Hur vi skapar en AI-strategi för marknadsföring som faktiskt fungerar

Liksom många marknadsföringsledare började min resa med AI med entusiasm och experimenterande. Vårt team utforskade olika verktyg, och varje medlem hittade sitt eget sätt att integrera AI i sina arbetsflöden. Vi såg produktivitetsvinster, men stötte också på utmaningar: motstridiga resultat, frånkopplade arbetsflöden och ojämn implementering i teamet.

Det här fragmenterade tillvägagångssättet – som jag har kommit att kalla ”AI:ns vilda västern” – är där många organisationer befinner sig i dag. Även om den här utforskningsfasen är värdefull är det dags att gå från ad hoc-experimenterande till strategisk integrering.

Från experimenterande till avsiktlighet

”Vilda västern”-fasen är frestande. Team arbetar snabbt, testar fritt och känner sig motiverade att utforska. Men den friheten, utan kontroll, leder snabbt till dubbelarbete, inkonsekventa resultat och en alltmer bräcklig teknikstack. 

Vi började själva se tecken på det här: en teammedlem använde ChatGPT för blogginlägg medan en annan föredrog Claude, vilket ledde till helt olika varumärkesröster. Vår SEO-specialist hade en egen uppsättning prompter som aldrig nådde innehållsteamet. Dessa små inkonsekvenser verkade först vara ofarliga, men ledde snabbt till bristande samstämmighet. Det var en försmak av vad som kunde hända i stor skala om vi inte införde gemensamma standarder.

I takt med att experimenteringen tog fart blev det tydligt för mig att vi behövde ett enhetligt tillvägagångssätt – ett som kunde stödja innovation utan att offra struktur.

Vi presenterar vår Marketing BrAIn Trust

För att ta oss förbi vilda västern-stadiet har vi tagit fram en Marketing BrAIn Trust-strategi som förändrar hur vårt team använder AI. Kärnan i vår strategi är målen om praktiskt lärande och kompetensutveckling: att skapa utrymme för varje teammedlem att experimentera, dela med sig av sina upptäckter och bygga upp de AI-kompetenser de behöver för att växa. I stället för att se AI som en samling enskilda verktyg skapar vi ett samordnat AI-ekosystem där standardiserade frågor och processer växer fram ur verkliga erfarenheter och delad kunskap.

BrAIn Trust fungerar som vår grund för praktiskt lärande, AI-styrning och kompetensutveckling. Genom att bygga in AI direkt i vanliga arbetsflöden möjliggör vi inte bara införandet – vi formar det. Det här tillvägagångssättet skapar enhetlighet och tar itu med de viktigaste utmaningarna med fragmenterat experimenterande.

Att ta med teamet på resan

Vi visste redan från början att denna omvandling måste sätta människor först och vara inriktad på lärande. Innan vi introducerade BrAIn Trust för vårt team samarbetade vi nära med våra People Ops-partners för att se till att avsikten var tydlig: Det handlar inte om att ersätta roller – det handlar om att stödja medarbetare i att utveckla nya färdigheter och utföra mer strategiskt, högeffektivt arbete. Denna samordning gav oss den klarhet och det förtroende vi behövde för att skala upp.

BrAIn Trust omvandlar den visionen till handling.  Vi börjar med Asana som vår första kund och integrerar sömlöst AI i de verktyg och arbetsflöden som vårt team redan använder varje dag – vilket gör AI-användning oundviklig.

Vår filosofi bygger på tre principer som styr allt vi gör:

• Gör det uppenbart: Vi visar omedelbart värde genom praktisk övning. Inga abstrakta löften – teammedlemmarna upplever själva hur de här verktygen sparar tid och förbättrar kvaliteten redan från den allra första utbildningssessionen. Vi tillhandahåller tydliga riktlinjer och dokumenterade användningsfall så att alla inte bara förstår hur man använder AI, utan också när och varför.

• Gör det enkelt: Vi börjar med Asana innan vi utökar till andra verktyg och möter teamen där de redan arbetar. Våra frågor passar in i befintliga arbetsflöden, vilket gör att det känns naturligt att börja använda AI, inte störande. Vi tillhandahåller enkla mallar, guidade övningar och regelbundna tider då alla kan få hjälp i sin egen takt.

• Gör det roligt: Vi skapar lösningar tillsammans med teamet, inte åt dem. De veckovisa mötena för att dela med sig av frågor har blivit inlärningsworkshoppar där teammedlemmar experimenterar med AI, delar med sig av sina upptäckter och lär av varandra. Vi bygger personliga AI-assistenter med en vänlig ton som känns som hjälpsamma teamkollegor, inte som skrämmande teknik.

Det här är inte bara en uppgradering av verktygen. Det är en medveten förändring i hur vi lär oss och växer som team. Vår BrAIn Trust hjälper oss att balansera två prioriteringar som ofta känns motstridiga: Att ge teamen friheten att experimentera samtidigt som vi ser till att resultaten av dessa experiment är användbara, skalbara och kan delas i hela organisationen.

Vårt BrAIn Trust tar itu med flera utmaningar som många team står inför:

1. Variation i införandet: Vi möter människor där de befinner sig i sin inlärningsresa och ger stöd till alla, från nybörjare till avancerade användare.

2. Ojämn kvalitet: Standardisering genom delat lärande hjälper alla att förbättras tillsammans och uppnå enhetliga resultat.

3. Bortkastad tid: Vår gemensamma kunskapsbas innebär att ingen behöver lära sig saker på egen hand eller återskapa lösningar som andra redan har utvecklat.

4. Dubbelarbete: Regelbundna delningssessioner ser till att kunskap sprids snabbt i hela teamet.

Genom att centralisera vårt tillvägagångssätt erbjuder vi:

• Praktiska inlärningsmöjligheter som är anpassade till varje kompetensnivå

• Bibliotek med prompter och arbetsflöden som skapats utifrån teamets experimenterande

• Regelbundna kontorstider för personlig support och vägledning

• Stöd för tekniska integreringar och vägledning för att anpassa frågor 

• Bästa praxis som uppstår genom kollektivt lärande och erfarenhet

Få AI att fungera för alla

I stället för att försöka genomföra en fullständig omvandling över en natt har vi valt ut användningsfall med stor inverkan som visar värdet samtidigt som de bygger upp teamets förtroende genom praktisk erfarenhet. Varje session stärker engagemanget eftersom teammedlemmarna själva ser hur AI kan förändra deras arbete. Dessa arbetsflöden utvecklas parallellt med våra plattformsfunktioner, och teammedlemmarna bidrar aktivt med förbättringar utifrån sina dagliga erfarenheter.

Vi har redan framgångsrikt lanserat två stora arbetsflöden som uppstod ur experimenterandet:

Advanced Team Leadership Assistance System (ATLAS): En omfattande uppsättning AI-drivna arbetsflöden för ledarskapsstöd som jag utvecklade genom några timmars försök-och-misstag, inklusive mallar för:

• Uppföljning och analys av teammätvärden

• Övervakning av slutförande av uppgifter

• Generering av kapacitetsrapporter

• Generering av statusuppdateringar

Dessa arbetsflöden gör att jag kan fokusera på strategi medan AI hanterar det administrativa arbetet, vilket sparar 4–5 timmar per vecka.

Assistent för projektinformation och prioriteringsplanering (PIPPA): Ett promptbibliotek för programhantering som våra projektledare har skapat genom gemensamma inlärningssessioner, med mallar för:

• Intagning och utvärdering av förfrågningar

• Uppgiftsprioritering

• Uppmaningar för riskidentifiering i tidslinjen

Det här arbetsflödet, som fortsätter att utvecklas i takt med att projektledarna delar med sig av nya upptäckter, gör det möjligt för dem att koncentrera sig på relationerna med intressenterna medan AI hanterar de administrativa aspekterna av projektspårningen.

Vårt mål är att varje roll i vårt marknadsföringsteam, från innehållsskapande till SEO och e-postmarknadsföring, ska bygga upp AI-kompetens genom att öva med specialiserade promptbibliotek och arbetsflöden som är utformade för att komplettera deras specifika funktion. Detta riktade tillvägagångssätt säkerställer att AI förbättrar snarare än stör befintliga arbetsflöden samtidigt som det bygger upp varaktiga färdigheter.

Skalning med rätt infrastruktur

Vi visste från början att om vi skulle kunna skala upp det här inlärningsinitiativet kunde vi inte förlita oss på spridda verktyg eller kortsiktiga lösningar. Vi behövde en strategisk grund: något som kunde utvecklas med oss, ansluta till våra befintliga system och ge icke-tekniska team möjlighet att lära sig och bidra direkt.

Därför är vår implementeringsstrategi inriktad på att använda Asanas no-code-funktion Asana Studio. Eftersom vårt team redan arbetar i Asana känns det naturligt att börja där med införandet av AI.

Det här strategiska valet ger flera fördelar för vårt tillvägagångssätt som prioriterar lärande:

• Minskad konsolideringsrisk: Genom att bygga på vår centrala arbetshanteringsplattform i stället för flera punktlösningar minskar vi risken för framtida leverantörskonsolidering.

• Integrerade datakällor: Vi ansluter information från våra olika system (Contentful, SkillJar, GitHub, Tableau osv.) direkt till våra AI-arbetsflöden.

• Skalbar utveckling: Med det kodfria tillvägagångssättet kan teammedlemmarna snabbt lära sig, iterera och distribuera nya prompter och arbetsflöden utan specialiserade utvecklingsresurser.

• Enhetlig upplevelse: Att bygga vidare på en välbekant plattform sänker hindren för införande och skapar en bekväm miljö för lärande och experimenterande. När AI-funktioner integreras i dagliga arbetsflöden blir implementeringen automatisk.

Det här tillvägagångssättet ser till att vår AI-strategi är anpassad till hur våra team redan arbetar, samtidigt som det skapar en trygg miljö för lärande, minskar hindren för experimenterande och gör AI-användning till en oundviklig del av allas arbetsdag snarare än ett valfritt tillägg.

Mäta resultat snarare än produktion

Även om vi spårar tidsbesparingar sträcker sig vår definition av avkastning på investeringen (ROI) längre än till effektivitet. Vi mäter om AI möjliggör:

1. Minskningar av den administrativa arbetsbelastningen

2. Förbättringar av resultatets kvalitet och enhetlighet

3. Ökad tid för strategiskt tänkande

4. Förkortad tid till marknadslansering

5. Ökad nöjdhet och engagemang i teamet

6. Ökad AI-kompetens och ett större förtroende för AI på alla kompetensnivåer

Dessa mätvärden visar att AI-integrering inte bara handlar om att göra saker snabbare. Det handlar om att fundamentalt förbättra hur vi arbetar och lär oss tillsammans.

Framtiden handlar inte om fler verktyg, utan om mer samarbete

När vi fortsätter vår AI-resa tror jag att vi bevittnar början på en genomgripande förändring av hur marknadsföringsteam arbetar. De organisationer som kommer att blomstra är inte de som använder flest AI-verktyg, utan de som strategiskt integrerar AI i sina team på sätt som kompletterar och förbättrar människors förmågor.

Framtiden tillhör team som kan ta sig förbi AI:ns vilda västern och skapa samordnade, genomtänkta tillvägagångssätt för samarbete mellan människor och AI. Genom att skapa ett strategiskt ramverk nu förbereder vi oss inte bara för den här framtiden – vi formar den aktivt.

Håll utkik efter vår nästa artikel där vi kommer att utforska hur vi utvecklar dessa delade arbetsflöden och promptbibliotek till personliga, rollbaserade AI-assistenter som fungerar som riktiga teamkollegor för alla medlemmar i vår marknadsföringsorganisation.