Dyrektor sprzedaży w Atlassian wyjaśnia, jakie błędy popełniają organizacje przy wdrażaniu AI

Nick Feeney jest dyrektorem ds. sprzedaży sztandarowych produktów Atlassian, w tym Jira, Confluence, Loom i Rovo.

Spotkaliśmy się z Nickiem, aby dowiedzieć się, jak liderzy branży, tacy jak Atlassian, zmieniają procesy sprzedażowe dzięki sztucznej inteligencji. Oto, co nam powiedział.

Odpowiedzialność za przychody ze sztandarowych produktów Atlassian

Nazywam się Nick Feeney i odpowiadam za przychody w Atlassian z jego pierwszego pakietu — Teamwork Collection — obejmującego sztandarowe produkty firmy: Jira, Confluence, Loom oraz rozwiązanie AI oparte na wykorzystaniu, Rovo.

Atlassian to globalna firma o wartości około 6,2 miliarda dolarów, która nadal dynamicznie się rozwija — jej przychody wzrosły o 32% rok do roku, napędzane przyspieszającą adopcją chmury i rozwojem AI.

Moja organizacja obejmuje regiony AMER i LATAM oraz wspiera klientów wymagających bezpośredniej obsługi z segmentów średnich przedsiębiorstw, przedsiębiorstw i klientów strategicznych. Współpracujemy z klientami przy złożonych inicjatywach transformacji cyfrowej, prowadząc projekty oparte na dostarczanej wartości — od szybko realizowanych szans sprzedażowych o wartości pięcio- i sześciocyfrowej po wieloletnie, strategiczne partnerstwa z przedsiębiorstwami o wartości ośmiocyfrowej.

W roku fiskalnym 2026 firma Teamwork Collection osiągnęła 156% rocznego celu dotyczącego zawartych transakcji i uzyskała 132% wzrostu wartości odnowień netto, dzięki czemu Teamwork Collection stał się jednym z najszybciej rozwijających się i najbardziej strategicznych zespołów generujących przychody w Atlassian.

Kariera kształtowana przez transformację platform

W całej swojej karierze przyciągały mnie momenty transformacji platform, w których technologia zasadniczo zmienia sposób funkcjonowania firm, a strategię GTM trzeba opracować na nowo. Ta droga rozpoczęła się w ToutApp w 2013 roku, gdy produktywność sprzedaży zaczęła kształtować nowoczesne organizacje GTM. Po raz pierwszy zespoły ds. przychodów mogły odejść od podejścia opartego przede wszystkim na telefonach wykonywanych na zimno, wykorzystując zautomatyzowane, spersonalizowane sekwencje wiadomości e-mail do angażowania potencjalnych klientów na dużą skalę. Była to istotna zmiana w generowaniu lejka sprzedażowego, zastępująca ręczną, powtarzalną pracę technologią, która pozwalała sprzedawcom skupić się na bardziej wartościowych interakcjach z klientami. Była to jedna z pierwszych fal oprogramowania zwiększającego produktywność sprzedaży.

Od tamtej pory ta kategoria znacznie się rozwinęła, a platformy oparte na AI pomagają dziś zespołom identyfikować konta o wysokim prawdopodobieństwie konwersji, ustalać priorytety szans sprzedażowych, automatyzować procesy i zapewniać znacznie bardziej spersonalizowane interakcje z klientami. Możliwość obserwowania tej ewolucji z bliska utwierdziła mnie w przekonaniu, które ukształtowało moją karierę: najlepiej funkcjonujące organizacje generujące przychody wcześnie wdrażają AI, szybko dostosowują swój model operacyjny i nieustannie na nowo definiują sposób, w jaki tworzą wartość dla klientów.

Po drodze pracowałem w Mural na najwcześniejszych etapach jego rozwoju. W czasie pandemii pomogliśmy zdefiniować zupełnie nową kategorię, gdy organizacje uczyły się współpracować cyfrowo na dużą skalę. Następnie dołączyłem do Loom, gdy komunikacja w miejscu pracy rozwijała się jeszcze bardziej. To doświadczenie ostatecznie doprowadziło mnie do Atlassian.

Wspólnym mianownikiem nigdy nie były przede wszystkim same produkty; chodziło o pomaganie organizacjom w radzeniu sobie z fundamentalnymi zmianami w sposobie pracy, gdy technologia, oczekiwania klientów i strategia handlowa ewoluują jednocześnie. Uważam, że AI stanowi kolejny i największy rozdział tej ewolucji — dokładnie taki przełomowy moment, jaki definiował moją karierę.

Jak AI może przejść od narzędzia zwiększającego produktywność do systemu wspierającego podejmowanie decyzji

Największa zmiana, jaką wprowadziliśmy w organizacji ds. przychodów Atlassian, nie polegała tylko na wdrożeniu AI; zasadniczo zmieniliśmy sposób prowadzenia działalności. Rok temu postrzegaliśmy AI przede wszystkim jako narzędzie zwiększające produktywność, które pomagało sprzedawcom pracować szybciej. Dziś wykorzystujemy je jako system zarządzania i podejmowania decyzji.

W przeszłości menedżerowie sprzedaży poświęcali ogromną ilość czasu na gromadzenie informacji, kontrolowanie jakości danych w CRM, przeglądanie nagrań rozmów oraz przygotowywanie się do przeglądów prognoz i lejka sprzedażowego. Obecnie AI wykonuje wstępną warstwę tej ręcznej analizy. Zanim lider rozpocznie przegląd transakcji, AI syntetyzuje rozmowy z klientami, wskazuje ryzyka związane z transakcją, identyfikuje luki wśród interesariuszy, podkreśla sygnały zakupowe i podsumowuje najważniejsze działania.

To zasadniczo zmieniło rolę naszych liderów i sprzedawców. Zamiast poświęcać czas na zbieranie informacji, liderzy zajmują się coachingiem w zakresie strategii, podnoszeniem jakości transakcji, weryfikowaniem planów obsługi klientów pod kątem ryzyka oraz pomaganiem sprzedawcom w prowadzeniu rozmów z kadrą kierowniczą. Nasz rytm operacyjny przesunął się z kontrolowania aktywności na doskonalenie decyzji. Podobnie sprzedawcy poświęcają 90% swojej energii na dostarczanie klientom wartości, dogłębne rozumienie ich problemów i pełne angażowanie zasobów w zapewnienie rozwiązania.

AI nie zastępuje świetnych sprzedawców ani świetnych liderów. Wzmacnia ich osąd, dzięki czemu każda osoba może działać z większym kontekstem, konsekwencją i skutecznością. Organizacje, które odniosą sukces, niekoniecznie będą korzystać z największej liczby rozwiązań AI, ale będą podejmować lepsze decyzje, ponieważ AI nieustannie dostarcza właściwych informacji we właściwym czasie. Rezultaty są nieograniczone.

Kompleksowy przebieg rozmów z klientami

Nasz zespół korzysta z AI każdego dnia. Oto przebieg pracy, którego używamy w kontaktach z klientami.

AI syntetyzuje wcześniejsze rozmowy z klientami i informacje o szansach sprzedażowych, dane dotyczące korzystania z produktu, kluczowe przypadki użycia, relacje z interesariuszami oraz zewnętrzne informacje o firmie (raporty 10-K itp.) w zwięzły opis klienta. Zamiast poświęcać godzinę na gromadzenie kontekstu, sprzedawca zaczyna od kompleksowego zrozumienia działalności klienta, jego ostatniej aktywności i prawdopodobnych priorytetów.

W trakcie cyklu sprzedaży AI nieustannie analizuje rozmowy z klientami, aby identyfikować sygnały zakupowe, zagrożenia ze strony konkurencji, nierozstrzygnięte obiekcje, kluczowych decydentów, z którymi musimy się skontaktować, oraz najlepsze kolejne działania do podjęcia. Zamiast jedynie rejestrować spotkania, pomaga ujawniać ryzyka, gdy wciąż jest czas, aby wpłynąć na wynik.

Po każdej interakcji AI automatycznie podsumowuje spotkanie, aktualizuje pola w systemie CRM, przygotowuje projekty wiadomości uzupełniających, rekomenduje działania zgodne z naszym wspólnym planem działania i wskazuje zmiany w poziomie pewności prognozy. Dzięki temu sprzedawcy i menedżerowie mogą poświęcać mniej czasu na dokumentowanie pracy, a więcej na rozwijanie szansy sprzedażowej.

Dlaczego AI powinno przygotowywać decyzje dotyczące przychodów, podczas gdy ludzie powinni je podejmować

Nick dzieli się

Najlepsze organizacje odpowiedzialne za przychody coraz wyraźniej określają, gdzie AI wnosi największą wartość, a gdzie ludzki osąd pozostaje niezastąpiony… Dlatego moje podejście jest proste: w pracy strategicznej AI powinno przygotowywać decyzje, ale to ludzie powinni je podejmować.

Najlepsze organizacje odpowiedzialne za przychody coraz wyraźniej określają, gdzie AI wnosi największą wartość, a gdzie ludzki osąd pozostaje niezastąpiony.

W dużym stopniu polegamy na AI w przetwarzaniu informacji i rozpoznawaniu wzorców. Wiele z tych działań wykonujemy w ramach własnych rozwiązań, takich jak Rovo. Pomaga nam ustalać priorytety dotyczące lejka sprzedażowego, podsumowywać interakcje z klientami, identyfikować ryzyko związane z transakcjami, ujawniać sygnały zakupowe, wskazywać luki w zaangażowaniu interesariuszy, poprawiać jakość prognoz oraz rekomendować, na czym nasze zespoły powinny skupić swój czas. AI doskonale syntetyzuje tysiące punktów danych w możliwe do wykorzystania informacje znacznie szybciej, niż może to zrobić pojedyncza osoba.

Nadal polegamy na ludziach w przypadku decyzji wymagających osądu, zaufania i kreatywności. Klienci nie kupują oprogramowania dlatego, że algorytm zarekomendował kolejny krok. Kupują, ponieważ sprzedawca lub specjalista potrafi zjednoczyć różnych interesariuszy, poruszać się w dynamice organizacyjnej, negocjować złożone kompromisy, budować relacje z kadrą kierowniczą i wzbudzać zaufanie do strategicznej wizji. Ludzie chcą kupować od ludzi. Jestem przekonany, że to nigdy się nie zmieni.

Podobnie strategia cenowa, rekrutacja, projektowanie organizacji, planowanie terytoriów oraz najważniejsze decyzje dotyczące inwestycji handlowych ostatecznie wymagają kontekstu, doświadczenia i odpowiedzialności, których AI nie może zapewnić.

Dlatego moje podejście jest proste: w pracy strategicznej AI powinno przygotowywać decyzje, ale to ludzie powinni je podejmować.

Jak AI zwiększa tempo uczenia się organizacji

Największym rezultatem, jaki zaobserwowaliśmy, nie jest tradycyjny wskaźnik sprzedaży, lecz tempo uczenia się organizacji. Informacje zwrotne od klientów historycznie przepływały niezwykle wolno. Sprzedawca odbywał rozmowę, zapisywał kilka notatek, przekazywał je swojemu menedżerowi, a ta wiedza mogła ostatecznie dotrzeć do zespołu produktu lub marketingu dopiero po kilku tygodniach. Do tego czasu kontekst często był już utracony.

AI znacząco skróciło tę pętlę informacji zwrotnej. AI może teraz syntetyzować rozmowy z klientami na dużą skalę, umożliwiając nam identyfikowanie powtarzających się obiekcji, trendów konkurencyjnych, próśb o nowe funkcje i wzorców zakupowych niemal w czasie rzeczywistym. Zamiast polegać na anegdotach z kilku transakcji, uczymy się jednocześnie na podstawie tysięcy interakcji z klientami.

Wpływ wykracza daleko poza sprzedaż. Zespoły produktowe szybciej zyskują wgląd w pojawiające się potrzeby klientów. Marketing może udoskonalać przekaz na podstawie rzeczywistego języka kupujących. Liderzy odpowiedzialni za przychody mogą identyfikować miejsca, w których transakcje regularnie utknęły, i dostosowywać działania wspierające sprzedaż lub procesy, zanim stanie się to problemem systemowym, a także szybko korygować prognozy i wspierać strategie ograniczania ryzyka związanego z transakcjami — a wszystko to bez konieczności bezpośredniego kontaktu z zespołem.

To jeden z wielu sposobów, na jakie AI ograniczyła intensywną pracę manualną, która wcześniej pochłaniała większość czasu menedżerów klientów i liderów. Moim zdaniem jest to jedna z najbardziej niedocenianych korzyści AI. Nie tylko zwiększa produktywność poszczególnych sprzedawców. Sprawia, że cała firma szybciej się uczy.

Jak AI zmieniła przewagi konkurencyjne

Sama informacja nie jest już przewagą konkurencyjną.

Przez lata najlepsi sprzedawcy wyróżniali się, ponieważ prowadzili lepsze badania, lepiej znali działalność klienta lub odkrywali spostrzeżenia, do których inni nie mieli dostępu. Dziś AI zdemokratyzowała dostęp do informacji. Każdy sprzedawca może w ciągu kilku minut przygotować analizę klienta, podsumować raporty wyników, przeanalizować stos technologiczny potencjalnego klienta lub przygotować się do spotkania z kadrą kierowniczą. Oznacza to, że informacja nie jest już dobrem deficytowym. Deficytowa jest umiejętność oceny.

Nowa przewaga konkurencyjna polega na tym, jak dobrze organizacja odpowiedzialna za przychody interpretuje informacje, zadaje lepsze pytania, buduje zaufanie wśród interesariuszy na szczeblu kierowniczym i przekłada wnioski na wyniki biznesowe. AI może pomóc każdemu sprzedawcy lepiej się przygotować, ale nie zastąpi wiarygodności, myślenia strategicznego ani umiejętności poruszania się w złożonych zależnościach organizacyjnych.

Jak organizacje mogą skutecznie wdrażać AI

AI rzadko zawodzi z powodu technologii. Organizacje zwykle ponoszą porażkę, ponieważ nie zmieniły sposobu pracy. Potwierdzają to badania Forrester. Choć wdrażanie AI szybko przyspieszyło, stosunkowo niewiele organizacji potrafi bezpośrednio powiązać te inwestycje z wymiernymi wynikami finansowymi.

Wyzwaniem często nie jest jakość modelu, lecz gotowość organizacji. Oto kilka wskazówek:

• Organizacje powinny skupić się na rezultacie biznesowym przed wyborem technologii. Jeśli nie potrafisz zdefiniować wskaźnika biznesowego, który chcesz poprawić — niezależnie od tego, czy chodzi o współczynnik wygranych transakcji, długość cyklu sprzedaży, czas wprowadzenia na rynek, jakość kodu, ekspansję rynkową, dokładność prognoz czy utrzymanie klientów — udowodnienie wartości jest niemal niemożliwe.
• AI nie powinna być wdrażana jako kolejna samodzielna aplikacja. Największa wartość pojawia się wtedy, gdy AI ma dostęp do pełnego kontekstu działalności firmy obejmującego CRM, wykorzystanie produktu, rozmowy z klientami, interakcje z działem wsparcia i wiedzę wewnętrzną. Bez takiego połączonego systemu pracy wnioski pozostają rozproszone.
• Organizacje powinny przestać optymalizować produktywność pojedynczych osób. Zamiast tego powinny przeprojektowywać przepływy pracy. Zaoszczędzenie sprzedawcy dziesięciu minut nie musi tworzyć wartości dla całego przedsiębiorstwa. Ponowne przemyślenie sposobu, w jaki zespoły odpowiedzialne za przychody kwalifikują szanse sprzedażowe, wspierają prowadzenie transakcji, przygotowują prognozy i współpracują, zapewnia wymierne rezultaty na poziomie zespołu. Najlepsze wyniki pojawiają się wtedy, gdy AI może korzystać z kontekstu w całej organizacji, zamiast działać w odizolowanych zespołach.
• Organizacje muszą przestać lekceważyć zarządzanie zmianą. Wdrażanie AI jest w równym stopniu wyzwaniem przywódczym i inicjatywą technologiczną. Zespoły potrzebują nowych rytuałów operacyjnych, jasno określonej odpowiedzialności oraz pewności co do tego, jak AI wpisuje się w ich codzienną pracę, zanim ich zachowania rzeczywiście się zmienią.

Ostatecznie AI nie jest strategią. Jest akceleratorem. Wzmacnia jakość istniejącego modelu operacyjnego. Organizacje dysponujące zdyscyplinowanymi procesami, połączonymi danymi i jasno określonymi celami biznesowymi zwykle osiągają ponadprzeciętne zwroty. Te, którym brakuje takich fundamentów, często automatyzują nieefektywność zamiast tworzyć przewagę konkurencyjną.

Jak rozpoznać, czy potencjalny pracownik jest gotowy do pracy wspieranej przez AI

Nick dzieli się

Dziś osoby o największej sile oddziaływania są niezwykle ciekawe świata, naturalnie posługują się AI i angażują się w ciągłe zdobywanie wiedzy. Nie tylko wdrażają nowe technologie. Stale na nowo przemyślają sposób swojej pracy, automatyzują powtarzalne zadania i zwiększają wartość, jaką dostarczają klientom.

Rola lidera ds. przychodów zasadniczo zmieniła się w erze AI. Sukcesu nie definiuje już wyłącznie doskonałość operacyjna ani skuteczność sprzedaży. Definiuje go zdolność organizacji do uczenia się szybciej niż rynek. Dziś osoby o największej sile oddziaływania są niezwykle ciekawe świata, naturalnie posługują się AI i angażują się w ciągłe zdobywanie wiedzy. Nie tylko wdrażają nowe technologie. Stale na nowo przemyślają sposób swojej pracy, automatyzują powtarzalne zadania i zwiększają wartość, jaką dostarczają klientom.

Jako lider odpowiadam za budowanie organizacji opierającej się na tych cechach. Zaczyna się to od zatrudniania osób, które potrafią się dostosowywać, są ciekawe świata intelektualnie i czerpią energię ze zmian.

Dlatego podczas każdej rozmowy kwalifikacyjnej pytam kandydatów: "Jakie są najbardziej manualne procesy w Twoim dniu pracy?" Jeśli nie potrafią mi powiedzieć, dlaczego nie zautomatyzowali tych manualnych procesów za pomocą AI, staje się dla mnie jasne, że nie potrafią rozwiązywać problemów ani nie są gotowi uczyć się AI, aby usprawniać swoją pracę.

Sześć rzeczy, które każdy CRO musi zrobić, aby odnieść sukces dzięki AI

Oto moja rada:

• Oprzyj się pokusie pogoni za każdą nową możliwością AI. Technologia rozwija się szybciej, niż jakakolwiek organizacja jest w stanie za nią nadążyć, więc przewaga konkurencyjna nie będzie wynikać z dostępu do najnowszej mody na AI. Będzie wynikać z budowania organizacji, która potrafi dostosowywać się szybciej niż wszyscy inni.

• Pierwszym priorytetem jest zagęszczenie talentów. To nigdy się nie zmieniło. AI podnosi jednak pułap możliwości najlepszych osób, a jednocześnie pogłębia różnicę między najlepszymi pracownikami a całą resztą. Zatrudniaj osoby niezwykle ciekawe świata, pokorne intelektualnie i zaangażowane w ciągłe zdobywanie wiedzy. To, co działa dziś, za sześć miesięcy może być przestarzałe, dlatego zdolność adaptacji staje się jedną z najbardziej wartościowych cech w obszarze wprowadzania produktu na rynek.
• Przewodź z pierwszej linii. Nie możesz oczekiwać, że Twoja organizacja zaakceptuje AI, jeśli sam z niej nie korzystasz. Najlepsi liderzy nie delegują wdrażania AI. Pokazują je własnym przykładem, dzielą się promptami, publicznie eksperymentują i tworzą kulturę, która bardziej celebruje naukę niż posiadanie właściwej odpowiedzi.
• Inwestuj w przejrzystość, nie w złożoność. Nabywcy są przytłoczeni komunikatami dotyczącymi AI, a większość dostawców brzmi podobnie. Twój zespół sprzedażowy powinien potrafić prostym językiem wyjaśnić, jaki problem rozwiązujesz, czym się wyróżniasz, dlaczego klienci powinni działać teraz oraz w jaki sposób podobni klienci uzyskują oczekiwane rezultaty. Jeśli Twojego wyróżnika nie da się zrozumieć w ciągu kilku minut, prawdopodobnie nie jest wystarczająco jasny.
• Przeprojektuj przepływy pracy zamiast po prostu dodawać narzędzia. Zbyt wiele organizacji nakłada AI na istniejące procesy. Największe korzyści wynikają z ponownego przemyślenia sposobu wykonywania pracy, wyeliminowania zbędnych kroków i zapewnienia ludziom większej ilości czasu na osąd, kreatywność oraz relacje z klientami.
• Na koniec pamiętaj, że AI nie zastępuje przywództwa. Jeśli już, sprawia, że przywództwo staje się jeszcze ważniejsze. W miarę jak informacji przybywa, rola lidera przesuwa się od udzielania odpowiedzi w stronę wyznaczania kierunku, podejmowania trafnych decyzji i pomagania zespołom w koncentrowaniu się na tym, co najważniejsze. Technologia będzie nadal się rozwijać, ale świetne przywództwo, empatia wobec klientów i wyjątkowe talenty pozostają trwałymi przewagami konkurencyjnymi. Dasz radę.

Śledź dalsze informacje

Możesz śledzić pracę Nicka Feeneya na LinkedInie.

Wkrótce kolejne rozmowy z ekspertami w The CRO Club!