Hoofd verkoop van Atlassian legt uit wat omzetorganisaties verkeerd doen bij de invoering van AI

Nick Feeney is hoofd Sales voor de toonaangevende producten van Atlassian, waaronder Jira, Confluence, Loom en Rovo.

We spraken met Nick om te ontdekken hoe marktleiders zoals Atlassian verkoopworkflows veranderen met AI. Dit vertelde hij ons.

Omzet genereren voor de toonaangevende producten van Atlassian

Mijn naam is Nick Feeney en ik geef bij Atlassian leiding aan de omzet voor de eerste bundel, Teamwork Collection, die de toonaangevende producten Jira, Confluence en Loom omvat, evenals de op gebruik gebaseerde AI-oplossing Rovo.

Atlassian is een wereldwijd bedrijf van ongeveer $6.2 miljard dat sterke groei blijft realiseren, met een omzet die jaar op jaar met 32% is gestegen, aangedreven door de versnelde adoptie van de cloud en uitbreiding op het gebied van AI.

Mijn organisatie is actief in AMER en LATAM en ondersteunt klanten met intensieve begeleiding in het middensegment, het enterprise-segment en het strategische segment. We werken samen met klanten aan complexe initiatieven voor digitale transformatie en leiden waardegerichte trajecten die variëren van kansen met een hogere omloopsnelheid ter waarde van vijf tot zes cijfers tot meerjarige enterprise- en strategische partnerschappen ter waarde van acht cijfers.

In FY26 behaalde de onderneming Teamwork Collection 156% van haar jaarlijkse boekingsdoelstelling en realiseerde zij een nettovernieuwingsuitbreiding van 132%, waarmee Teamwork Collection een van de snelst groeiende en meest strategische omzetgenererende teams van Atlassian werd.

Een loopbaan die wordt gekenmerkt door platformtransformatie

Gedurende mijn loopbaan voelde ik me aangetrokken tot momenten van platformtransformatie, waarin technologie fundamenteel verandert hoe bedrijven opereren en waarin de GTM-strategie opnieuw moet worden uitgevonden. Die reis begon in 2013 bij ToutApp, toen verkoopproductiviteit moderne GTM-organisaties begon te hervormen. Voor het eerst konden omzetteams verder gaan dan een aanpak die primair op koud bellen was gericht, door geautomatiseerde, gepersonaliseerde e-mailreeksen te gebruiken om prospects op schaal te benaderen. Dit betekende een belangrijke verschuiving in het genereren van pijplijnen: handmatig, repetitief werk werd vervangen door technologie waarmee verkopers zich konden richten op waardevollere klantinteracties. Dat was een van de eerste golven van software voor verkoopproductiviteit.

Sindsdien is de categorie sterk uitgebreid, waarbij AI-gestuurde platforms teams nu helpen om accounts met een hoge kans op conversie te identificeren, kansen te prioriteren, workflows te automatiseren en veel persoonlijkere klantbetrokkenheid te bieden. Doordat ik die evolutie van dichtbij heb meegemaakt, werd een les bevestigd die mijn loopbaan heeft gevormd: de best presterende omzetorganisaties omarmen AI vroeg, passen hun operationele model snel aan en vinden voortdurend opnieuw uit hoe ze waarde voor klanten creëren.

Onderweg werkte ik bij Mural tijdens de eerste opbouwfase. We hielpen een volledig nieuwe categorie definiëren tijdens de pandemie, toen organisaties leerden om op grote schaal digitaal samen te werken. Daarna ging ik bij Loom werken, terwijl communicatie op de werkplek zich verder ontwikkelde. Die ervaring leidde er uiteindelijk toe dat ik bij Atlassian terechtkwam.

De rode draad is nooit in de eerste plaats de producten zelf geweest; het ging om organisaties helpen omgaan met fundamentele verschuivingen in de manier waarop mensen werken, terwijl technologie, klantverwachtingen en commerciële strategie zich gelijktijdig ontwikkelen. Ik geloof dat AI het volgende en grootste hoofdstuk in die evolutie vertegenwoordigt, precies het soort transformationeel moment dat mijn loopbaan heeft bepaald.

Hoe AI kan evolueren van een productiviteitstool naar een besluitvormingssysteem

De grootste verandering die we binnen de omzetorganisatie van Atlassian hebben doorgevoerd, was niet alleen het invoeren van AI; we hebben fundamenteel veranderd hoe we de onderneming aansturen. Een jaar geleden zagen we AI voornamelijk als een productiviteitstool waarmee verkopers sneller konden werken. Tegenwoordig gebruiken we het als een management- en besluitvormingssysteem.

Historisch gezien besteedden salesmanagers enorm veel tijd aan het verzamelen van informatie, het controleren van de CRM-hygiëne, het doornemen van gespreksopnamen en het voorbereiden van prognose- en pijplijnbeoordelingen. AI voert nu de eerste laag van die handmatige analyse uit. Voordat een leider een dealbeoordeling begint, synthetiseert AI klantgesprekken, brengt het risico's bij deals aan het licht, identificeert het hiaten bij belanghebbenden, benadrukt het koopsignalen en vat het de belangrijkste acties samen.

Dit heeft de rol van onze leiders en verkopers fundamenteel veranderd. In plaats van hun tijd te besteden aan het verzamelen van informatie, coachen leiders op strategie, verbeteren ze de kwaliteit van deals, testen ze accountplannen kritisch en helpen ze verkopers bij het navigeren door gesprekken met leidinggevenden. Ons operationele ritme is verschoven van het controleren van activiteiten naar het verbeteren van beslissingen. Verkopers besteden op vergelijkbare wijze 90% van hun energie aan het creëren van waarde voor klanten, het grondig begrijpen van hun pijnpunten en het volledig inzetten van middelen om een oplossing te bieden.

AI vervangt geen goede verkopers of goede leiders. Het versterkt hun beoordelingsvermogen, zodat iedereen kan werken met meer context, consistentie en slagkracht. De organisaties die winnen, zullen niet per se de meeste AI gebruiken, maar ze zullen betere beslissingen nemen omdat AI voortdurend de juiste inzichten op het juiste moment naar boven haalt. De resultaten zijn onbeperkt.

Een volledige werkstroom voor klantgesprekken

Ons team gebruikt dagelijks AI. Hier is een werkstroom die we met klanten gebruiken.

AI combineert eerdere klantgesprekken en verkoopkansen, productgebruik, belangrijke gebruiksscenario's, relaties met belanghebbenden en extern bedrijfsnieuws (10-K-rapporten enzovoort) tot een beknopte accountsamenvatting. In plaats van een uur te besteden aan het verzamelen van context, begint de verkoper met een uitgebreid inzicht in de activiteiten, recente ontwikkelingen en waarschijnlijke prioriteiten van de klant.

Tijdens de verkoopcyclus analyseert AI voortdurend klantgesprekken om koopsignalen, concurrentiebedreigingen, onbeantwoorde bezwaren, belangrijke besluitvormers met wie we contact moeten opnemen en de beste volgende acties te identificeren. In plaats van vergaderingen alleen maar vast te leggen, helpt AI risico's aan het licht te brengen terwijl er nog tijd is om de uitkomst te beïnvloeden.

Na elke interactie vat AI de vergadering automatisch samen, werkt het CRM-velden bij, stelt het vervolgcommunicatie op, beveelt het acties aan op basis van ons gezamenlijke actieplan en brengt het veranderingen in het vertrouwen in de prognose onder de aandacht. Hierdoor kunnen verkopers en managers minder tijd besteden aan het documenteren van werk en meer tijd aan het vooruithelpen van de verkoopkans.

Waarom AI omzetbeslissingen moet voorbereiden terwijl mensen ze nemen

Nick deelt

De beste omzetorganisaties brengen steeds beter in kaart waar AI de meeste waarde toevoegt en waar menselijk beoordelingsvermogen onvervangbaar blijft… Mijn gedachtegang is dus eenvoudig: bij strategisch werk moet AI beslissingen voorbereiden, maar moeten mensen ze nemen.

De beste omzetorganisaties brengen steeds beter in kaart waar AI de meeste waarde toevoegt en waar menselijk beoordelingsvermogen onvervangbaar blijft.

We leunen sterk op AI voor informatieverwerking en patroonherkenning. Veel hiervan doen we binnen onze eigen oplossingen, zoals Rovo. Het helpt ons de verkooppijplijn te prioriteren, klantinteracties samen te vatten, dealrisico's te identificeren, koopsignalen aan het licht te brengen, hiaten in de betrokkenheid van belanghebbenden te signaleren, de kwaliteit van prognoses te verbeteren en aan te bevelen waar onze teams hun tijd op moeten richten. AI blinkt uit in het samenbrengen van duizenden datapunten tot bruikbare inzichten, veel sneller dan een individu dat kan.

We blijven vertrouwen op mensen voor beslissingen die beoordelingsvermogen, vertrouwen en creativiteit vereisen. Klanten kopen geen software omdat een algoritme de volgende stap heeft aanbevolen. Ze kopen omdat een verkoper/specialist uiteenlopende belanghebbenden op één lijn kan brengen, door organisatorische dynamiek kan navigeren, complexe afwegingen kan onderhandelen, relaties met leidinggevenden kan opbouwen en vertrouwen in een strategische visie kan wekken. Mensen willen van mensen kopen. Ik ben ervan overtuigd dat dit nooit zal veranderen.

Ook prijsstrategie, werving, organisatieontwerp, territoriumplanning en belangrijke commerciële investeringsbeslissingen vereisen uiteindelijk context, ervaring en verantwoordelijkheid die AI niet kan bieden.

Mijn gedachtegang is dus eenvoudig: bij strategisch werk moet AI beslissingen voorbereiden, maar moeten mensen ze nemen.

Hoe AI de leersnelheid van organisaties verhoogt

Het grootste resultaat dat we hebben gezien, is geen traditionele verkoopmetriek, maar de leersnelheid van de organisatie. Feedback van klanten verliep historisch gezien bijvoorbeeld ongelooflijk langzaam. Een verkoper voerde een gesprek, legde enkele notities vast, deelde die met zijn manager en dat inzicht bereikte productontwikkeling of marketing mogelijk pas weken later. Tegen die tijd was de context vaak verloren gegaan.

AI heeft die feedbacklus aanzienlijk verkort. AI brengt nu op grote schaal klantgesprekken samen, waardoor we terugkerende bezwaren, concurrentietrends, functieverzoeken en kooppatronen vrijwel in realtime kunnen identificeren. In plaats van te vertrouwen op anekdotes uit een handvol deals, leren we tegelijkertijd van duizenden klantinteracties.

De impact reikt veel verder dan verkoop. Productteams krijgen sneller inzicht in opkomende klantbehoeften. Marketing kan de boodschap verfijnen op basis van de daadwerkelijke taal van kopers. Omzetverantwoordelijken kunnen identificeren waar deals consequent vastlopen en ondersteuning of processen aanpassen voordat dit een systematisch probleem wordt, of prognoses snel bijstellen en strategieën voor risicobeperking bij deals ondersteunen, en dat alles zonder zelfs maar rechtstreeks contact met hun team te hoeven opnemen.

Dit is een van de vele manieren waarop AI het intensieve handmatige werk heeft verminderd dat vroeger het grootste deel van de tijd van accountmanagers en leidinggevenden opslokte. Voor mij is dat een van de meest onderschatte voordelen van AI. Het maakt niet alleen individuele verkopers productiever. Het zorgt ervoor dat het hele bedrijf sneller leert.

Hoe AI concurrentievoordelen heeft verschoven

Informatie zelf is niet langer een concurrentievoordeel.

Jarenlang onderscheidden goede verkopers zich doordat ze beter onderzoek hadden gedaan, het bedrijf van de klant grondiger kenden of inzichten ontdekten die anderen niet konden achterhalen. Tegenwoordig heeft AI de toegang tot informatie gedemocratiseerd. Elke verkoper kan in enkele minuten onderzoek naar een account uitvoeren, financiële resultaten samenvatten, de technologiestack van een potentiële klant analyseren of zich voorbereiden op een vergadering met een leidinggevende. Dat betekent dat informatie niet langer schaars is. Oordeelsvermogen wel.

Het nieuwe concurrentievoordeel ligt in hoe goed een omzetorganisatie informatie interpreteert, betere vragen stelt, vertrouwen opbouwt met leidinggevenden en inzichten vertaalt naar bedrijfsresultaten. AI kan elke verkoper helpen beter voorbereid te zijn, maar kan geloofwaardigheid, strategisch denken of het vermogen om complexe organisatorische dynamieken te navigeren niet vervangen.

Hoe organisaties AI effectief kunnen inzetten

AI faalt zelden vanwege de technologie. Organisaties falen meestal omdat ze hun werkwijzen niet hebben aangepast. Onderzoek van Forrester bevestigt dit. Hoewel de toepassing van AI snel is versneld, kunnen relatief weinig organisaties die investeringen rechtstreeks koppelen aan meetbare financiële resultaten.

De uitdaging ligt vaak niet bij de kwaliteit van het model, maar bij de organisatorische gereedheid. Hier zijn enkele tips:

• Organisaties moeten zich vóór de technologie richten op het bedrijfsresultaat. Als je de commerciële maatstaf die je probeert te verbeteren niet kunt definiëren—of dat nu het winstpercentage, de lengte van de verkoopcyclus, de tijd tot marktintroductie, de codekwaliteit, marktuitbreiding, de nauwkeurigheid van prognoses of klantretentie is—is het vrijwel onmogelijk om waarde aan te tonen.
• AI moet niet worden ingezet als nog een zelfstandige applicatie. De grootste waarde ontstaat wanneer AI toegang heeft tot de volledige context van het bedrijf in CRM, productgebruik, klantgesprekken, interacties met de ondersteuning en interne kennis. Zonder dat verbonden werksysteem blijven inzichten versnipperd.
• Organisaties moeten stoppen met het optimaliseren van individuele productiviteit. In plaats daarvan moeten ze werkstromen opnieuw ontwerpen. Tien minuten besparen voor een verkoper levert niet noodzakelijkerwijs bedrijfswaarde op. Opnieuw bedenken hoe omzetteams kansen kwalificeren, deals coachen, prognoses maken en samenwerken levert wel kwantificeerbare resultaten op teamniveau op. De sterkste resultaten ontstaan wanneer AI kan putten uit context binnen de hele organisatie in plaats van binnen geïsoleerde teams te opereren.
• Organisaties moeten veranderingstrajecten niet langer onderschatten. De toepassing van AI is net zo goed een leiderschapsuitdaging als een technologie-initiatief. Teams hebben nieuwe werkritmes, duidelijke verantwoordelijkheden en vertrouwen nodig in de manier waarop AI in hun dagelijkse werk past voordat gedrag echt verandert.

Uiteindelijk is AI geen strategie. Het is een versneller. Het vergroot de kwaliteit van het bestaande bedrijfsmodel. Organisaties met gedisciplineerde processen, verbonden gegevens en duidelijke commerciële resultaten behalen doorgaans buitenproportionele opbrengsten. Organisaties zonder die basis automatiseren uiteindelijk vaak inefficiëntie in plaats van een concurrentievoordeel te creëren.

Hoe je weet of een potentiële nieuwe medewerker klaar is voor AI-ondersteund werk

Nick deelt

Tegenwoordig zijn de mensen met de grootste hefboomwerking bijzonder nieuwsgierig, AI-native en toegewijd aan continu leren. Ze nemen niet alleen nieuwe technologieën over. Ze heroverwegen voortdurend hoe ze werken, automatiseren repetitieve taken en vergroten de waarde die ze voor klanten leveren.

De rol van een omzetleider is in het AI-tijdperk fundamenteel veranderd. Succes wordt niet langer uitsluitend bepaald door operationele uitmuntendheid of verkoopuitvoering. Het wordt bepaald door het vermogen van een organisatie om sneller te leren dan de markt. Tegenwoordig zijn de mensen met de grootste hefboomwerking bijzonder nieuwsgierig, AI-native en toegewijd aan continu leren. Ze nemen niet alleen nieuwe technologieën over. Ze heroverwegen voortdurend hoe ze werken, automatiseren repetitieve taken en vergroten de waarde die ze voor klanten leveren.

Als leider is het mijn verantwoordelijkheid om een organisatie rond die kwaliteiten op te bouwen. Dat begint met het aannemen van mensen die zich gemakkelijk aanpassen, intellectueel nieuwsgierig zijn en energie krijgen van verandering.

Daarom vraag ik kandidaten in elk gesprek: "Wat zijn de meest handmatige processen in je werkdag?" Als ze me vervolgens niet kunnen vertellen waarom ze die handmatige processen niet met AI hebben geautomatiseerd, is het voor mij duidelijk dat ze geen probleemoplossers zijn en ook niet bereid zijn om zich als AI-leerlingen op te stellen om hun manier van werken te verbeteren.

Zes dingen die elke CRO moet doen om met AI succesvol te zijn

Dit is dus mijn advies:

• Weersta de verleiding om elke nieuwe AI-mogelijkheid na te jagen. De technologie ontwikkelt zich sneller dan welke organisatie dan ook kan bijhouden, dus je concurrentievoordeel komt niet voort uit toegang tot de nieuwste AI-hype. Het komt voort uit het opbouwen van een organisatie die zich sneller kan aanpassen dan alle anderen.

• De eerste prioriteit is talentdichtheid. Dat is nooit veranderd. Maar AI verhoogt het plafond voor geweldige mensen en vergroot tegelijkertijd de kloof tussen toppresteerders en alle anderen. Neem mensen aan die bijzonder nieuwsgierig en intellectueel bescheiden zijn en zich inzetten voor continu leren. Wat vandaag werkt, kan over zes maanden achterhaald zijn, dus aanpassingsvermogen wordt een van de waardevolste eigenschappen in go-to-marketfuncties.
• Geef het goede voorbeeld. Je kunt niet verwachten dat je organisatie AI omarmt als je het zelf niet gebruikt. De beste leiders delegeren de invoering van AI niet. Ze laten die zelf zien, delen prompts, experimenteren openlijk en creëren een cultuur waarin leren belangrijker wordt gevonden dan het juiste antwoord hebben.
• Investeer in duidelijkheid, niet in complexiteit. Kopers worden overspoeld door AI-boodschappen en de meeste aanbieders klinken onderling uitwisselbaar. Je verkoopteam moet in eenvoudige taal kunnen uitleggen welk probleem je oplost, waarom je anders bent, waarom klanten nu in actie moeten komen en hoe vergelijkbare klanten de resultaten vinden waarnaar ze op zoek zijn. Als je onderscheidend vermogen niet binnen enkele minuten te begrijpen is, is het waarschijnlijk niet duidelijk genoeg.
• Herontwerp werkprocessen in plaats van simpelweg tools toe te voegen. Te veel organisaties voegen AI toe aan bestaande processen. De grootste winst ontstaat door opnieuw na te denken over hoe het werk wordt gedaan, onnodige stappen te schrappen en mensen meer tijd te geven voor oordeelsvorming, creativiteit en klantrelaties.
• Onthoud ten slotte dat AI leiderschap niet vervangt. Als er iets verandert, is het dat leiderschap belangrijker wordt. Naarmate informatie steeds overvloediger wordt, verschuift de rol van een leider van het geven van antwoorden naar het bepalen van de richting, het uitoefenen van oordeelsvermogen en het helpen van teams om zich te richten op wat het belangrijkst is. Technologie zal zich blijven ontwikkelen, maar geweldig leiderschap, empathie voor klanten en uitzonderlijk talent blijven de blijvende concurrentievoordelen. Jij kunt dit.

Volg hem

Je kunt het werk van Nick Feeney volgen op LinkedIn.

Er volgen meer interviews met experts op The CRO Club!