Le directeur des ventes d’Atlassian explique ce que les organisations commerciales font mal lors du déploiement de l’IA

Nick Feeney est responsable des ventes des produits phares d’Atlassian, notamment Jira, Confluence, Loom et Rovo.

Nous nous sommes entretenus avec Nick pour comprendre comment les leaders du secteur comme Atlassian transforment les processus de vente grâce à l’IA. Voici ce qu’il nous a expliqué.

Piloter les revenus des produits phares d’Atlassian

Je m’appelle Nick Feeney et je dirige les activités génératrices de revenus d’Atlassian pour son premier ensemble de produits, Teamwork Collection, qui comprend ses produits phares, Jira, Confluence, Loom, ainsi que sa solution d’IA basée sur l’utilisation, Rovo.

Atlassian est une entreprise internationale d’environ ~$6.2 milliards qui continue d’afficher une forte croissance, avec des revenus en hausse de 32 % sur un an, portée par l’adoption accélérée du cloud et l’expansion de l’IA.

Mon organisation couvre les régions AMER et LATAM et accompagne des clients nécessitant un accompagnement personnalisé dans les segments des entreprises de taille intermédiaire, des grandes entreprises et des comptes stratégiques. Nous collaborons avec nos clients sur des initiatives complexes de transformation numérique, en pilotant des démarches fondées sur la valeur, allant d’opportunités à forte vélocité de cinq à six chiffres jusqu’à des partenariats d’entreprise et stratégiques pluriannuels à huit chiffres.

Au cours de l’exercice FY26, l’activité Teamwork Collection a atteint 156 % de son objectif annuel de réservations et généré une expansion nette des renouvellements de 132 %, faisant de Teamwork Collection l’une des équipes d’Atlassian affichant la croissance la plus rapide et générant les revenus les plus stratégiques.

Une carrière façonnée par la transformation des plateformes

Tout au long de ma carrière, j’ai été attiré par les moments de transformation des plateformes, lorsque la technologie change fondamentalement la manière dont les entreprises fonctionnent et que la stratégie GTM doit être réinventée. Cette aventure a commencé chez ToutApp en 2013, à une époque où la productivité commerciale commençait à transformer les organisations GTM modernes. Pour la première fois, les équipes chargées des revenus pouvaient aller au-delà d’une approche fondée en premier lieu sur les appels à froid, en s’appuyant sur des séquences d’e-mails automatisées et personnalisées pour interagir avec les prospects à grande échelle. Cela a marqué un changement significatif dans la génération de pipelines, en remplaçant le travail manuel et répétitif par une technologie permettant aux commerciaux de se concentrer sur des interactions à plus forte valeur avec les clients. Ce fut l’une des premières vagues de logiciels de productivité commerciale.

Depuis, cette catégorie s’est considérablement développée, les plateformes fondées sur l’IA aidant désormais les équipes à identifier les comptes présentant le plus fort potentiel, à hiérarchiser les opportunités, à automatiser les flux de travail et à proposer des interactions avec les clients bien plus personnalisées. Le fait d’avoir été aux premières loges de cette évolution a renforcé une leçon qui a façonné ma carrière : les organisations génératrices de revenus les plus performantes adoptent rapidement l’IA, adaptent leur modèle opérationnel sans attendre et réinventent continuellement la manière dont elles créent de la valeur pour leurs clients.

En chemin, j’ai travaillé chez Mural durant ses premières étapes de développement. Nous avons contribué à définir une toute nouvelle catégorie pendant la pandémie, alors que les organisations apprenaient à collaborer numériquement à grande échelle. J’ai ensuite rejoint Loom, à mesure que la communication sur le lieu de travail évoluait. Cette expérience m’a finalement conduit chez Atlassian.

Le fil conducteur n’a jamais été principalement les produits eux-mêmes ; il s’agissait d’aider les organisations à gérer des changements fondamentaux dans la manière dont les gens travaillent, tandis que la technologie, les attentes des clients et la stratégie commerciale évoluent simultanément. Je pense que l’IA représente le chapitre suivant et le plus important de cette évolution, précisément le type de moment transformateur qui a défini ma carrière.

Comment l’IA peut passer d’un outil de productivité à un système décisionnel

Le plus grand changement que nous ayons opéré au sein de l’organisation génératrice de revenus d’Atlassian ne consistait pas simplement à adopter l’IA ; nous avons fondamentalement changé notre manière de piloter l’entreprise. Il y a un an, nous considérions principalement l’IA comme un outil de productivité destiné à aider les commerciaux à travailler plus rapidement. Aujourd’hui, nous l’utilisons comme un système de gestion et de prise de décision.

Historiquement, les responsables commerciaux consacraient énormément de temps à recueillir des informations, à contrôler la qualité des données du CRM, à examiner les enregistrements d’appels et à préparer les revues des prévisions et du flux d’opportunités. L’IA réalise désormais la première couche de cette analyse manuelle. Avant qu’un dirigeant ne participe à une revue d’opportunité, l’IA synthétise les conversations avec les clients, fait ressortir les risques liés à l’opportunité, identifie les parties prenantes manquantes, met en évidence les signaux d’achat et résume les actions les plus importantes.

Cela a fondamentalement changé le rôle de nos dirigeants et de nos vendeurs. Au lieu de consacrer leur temps à collecter des informations, les dirigeants accompagnent la stratégie, renforcent la qualité des affaires, mettent les plans de compte à l’épreuve et aident les vendeurs à gérer les échanges avec les cadres dirigeants. Notre rythme opérationnel est passé de l’inspection de l’activité à l’amélioration des décisions. De même, les vendeurs consacrent 90 % de leur énergie à créer de la valeur pour les clients, à comprendre en profondeur leurs difficultés et à mobiliser pleinement les ressources nécessaires pour fournir une solution.

L’IA ne remplace pas les excellents vendeurs ni les excellents dirigeants. Elle amplifie leur jugement afin que chacun puisse travailler avec davantage de contexte, de cohérence et de levier. Les organisations qui réussiront n’utiliseront pas nécessairement le plus d’IA, mais elles prendront de meilleures décisions, car l’IA fait continuellement émerger les bonnes informations au bon moment. Les résultats sont illimités.

Un processus de bout en bout pour les échanges avec les clients

Notre équipe utilise l’IA quotidiennement. Voici un processus que nous utilisons avec nos clients.

L’IA synthétise les échanges et opportunités précédents avec les clients, l’utilisation des produits, les principaux cas d’usage, les relations avec les parties prenantes et les actualités externes de l’entreprise (rapports 10-K, etc.) dans une synthèse concise du compte. Au lieu de passer une heure à rassembler le contexte, le vendeur commence avec une compréhension complète de l’activité du client, de son activité récente et de ses priorités probables.

Au cours du cycle de vente, l’IA analyse continuellement les échanges avec les clients afin d’identifier les signaux d’achat, les menaces concurrentielles, les objections sans réponse, les principaux décideurs que nous devons mobiliser et les prochaines actions les plus pertinentes à mener. Au lieu de simplement enregistrer les réunions, elle contribue à faire émerger les risques alors qu’il est encore temps d’influencer le résultat.

Après chaque interaction, l’IA résume automatiquement la réunion, met à jour les champs du CRM, rédige les communications de suivi, recommande des actions en fonction de notre plan d’action commun et met en évidence les évolutions de la confiance accordée aux prévisions. Cela permet aux vendeurs et aux responsables de consacrer moins de temps à documenter leur travail et davantage de temps à faire progresser l’opportunité.

Pourquoi l’IA devrait préparer les décisions liées aux revenus, tandis que les personnes les prennent

Nick partage

Les meilleures organisations génératrices de revenus définissent de plus en plus clairement où l’IA apporte le plus de valeur et où le jugement humain reste irremplaçable… Ainsi, ma réflexion est simple : pour le travail stratégique, l’IA devrait préparer les décisions, mais ce sont les personnes qui devraient les prendre.

Les meilleures organisations génératrices de revenus définissent de plus en plus clairement où l’IA apporte le plus de valeur et où le jugement humain reste irremplaçable.

Nous nous appuyons fortement sur l’IA pour le traitement de l’information et la reconnaissance des tendances. Nous effectuons une grande partie de ce travail au sein de nos propres solutions, comme Rovo. Elle nous aide à hiérarchiser le portefeuille d’opportunités, à résumer les interactions avec les clients, à identifier les risques liés aux affaires, à faire émerger les signaux d’achat, à mettre en évidence les lacunes dans l’engagement des parties prenantes, à améliorer la qualité des prévisions et à recommander les domaines auxquels nos équipes devraient consacrer leur temps. L’IA excelle à synthétiser des milliers de points de données en informations exploitables, bien plus rapidement que ne pourrait le faire un individu.

Nous continuons de nous appuyer sur les personnes pour les décisions qui exigent du jugement, de la confiance et de la créativité. Les clients n’achètent pas de logiciels parce qu’un algorithme a recommandé l’étape suivante. Ils achètent parce qu’un vendeur ou un spécialiste peut aligner diverses parties prenantes, s’orienter dans les dynamiques organisationnelles, négocier des compromis complexes, établir des relations avec les cadres dirigeants et inspirer confiance dans une vision stratégique. Les gens veulent acheter auprès d’autres personnes. Je suis convaincu que cela ne changera jamais.

De même, la stratégie tarifaire, le recrutement, la conception organisationnelle, la planification des territoires et les décisions majeures d’investissement commercial exigent en définitive un contexte, une expérience et une responsabilité que l’IA ne peut pas fournir.

Ainsi, ma réflexion est simple : pour le travail stratégique, l’IA devrait préparer les décisions, mais ce sont les personnes qui devraient les prendre.

Comment l’IA accélère la vitesse d’apprentissage organisationnel

Le principal résultat que nous avons observé n’est pas un indicateur commercial traditionnel, mais la vitesse d’apprentissage organisationnel. Les retours des clients, par exemple, progressaient historiquement de manière incroyablement lente. Un vendeur avait une conversation, prenait quelques notes, les partageait avec son responsable, puis cette information pouvait finalement parvenir aux équipes produit ou marketing plusieurs semaines plus tard. À ce stade, le contexte était souvent perdu.

L’IA a considérablement raccourci cette boucle de rétroaction. Elle synthétise désormais les échanges avec les clients à grande échelle, ce qui nous permet d’identifier presque en temps réel les objections récurrentes, les tendances concurrentielles, les demandes de fonctionnalités et les comportements d’achat. Au lieu de nous appuyer sur les anecdotes issues d’une poignée d’affaires, nous apprenons simultanément de milliers d’interactions avec les clients.

L’impact s’étend bien au-delà des ventes. Les équipes produit bénéficient plus rapidement d’une visibilité sur les besoins émergents des clients. Le marketing peut affiner ses messages en se basant sur le langage réel des acheteurs. Les responsables des revenus peuvent identifier les étapes où les affaires bloquent systématiquement et ajuster l’accompagnement commercial ou les processus avant que cela ne devienne un problème systémique, ou ajuster rapidement les prévisions et soutenir les stratégies d’atténuation des risques liés aux affaires, le tout sans même échanger directement avec leur équipe.

Ce n’est que l’une des nombreuses façons dont l’IA a réduit le travail manuel intensif qui monopolisait autrefois la majeure partie du temps des responsables de comptes et des dirigeants. À mes yeux, c’est l’un des avantages les plus sous-estimés de l’IA. Elle ne rend pas seulement les commerciaux plus productifs individuellement. Elle permet à l’entreprise entière d’apprendre plus rapidement.

Comment l’IA a fait évoluer les avantages concurrentiels

L’information elle-même n’est plus un avantage concurrentiel.

Pendant des années, les meilleurs commerciaux se distinguaient parce qu’ils effectuaient de meilleures recherches, connaissaient plus profondément l’activité du client ou découvraient des informations que les autres ne parvenaient pas à obtenir. Aujourd’hui, l’IA a démocratisé l’accès aux informations. Chaque commercial peut effectuer des recherches sur un compte, résumer des rapports de résultats, analyser la pile technologique d’un prospect ou se préparer à une réunion avec un dirigeant en quelques minutes. Cela signifie que l’information n’est plus rare. C’est le jugement qui l’est.

Le nouvel avantage concurrentiel réside dans la capacité d’une organisation commerciale à interpréter les informations, à poser de meilleures questions, à instaurer la confiance avec les parties prenantes dirigeantes et à traduire les enseignements en résultats commerciaux. L’IA peut aider chaque commercial à être mieux préparé, mais elle ne peut pas remplacer la crédibilité, la réflexion stratégique ni la capacité à évoluer dans des dynamiques organisationnelles complexes.

Comment les organisations peuvent déployer efficacement l’IA

L’IA échoue rarement à cause de la technologie. Les organisations échouent généralement parce qu’elles n’ont pas modifié leurs méthodes de travail. Les recherches de Forrester le confirment. Alors que l’adoption de l’IA s’est accélérée rapidement, relativement peu d’organisations sont capables de relier directement ces investissements à des résultats financiers mesurables.

Le défi ne concerne souvent pas la qualité du modèle, mais la capacité de l’organisation à être prête. Voici quelques conseils :

• Les organisations doivent se concentrer sur le résultat commercial avant de se concentrer sur la technologie. Si vous ne pouvez pas définir l’indicateur commercial que vous cherchez à améliorer — qu’il s’agisse du taux de réussite, de la durée du cycle de vente, du délai de mise sur le marché, de la qualité du code, de l’expansion sur le marché, de la précision des prévisions ou de la fidélisation des clients — il est presque impossible de démontrer la valeur.
• L’IA ne doit pas être déployée comme une application autonome supplémentaire. La plus grande valeur apparaît lorsque l’IA a accès au contexte complet de l’entreprise à travers le CRM, l’utilisation du produit, les conversations avec les clients, les interactions avec le support et les connaissances internes. Sans ce système de travail connecté, les informations restent fragmentées.
• Les organisations doivent cesser d’optimiser la productivité individuelle. Elles doivent plutôt repenser les flux de travail. Faire gagner dix minutes à un commercial ne crée pas nécessairement de valeur pour l’entreprise. Repenser la manière dont les équipes commerciales qualifient les opportunités, accompagnent les affaires, établissent les prévisions et collaborent produit des résultats quantifiables à l’échelle de l’équipe. Les meilleurs résultats apparaissent lorsque l’IA peut s’appuyer sur le contexte de l’ensemble de l’organisation au lieu de fonctionner au sein d’équipes isolées.
• Les organisations doivent cesser de sous-estimer la conduite du changement. L’adoption de l’IA constitue autant un défi de leadership qu’une initiative technologique. Les équipes ont besoin de nouveaux rythmes de fonctionnement, de responsabilités clairement définies et de confiance quant à la place de l’IA dans leur travail quotidien avant que les comportements ne changent véritablement.

En définitive, l’IA n’est pas une stratégie. C’est un accélérateur. Elle amplifie la qualité du modèle opérationnel existant. Les organisations dotées de processus rigoureux, de données connectées et de résultats commerciaux clairement définis obtiennent généralement des retours disproportionnés. Celles qui ne disposent pas de ces fondations finissent souvent par automatiser l’inefficacité au lieu de créer un avantage concurrentiel.

Comment savoir si une personne candidate est prête à travailler avec l’IA

Nick partage

Aujourd’hui, les personnes qui ont le plus fort effet de levier sont profondément curieuses, natives de l’IA et déterminées à apprendre en continu. Elles ne se contentent pas d’adopter de nouvelles technologies. Elles repensent constamment leur manière de travailler, automatisent les tâches répétitives et augmentent la valeur qu’elles apportent aux clients.

Le rôle d’un dirigeant des revenus a fondamentalement changé à l’ère de l’IA. La réussite ne se définit plus uniquement par l’excellence opérationnelle ou l’efficacité commerciale. Elle se définit par la capacité d’une organisation à apprendre plus vite que le marché. Aujourd’hui, les personnes qui ont le plus fort effet de levier sont profondément curieuses, natives de l’IA et déterminées à apprendre en continu. Elles ne se contentent pas d’adopter de nouvelles technologies. Elles repensent constamment leur manière de travailler, automatisent les tâches répétitives et augmentent la valeur qu’elles apportent aux clients.

En tant que dirigeant, ma responsabilité est de bâtir une organisation autour de ces qualités. Cela commence par recruter des personnes capables de s’adapter, intellectuellement curieuses et stimulées par le changement.

C’est pourquoi, lors de chaque entretien, je demande aux candidats : « Quels sont les processus les plus manuels de votre journée ? » Ensuite, s’ils ne peuvent pas m’expliquer pourquoi ils n’ont pas automatisé ces processus manuels avec l’IA, il est clair pour moi qu’ils ne savent pas résoudre les problèmes et qu’ils ne sont pas disposés à se former à l’IA pour améliorer leur façon de travailler.

Six choses que chaque CRO doit faire pour réussir avec l’IA

Voici donc mes conseils :

• Résistez à la tentation de vous lancer dans chaque nouvelle fonctionnalité d’IA. La technologie évolue plus vite qu’aucune organisation ne peut suivre. Votre avantage concurrentiel ne viendra donc pas de l’accès à la dernière tendance en matière d’IA. Il viendra de la construction d’une organisation capable de s’adapter plus vite que toutes les autres.

• La première priorité est la densité des talents. Cela n’a jamais changé. Mais l’IA élève le plafond pour les personnes très performantes tout en creusant l’écart entre les meilleurs éléments et tous les autres. Recrutez des personnes profondément curieuses, intellectuellement humbles et déterminées à apprendre en continu. Ce qui fonctionne aujourd’hui peut être obsolète dans six mois ; la capacité d’adaptation devient donc l’une des qualités les plus précieuses dans les fonctions commerciales.
• Montrez l’exemple. Vous ne pouvez pas attendre de votre organisation qu’elle adopte l’IA si vous ne l’utilisez pas vous-même. Les meilleurs dirigeants ne délèguent pas l’adoption de l’IA. Ils la montrent, partagent leurs invites, expérimentent ouvertement et créent une culture qui valorise davantage l’apprentissage que le fait d’avoir la bonne réponse.
• Investissez dans la clarté, pas dans la complexité. Les acheteurs sont submergés par les messages liés à l’IA et la plupart des fournisseurs semblent interchangeables. Votre équipe commerciale doit être capable d’expliquer, dans un langage simple, quel problème vous résolvez, en quoi vous êtes différent, pourquoi les clients devraient agir maintenant et comment des clients similaires obtiennent les résultats qu’ils recherchent. Si votre différenciation ne peut pas être comprise en quelques minutes, elle n’est probablement pas assez claire.
• Repensez les flux de travail au lieu de simplement ajouter des outils. Trop d’organisations superposent l’IA à des processus existants. Les gains les plus importants viennent d’une réflexion nouvelle sur la manière dont le travail est réalisé, de la suppression des étapes inutiles et de la possibilité donnée aux collaborateurs de consacrer davantage de temps au jugement, à la créativité et aux relations avec les clients.
• Enfin, souvenez-vous que l’IA ne remplace pas le leadership. Si quoi que ce soit, elle le rend encore plus important. À mesure que l’information devient de plus en plus abondante, le rôle d’un dirigeant évolue : il ne consiste plus à fournir des réponses, mais à donner une direction, à exercer son jugement et à aider les équipes à se concentrer sur l’essentiel. La technologie continuera d’évoluer, mais un leadership de qualité, l’empathie envers les clients et des talents exceptionnels restent des avantages concurrentiels durables. Vous en êtes capable.

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