssignaler og opsummerer de vigtigste handlinger.

Dette ændrede grundlæggende vores lederes og sælgeres rolle. I stedet for at bruge deres tid på at indsamle oplysninger coacher lederne om strategi, styrker kvaliteten af handler, stresstester kontoplaner og hjælper sælgerne med at navigere i samtaler med ledelsen. Vores arbejdsgang har flyttet sig fra at kontrollere aktiviteter til at forbedre beslutninger. På samme måde bruger sælgerne 90 % af deres energi på at skabe værdi for kunderne, forstå deres udfordringer i dybden og dedikere ressourcer fuldt ud til at levere en løsning.

AI erstatter ikke dygtige sælgere eller dygtige ledere. Det styrker deres dømmekraft, så alle kan arbejde med større kontekst, ensartethed og gennemslagskraft. De organisationer, der vinder, vil ikke nødvendigvis bruge mest AI, men de vil træffe bedre beslutninger, fordi AI løbende fremhæver de rette indsigter på det rette tidspunkt. Resultaterne er ubegrænsede.

En arbejdsgang fra start til slut til kundesamtaler

Vores team bruger AI hver dag. Her er en arbejdsgang, vi bruger sammen med kunder.

AI sammenfatter tidligere kundesamtaler og muligheder, produktbrug, vigtige anvendelsesområder, relationer til interessenter og eksterne virksomhedsnyheder (10-K-rapporter osv.) i en kortfattet kundeprofil. I stedet for at bruge en time på at indsamle kontekst begynder sælgeren med en omfattende forståelse af kundens virksomhed, den seneste aktivitet og de sandsynlige prioriteter.

Under salgsforløbet analyserer AI løbende kundesamtaler for at identificere købssignaler, konkurrencemæssige trusler, ubesvarede indvendinger, vigtige beslutningstagere, som vi skal engagere, og de bedste næste tiltag, vi kan iværksætte. I stedet for blot at registrere møder hjælper det med at synliggøre risici, mens der stadig er tid til at påvirke resultatet.

Efter hver interaktion opsummerer AI automatisk mødet, opdaterer CRM-felter, udarbejder opfølgende kommunikation, anbefaler handlinger i forhold til vores fælles handlingsplan og fremhæver ændringer i prognosens sikkerhed. Det giver sælgere og ledere mulighed for at bruge mindre tid på at dokumentere arbejdet og mere tid på at fremme salgsmuligheden.

Hvorfor AI bør forberede indtægtsbeslutninger, mens mennesker træffer dem

Nick deler

De bedste indtægtsorganisationer tydeliggør i stigende grad, hvor AI skaber mest værdi, og hvor menneskelig dømmekraft fortsat er uerstattelig … Derfor er min tanke enkel: I strategisk arbejde bør AI forberede beslutningerne, men mennesker bør træffe dem.

De bedste indtægtsorganisationer tydeliggør i stigende grad, hvor AI skaber mest værdi, og hvor menneskelig dømmekraft fortsat er uerstattelig.

Vi er i høj grad afhængige af AI til informationsbehandling og mønstergenkendelse. Vi udfører meget af dette i vores egne løsninger som Rovo. Det hjælper os med at prioritere salgspipelinen, opsummere kundeinteraktioner, identificere risici i handler, synliggøre købssignaler, fremhæve mangler i interessentengagementet, forbedre prognosekvaliteten og anbefale, hvor vores teams bør fokusere deres tid. AI er fremragende til at sammenfatte tusindvis af datapunkter til handlingsrettede indsigter langt hurtigere, end noget enkeltmenneske kan.

Vi fortsætter med at være afhængige af mennesker til beslutninger, der kræver dømmekraft, tillid og kreativitet. Kunder køber ikke software, fordi en algoritme anbefalede det næste skridt. De køber, fordi en sælger/specialist kan skabe fælles retning blandt forskellige interessenter, navigere i organisatoriske dynamikker, forhandle komplekse afvejninger, opbygge relationer til ledelsen og skabe tillid til en strategisk vision. Mennesker vil købe af mennesker. Jeg er overbevist om, at det aldrig vil ændre sig.

På samme måde kræver prisstrategi, ansættelser, organisationsdesign, territorieplanlægning og større kommercielle investeringsbeslutninger i sidste ende den kontekst, erfaring og ansvarlighed, som AI ikke kan levere.

Derfor er min tanke enkel: I strategisk arbejde bør AI forberede beslutningerne, men mennesker bør træffe dem.

Hvordan AI øger organisationens læringshastighed

Det største resultat, vi har set, er ikke en traditionel salgsmåling, men organisationens læringshastighed. Kundefeedback bevægede sig for eksempel historisk utroligt langsomt. En sælger havde en samtale, skrev nogle få noter ned, delte dem med sin leder, og den indsigt nåede måske til sidst frem til produkt- eller marketingteamet flere uger senere. På det tidspunkt var konteksten ofte gået tabt.

AI har forkortet denne feedbacksløjfe dramatisk. AI sammenfatter nu kundesamtaler i stor skala, så vi næsten i realtid kan identificere tilbagevendende indvendinger, konkurrencemæssige tendenser, funktionsønsker og købsmønstre. I stedet for at være afhængige af anekdoter fra en håndfuld handler lærer vi samtidig af tusindvis af kundeinteraktioner.

Indvirkningen rækker langt ud over salget. Produktteams får hurtigere indsigt i nye kundebehov. Marketing kan finjustere budskaber baseret på det sprog, køberne faktisk bruger. Indtægtsansvarlige kan identificere, hvor aftaler konsekvent går i stå, og justere salgsunderstøttelse eller processer, før det bliver et systemisk problem, eller hurtigt justere prognoser og understøtte risikobegrænsende strategier for aftaler – alt sammen uden overhovedet at skulle være i direkte kontakt med deres team.

Dette er én af mange måder, hvorpå AI har reduceret det intensive manuelle arbejde, der tidligere slugte størstedelen af tiden for kundeansvarlige og ledere. For mig er det en af AIs mest undervurderede fordele. Det gør ikke kun de enkelte sælgere mere produktive. Det får hele virksomheden til at lære hurtigere.

Hvordan AI har ændret konkurrencefordelene

Information i sig selv er ikke længere en konkurrencefordel.

I årevis har dygtige sælgere differentieret sig, fordi de havde bedre research, kendte kundens forretning mere indgående eller afdækkede indsigter, som andre ikke kunne. I dag har AI demokratiseret adgangen til information. Alle sælgere kan udarbejde research om en kunde eller virksomhed, opsummere regnskabsrapporter, analysere en potentiel kundes teknologistak eller forberede sig til et møde med en leder på få minutter. Det betyder, at information ikke længere er en knap ressource. Det er dømmekraft.

Den nye konkurrencefordel ligger i, hvor godt en indtægtsorganisation fortolker information, stiller bedre spørgsmål, opbygger tillid hos ledende interessenter og omsætter indsigter til forretningsresultater. AI kan hjælpe alle sælgere med at være bedre forberedte, men kan ikke erstatte troværdighed, strategisk tænkning eller evnen til at navigere i komplekse organisatoriske dynamikker.

Sådan kan organisationer implementere AI effektivt

AI fejler sjældent på grund af teknologien. Organisationer fejler som regel, fordi de ikke har ændret deres arbejdsmetoder. Research fra Forrester understøtter dette. Selvom implementeringen af AI er accelereret hurtigt, er det relativt få organisationer, der direkte kan knytte disse investeringer til målbare økonomiske resultater.

Udfordringen handler ofte ikke om modellens kvalitet, men om organisatorisk parathed. Her er nogle tips:

• Organisationer bør fokusere på forretningsresultatet før teknologien. Hvis du ikke kan definere den kommercielle måleenhed, du forsøger at forbedre – uanset om det er vinderate, salgscyklussens længde, tid til markedet, kodekvalitet, markedsudvidelse, prognosenøjagtighed eller kundeloyalitet – er det næsten umuligt at bevise værdien.
• AI bør ikke implementeres som endnu en selvstændig applikation. Den største værdi opstår, når AI har adgang til hele virksomhedens kontekst på tværs af CRM, produktbrug, kundesamtaler, supportinteraktioner og intern viden. Uden dette sammenhængende arbejdssystem forbliver indsigterne fragmenterede.
• Organisationer bør holde op med at optimere for individuel produktivitet. I stedet bør de redesigne arbejdsgangene. At spare en sælger ti minutter skaber ikke nødvendigvis værdi for virksomheden. En gentænkning af, hvordan indtægtsteams kvalificerer muligheder, coacher aftaler, laver prognoser og samarbejder, skaber derimod kvantificerbare resultater på teamniveau. De stærkeste resultater opstår, når AI kan trække på kontekst på tværs af organisationen i stedet for at fungere i isolerede teams.
• Organisationer skal holde op med at undervurdere forandringsledelse. Implementering af AI er lige så meget en ledelsesudfordring, som det er et teknologisk initiativ. Teams har brug for nye arbejdsrytmer, tydeligt ansvar og tillid til, hvordan AI passer ind i deres daglige arbejde, før adfærden reelt ændrer sig.

I sidste ende er AI ikke en strategi. Det er en accelerator. Den forstærker kvaliteten af den eksisterende driftsmodel. Organisationer med disciplinerede processer, sammenkoblede data og tydelige kommercielle resultater opnår typisk uforholdsmæssigt store afkast. Organisationer uden dette fundament ender ofte med at automatisere ineffektivitet i stedet for at skabe en konkurrencefordel.

Sådan afgør du, om en potentiel medarbejder er klar til AI-understøttet arbejde

Nick deler

I dag er de mest værdifulde medarbejdere dybt nysgerrige, dybt fortrolige med AI og engagerede i kontinuerlig læring. De tager ikke bare nye teknologier i brug. De gentænker konstant, hvordan de arbejder, automatiserer repetitive opgaver og øger den værdi, de skaber for kunderne.

Rollen som omsætningsansvarlig har ændret sig grundlæggende i AI-æraen. Succes defineres ikke længere udelukkende af operationel ekspertise eller salgsudførelse. Den defineres af en organisations evne til at lære hurtigere end markedet. I dag er de mest værdifulde medarbejdere dybt nysgerrige, dybt fortrolige med AI og engagerede i kontinuerlig læring. De tager ikke bare nye teknologier i brug. De gentænker konstant, hvordan de arbejder, automatiserer repetitive opgaver og øger den værdi, de skaber for kunderne.

Som leder er mit ansvar at opbygge en organisation omkring disse egenskaber. Det begynder med at ansætte mennesker, der er omstillingsparate, intellektuelt nysgerrige og motiverede af forandring.

Derfor spørger jeg kandidaterne ved hver eneste jobsamtale: "Hvilke processer i din arbejdsdag er mest manuelle?" Hvis de derefter ikke kan fortælle mig, hvorfor de ikke har automatiseret disse manuelle processer med AI, står det klart for mig, at de hverken er problemløsere eller villige til at lære om AI for at forbedre deres måde at arbejde på.

Seks ting, alle CRO'er skal gøre for at få succes med AI

Så her er mit råd:

• Modstå fristelsen til at jagte enhver ny AI-funktion. Teknologien udvikler sig hurtigere, end nogen organisation kan følge med, så din konkurrencefordel kommer ikke af at have adgang til den nyeste AI-dille. Den kommer af at opbygge en organisation, der kan tilpasse sig hurtigere end alle andre.

• Den første prioritet er talenttæthed. Det har aldrig ændret sig. Men AI hæver loftet for dygtige medarbejdere og udvider samtidig kløften mellem de bedste og alle andre. Ansæt mennesker, der er dybt nysgerrige, intellektuelt ydmyge og engagerede i kontinuerlig læring. Det, der fungerer i dag, kan være forældet om seks måneder, så omstillingsparathed er ved at blive en af de mest værdifulde egenskaber inden for markedsføring og salg.
• Gå forrest. Du kan ikke forvente, at din organisation tager AI til sig, hvis du ikke selv bruger det. De bedste ledere uddelegerer ikke implementeringen af AI. De demonstrerer den, deler instruktioner, eksperimenterer åbent og skaber en kultur, der hylder læring mere end det at have det rigtige svar.
• Investér i klarhed, ikke kompleksitet. Købere bliver overvældet af AI-budskaber, og de fleste leverandører lyder ens. Dit salgsteam skal kunne forklare med et enkelt sprog, hvilket problem I løser, hvorfor I er anderledes, hvorfor kunderne bør handle nu, og hvordan lignende kunder opnår de resultater, de søger. Hvis jeres differentiering ikke kan forstås på få minutter, er den sandsynligvis ikke tydelig nok.
• Gentænk arbejdsgange i stedet for blot at tilføje værktøjer. Alt for mange organisationer lægger AI oven på eksisterende processer. De største gevinster kommer af at gentænke, hvordan arbejdet udføres, fjerne unødvendige trin og give mennesker mere tid til dømmekraft, kreativitet og kunderelationer.
• Husk endelig, at AI ikke erstatter ledelse. Hvis noget, gør det ledelse vigtigere. Efterhånden som information bliver stadig mere tilgængelig, skifter lederens rolle fra at levere svar til at sætte retning, udøve dømmekraft og hjælpe teams med at fokusere på det vigtigste. Teknologien vil fortsat udvikle sig, men stærk ledelse, kundeempati og exceptionelt talent forbliver de varige konkurrencefordele. Det klarer du.

Følg med

Du kan følge Nick Feeneys arbejde på LinkedIn.

Der kommer flere ekspertinterviews på The CRO Club!