AI har snabbt blivit en del av säljvardagen. Team använder det för att skriva mejl, prioritera leads och prognostisera intäkter. Nya verktyg dyker upp varje månad – alla med löften om smartare automation och bättre resultat.
Men sanningen är att de flesta inte får ut den effekt de hoppats på.
Problemet handlar inte om viljan att testa nytt, utan om hur AI implementeras. Verktygen införs snabbare än organisationerna hinner bygga den struktur som krävs för att de ska fungera.
Många ser fortfarande på AI som ett vanligt verktyg: man köper in det, kopplar på det och väntar på att se resultat.
Men i praktiken fungerar det inte så. AI är inte en app – det är en operativ förmåga. För att ge värde krävs tydliga processer, återkoppling och framför allt: tillförlitlig data.
Enligt McKinsey blir många organisationer avvaktande efter sina första AI-piloter eftersom de saknar den data som krävs för att kunna skala. AI-modellerna kan förvisso fortsätta köra, men utan stabila datarutiner, kvalitetskontroller och kopplingar till kärnsystem försvagas precisionen snabbt.
Och det är samma sak inom sälj.
AI läggs som ett lager ovanpå röriga CRM:er, dubbla datakällor och verktyg som inte pratar med varandra. Resultatet blir automationer som slår fel, prognoser som tappar riktning – och säljare som slutar lita på systemen.
AI fungerar bara så bra som datan den bygger på, och många säljteam kör fortfarande på tomgång.
För att få AI att faktiskt fungera i sälj krävs att man lägger grunden ordentligt:
McKinsey kallar detta data products – den typ av infrastruktur som gör att AI kan skala. Och inom sälj är det detta som utgör skillnaden mellan att bara testa någonting, och att skaffa sig en faktisk konkurrensfördel.
AI fungerar i sälj när RevOps- och datateam äger grunden, istället för att bara äga funktionerna.
Tillsammans gör de AI