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

Som många marknadsföringsledare började min resa med AI med entusiasm och experiment. Vårt team utforskade olika verktyg, där 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 användning i hela teamet.

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

Från experiment till avsiktlighet

"Vilda västern"-fasen är frestande. Team rör sig snabbt, testar fritt och känner sig motiverade att utforska. Men den friheten, om den inte kontrolleras, skapar snabbt dubbelarbete, inkonsekventa resultat och en alltmer bräcklig teknikstack. 

Vi började själva se tecken på detta: en teammedlem använde ChatGPT för blogginlägg medan en annan föredrog Claude, vilket ledde till väldigt olika varumärkesröster. Vår SEO-specialist hade en egen uppsättning uppmaningar som aldrig nådde innehållsteamet. De här små inkonsekvenserna verkade ofarliga till en början, men ledde snabbt till felinriktning. Det var en förhandsvisning av vad som kunde hända i stor skala om vi inte införde gemensamma standarder.

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

Vi presenterar vårt Marketing BrAIn Trust

För att gå vidare från det vilda västern-skedet har vi utvecklat en strategi för marknadsföringsförtroende som förändrar hur vårt team använder AI. Kärnan i vår strategi är målen för praktisk inlärning och kompetenshöjning: att skapa utrymme för varje teammedlem att experimentera, dela upptäckter och bygga de AI-färdigheter de behöver för att växa. I stället för att se AI som en samling enskilda verktyg skapar vi ett samordnat AI-ekosystem där standardiserade uppmaningar och processer uppstår från verkliga erfarenheter och delad kunskap.

BrAIn Trust är vår grund för praktisk inlärning, AI-styrning och kompetensutveckling. Genom att bygga in AI direkt i vardagens arbetsflöden möjliggör vi inte bara införandet – vi formar det. Det här tillvägagångssättet skapar konsekvens och tar itu med de viktigaste utmaningarna med fragmenterade experiment.

Ta med teamet på resan

Från början visste vi att denna omvandling måste vara människocentrerad och inlärningscentrerad. Innan vi introducerade BrAIn Trust för vårt team samarbetade vi nära med våra People Ops-partners för att säkerställa att avsikten var tydlig: Det här handlar inte om att ersätta roller utan om att stödja människor i att utveckla nya färdigheter och göra mer strategiskt arbete med stor inverkan. Denna anpassning gav oss den klarhet och det förtroende vi behövde för att skala upp.

BrAIn Trust förverkligar den visionen.  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 fokuserar på tre principer som styr allt vi gör:

• Gör det tydligt: Vi visar omedelbart värde genom praktisk övning. Inga abstrakta löften – teammedlemmar upplever på egen hand hur de här verktygen sparar tid och förbättrar kvaliteten från den allra första inlärningssessionen. Vi tillhandahåller tydlig styrning och dokumenterade användningsfall så att alla förstår inte bara hur man använder AI, utan också när och varför.

• Gör det enkelt: Vi börjar med Asana innan vi expanderar till andra verktyg och möter team där de redan arbetar. Våra uppmaningar passar in i befintliga arbetsflöden, vilket gör att AI-användningen känns naturlig, inte störande. Vi erbjuder enkla mallar, guidade övningssessioner och regelbundna kontorstider där alla kan få hjälp i sin egen takt.

• Gör det roligt: Vi skapar lösningar tillsammans med teamet, inte åt dem. Veckovisa sessioner för att dela uppmaningar har blivit inlärningsworkshoppar där teammedlemmar experimenterar med AI, delar upptäckter och lär av varandra. Vi bygger personifierade AI-assistenter med vänliga toner som känns som hjälpsamma teamkollegor, inte skrämmande teknik.

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

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

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

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

3. Slöseri med tid: Vår kollektiva kunskapsbas innebär att ingen behöver lära sig på egen hand eller återskapa lösningar som andra redan har utvecklat.

4. Dubbelarbete: Regelbundna delningssessioner säkerställer att lärdomar sprids snabbt i hela teamet.

Genom att centralisera vårt tillvägagångssätt levererar vi:

• Praktiska inlärningsmöjligheter som är anpassade till varje färdighetsnivå.

• Bibliotek med uppmaningar och arbetsflöden som skapats genom teamets experiment

• Regelbundna kontorstider för anpassad support och vägledning

• Stöd för tekniska integreringar och vägledning för att anpassa uppmaningar 

• Bästa praxis som härrör från 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 värde samtidigt som teamets självförtroende byggs upp genom övning. Varje session stärker engagemanget när teammedlemmarna själva ser hur AI kan förändra deras arbete. Dessa arbetsflöden utvecklas tillsammans med våra plattformsfunktioner, där teammedlemmarna aktivt bidrar med förbättringar baserat på sina dagliga erfarenheter.

Vi har redan framgångsrikt lanserat två stora arbetsflöden som uppstod genom experiment:

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 teamets mätvärden

• Övervakning av slutförande av uppgifter

• Generering av kapacitetsrapporter

• Generering av statusuppdateringar

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

Planeringsassistent för projektinformation och prioritering (PIPPA): Ett promptbibliotek för programhantering som våra projektledare har byggt genom samarbetande inlärningssessioner, med mallar för:

• Intagning och utvärdering av förfrågningar

• Uppgiftsprioritering

• Uppmaningar för riskidentifiering i tidslinjen

Det här arbetsflödet, som fortsätter att utvecklas när projektledare delar nya upptäckter, gör det möjligt för dem att koncentrera sig på relationer med intressenter medan AI hanterar de administrativa aspekterna av projektspårning.

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

Skalning med rätt infrastruktur

Vi visste från början att om vi skulle skala upp detta inlärningsinitiativ 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 centrerad kring att använda Asana Studio, en kodfri AI-funktion. Eftersom vårt team redan arbetar i Asana känns det naturligt att börja där.

Det här strategiska valet ger flera fördelar för vår inlärningsfokuserade strategi:

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

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

• Skalbar utveckling: No-code-strategin gör det möjligt för teammedlemmar att snabbt lära sig, iterera och distribuera nya uppmaningar och arbetsflöden utan specialiserade utvecklingsresurser.

• Konsekvent upplevelse: Att bygga vidare på en välbekant plattform sänker antagningshinder och skapar en bekväm miljö för lärande och experiment. När AI-funktioner vävs in i dagliga arbetsflöden blir användningen automatisk.

Det här tillvägagångssättet håller vår AI-strategi i linje med hur våra team redan arbetar, samtidigt som det skapar en trygg plats för inlärning, minskar hindren för experiment och gör AI-användning till en oundviklig del av allas arbetsdag snarare än ett valfritt tillägg.

Mätning av resultat över produktion

Medan vi spårar tidsbesparingar sträcker sig vår definition av ROI bortom effektivitet. Vi mäter om AI möjliggör:

1. minskningar av den administrativa arbetsbelastningen

2. förbättringar av resultatkvalitet och konsekvens

3. mer tid för strategiskt tänkande

4. Snabbare time-to-market

5. Ökad nöjdhet och engagemang i teamet

6. Ökad AI-kunskap och självförtroende på alla kompetensnivåer

Dessa mätvärden visar att AI-integrering inte bara handlar om att göra saker snabbare; det handlar om att i grunden förbättra hur vi arbetar och lär oss tillsammans.

Framtiden handlar inte om fler verktyg, utan om mer teamarbete

När vi fortsätter vår AI-resa tror jag att vi bevittnar början på en djupgående förändring i hur marknadsföringsteam arbetar. De organisationer som trivs kommer inte att vara de som använder flest AI-verktyg utan de som strategiskt integrerar AI i sina team på sätt som kompletterar och förbättrar mänskliga förmågor.

Framtiden tillhör team som kan gå bortom AI:s vilda västern för att bygga samordnade, genomtänkta tillvägagångssätt för samarbete mellan människor och AI. Genom att skapa ett strategiskt ramverk nu förbereder vi oss inte bara för denna framtid – vi formar den aktivt.

Håll utkik efter vår nästa artikel där vi kommer att utforska hur vi utvecklar dessa delade arbetsflöden och promptbibliotek till personifierade, rollbaserade AI-assistenter som fungerar som sanna teamkollegor för varje medlem i vår marknadsföringsorganisation.