AI lovar att förändra hur vi säljer, prognostiserar och engagerar kunder. Men utan ren och strukturerad data betyder det löftet väldigt lite. Den verkliga möjligheten handlar inte om att lansera storskaliga AI-projekt – utan om att börja smått och träffsäkert. Här förklarar jag varför precisions-AI, riktad mot specifika problem, är vägen till långsiktig effekt.
När företag talar om att implementera AI låter det ofta som magi. Tryck på “ON” och plötsligt får du bättre prognoser, smartare rekommendationer och insikter du inte visste att du behövde. Men alla som arbetat med CRM och marketing automation vet att det aldrig fungerar så. Tekniken är kraftfull, men aldrig starkare än datan den bygger på. Det insåg jag för över tio år sedan.
Skräp in, skräp ut
2013 tänjde vi gränserna för Marketing Automation. Vi byggde avancerade lead-nurture-flöden – men för att de skulle fungera krävdes att säljarna gjorde sin del: uppdaterade leads, kopplade kontakter till affärsmöjligheter och loggade sina aktiviteter. När de inte gjorde det föll hela kedjan. Det spelade ingen roll hur sofistikerad automationen var, utan korrekt data hade den inget att hänga upp den på.
Fem år senare kom nästa våg: prediktiv leadscoring. På pappret lät det logiskt, använd historisk data i Salesforce för att förutsäga vilka leads som konverterar. Problemet? Datan.
Affärsmöjligheterna byggde på säljarens uppskattningar, medan de verkliga intäkterna fanns i transaktionssystemen. Prognoserna blev för höga, modellerna opålitliga och projekten föll. Inte för att algoritmerna var fel, utan för att datan var för dålig. Skräp in, skräp ut.
Därför misslyckas så många AI-projekt
Nu väntar en ny fas, med verktyg som Salesforce Agentforce och andra AI-copiloter. Löftena är än mer omfattande: personliga rekommendationer, automatiserade prognoser, intelligenta ”next best step”-förslag. Men problemet är detsamma.
Om sälj bara uppdaterar affärer när de stängs, om supporten loggar ärenden inkonsekvent eller om fält fylls i olika i olika regioner – då kommer inte AI att rätta till det. Bristerna kommer istället bara förstärkas.
Det är därför så många AI-projekt misslyckas. Organisationer ser AI som plug-and-play och underskattar hur mycket historiskt brus och dupliceringar som förvränger resultaten. Man glömmer hur inkonsekventa namngivningar och saknade tidsstämplar bryter de mönster som AI ska känna igen.
Och viktigast av allt – man förbereder inte människorna. Ger AI fel svar första gången, försvinner förtroendet och viljan att använda systemet avtar.
Vägen framåt: precisions-AI i RevOps
Den smarta vägen framåt handlar inte om att starta med ett gigantiskt AI-grepp, utan om att börja smått och exakt. Jag kallar det high-precision AI – smala, fokuserade tillämpningar som löser ett konkret problem, skapar omedelbart värde och samtidigt förbättrar din data.
Tänk på hur vi länge försökt lösa datakvalitet med obligatoriska fält i Salesforce. På papperet låter det som bra governance – i praktiken blir det ett irritationsmoment. Människor fyller i ”–” eller nonsens bara för att kunna klicka vidare. Resultatet ser komplett ut, men saknar mening.
High-precision AI fungerar annorlunda. Den assisterar i realtid, tolkar information och föreslår strukturerade uppdateringar – bara när det behövs.
Säljaren slipper slåss mot systemet, och datan som matas in blir både bättre och mer tillförlitlig.
Hur precisions-AI kan användas redan idag
Det finns gott om praktiska tillämpningar inom sälj och marknadsföring som inte kräver AI-satsning över alla processer på hela företaget på en gång. Du kan till exempel låta AI tolka formulärdata så att sälj slipper lägga tid på spam, automatisera företagsresearch inför möten, berika inkommande leads med företagsinformation eller skapa mer träffsäkra nurture-flöden.
AI kan också sammanfatta säljsamtal och lägga in strukturerade anteckningar i CRM, kontrollera datakvaliteten i affärerna och flagga orimliga stängningsdatum, matcha inkommande leads mot befintliga konton för att undvika dubbletter eller analysera tonläget i e-post för att upptäcka risk för kundtapp.
Varje precisions-AI-tillämpning gör två saker: den skapar omedelbart värde – och höjer samtidigt kvaliteten i din CRM-data. Det är just den dubbla effekten som gör den strategiskt viktig.
Varför precisions-AI banar väg för skalbar AI
Går du direkt på en fullskalig AI-copilot utan stabila datarutiner, gör du bara om gamla misstag – ännu snabbare och dyrare.
Genom att börja med high-precision AI-verktyg kan du lösa verkliga problem, minska friktionen för sälj och skapa den rena, tillförlitliga data som framtida AI-system kräver.
Så när du väl implementerar ett verktyg som Agentforce, handlar det inte om att be AI rädda dig från dålig data – utan om att använda AI för att förvandla dagens dataproblem till morgondagens konkurrensfördel.
