Kunstig intelligens og det udvidede SAM

At sige, at vi lever i en tid, hvor kunstig intelligens (AI) bliver mere og mere relevant, er en mesterlig underdrivelse. Udviklingshastigheden har været betagende, men AI’s indvirkning på job, industrier og samfundet som helhed er først lige begyndt at blive værdsat.

Men selvom det er fristende at debattere alle de filosofiske og etiske spørgsmål, som AI – især generativ AI – rejser, er det også nyttigt at se på det på et mere pragmatisk niveau og spørge: “Hvad kan det helt præcist gøre for mit job, og hvilke ændringer skal jeg foretage i den måde, jeg tænker på, hvis jeg skal have gavn af det?”

I salgsverdenen har AI et enormt potentiale – og det kan være det, som strategiske account managers har ventet på … hvis det bruges rigtigt.

Der findes talrige artikler om historien, teknologien og den seneste udvikling inden for kunstig intelligens, men SAM’s forståelse af begrebet er blevet mere nuanceret, især i løbet af de sidste par måneder. I bund og grund består AI af algoritmer, der er i stand til at (a) finde mønstre i store datasæt og (b) træne sig selv til at blive “klogere” (øge deres forudsigelsesnøjagtighed).¹

Det er svært helt at forstå virkningen af de eksponentielle forbedringer, som AI er i stand til. Det, der for bare få måneder siden var en marginal brugssag, kan meget hurtigt blive nyttigt og udbredt – og masseudbredelsen er fulgt i et forbløffende tempo. For eksempel blev den første chatbot udviklet i 1966 på MIT’s laboratorium for kunstig intelligens, og udtrykket “generativ AI” blev opfundet i 1997, men det er først for nylig, at vi har set masseinteresse for anvendelse af store sprogmodeller (LLM’er) med AI, måske fordi det er så nemt at interagere.

Indkøberes brug af AI og konkurrence

Mens AI’er som ChatGPT eller DALL-E 2 har trukket overskrifter, er AI ikke kun begrænset til behandling af naturligt sprog og generative tekstmodeller. Der er mange aspekter af forretningen, hvor AI påvirker og vil påvirke strategiske account managers. Der er et væld af virksomheder, der arbejder med AI – ikke kun big tech, men også traditionelle virksomheder og startups.

Dine konkurrenter og kunder arbejder højst sandsynligt på deres egen AI-strategi. Faktisk ser vi, at indkøbsafdelingerne hos dine strategiske kunder bruger AI til at træffe indkøbsbeslutninger, vurdere leverandørernes præstationer og opbygge forudsigelige prismodeller, som de kan bruge i forhandlingerne med dig. Når dine indkøbere udnytter den nyeste teknologi og de nyeste algoritmer, og du ikke gør, kan du se, hvor vigtig AI er.

Der er hundredvis af teknologier under udvikling, som snart vil bevæge sig forbi det, Gartner Hype Cycle research kalder “desillusioneringens trug” og blive en del af den måde, vi driver forretning på. Som med ethvert større spring fremad i den teknologiske udvikling skal SAM’er forberede sig på denne uundgåelighed ved at blive fortrolige med AI og finde ud af, hvordan det kan forbedre deres rolle i stedet for at erstatte den. Dette kan sammenfattes i den ofte gentagne sætning:

AI erstatter ikke dig, det gør de mennesker, der bruger AI.

Her er en ikke-udtømmende liste over de nuværende praktiske anvendelser af AI i strategisk account management.

Få indsigt i kontoen

SAM’er indsamler oplysninger om kontoen for at få indsigt i og analysere oplysninger om kundens marked, konkurrencesituation, mål og behov. De bedste SAM’er har ofte mere information om kunden, end kunden selv har. Med AI kan SAM’er komme op på det næste niveau med indsigt, som selv kunden ikke har. AI-værktøjer til at udvide SAM kan omfatte:

• Integration af AI i salgsprocessen for at strømline og optimere. For eksempel arbejde med digitale tvillinger som et salgsværktøj – en virtuel model, der er designet til nøjagtigt at afspejle et fysisk objekt, forhold eller økosystem.
• AI-drevne coaching-anbefalinger baseret på interne og eksterne data.
• Brug af AI-værktøjer til at gennemsøge CRM-systemer og andre kundedata for at finde forudsigelige mønstre.
• Social lytning.
• Forudsigelse af kundeadfærd.

Sæt mål og strategi

En SAM skal skabe en fornuftig og bæredygtig strategi for strategiske konti, hjælpe med at udvikle kontoplanen og skabe opbakning i hele organisationen. AI-værktøjer til at supplere SAM kan omfatte:

• Indbyggede værktøjer til at forudsige vækstområder for strategiske konti.
• White spot-analyse til at identificere huller i kontotilgangen.
• Chatbot-grænseflade med naturligt sprog for at få øjeblikkelig adgang til kundeoplysninger, som kan bruges til at opbygge kontoplanen.

Administrer relationer

SAM’er sikrer et konsekvent og meningsfuldt engagement med de mennesker, der har magt til at træffe beslutninger inden for kontoen. Det kan være både i din egen organisation og på kundesiden. Nogle AI-værktøjer til at supplere SAM kan være:

• Juridisk AI til at hjælpe med at gennemgå og kontrollere juridiske dokumenter, der kodificerer kontraktforholdet. Denne AI kan tjekke kontrakter og fremhæve konsekvenser for SAM.
• Indhold på sociale medier og interaktionsværktøjer.
• Opbygning af tillid gennem effektiv udførelse.
• Virtuel assistent med naturlig sprogbehandling til at give information, data og indsigt til teammedlemmer, når og hvor de har brug for det.
• Optimering af prispolitik for forbrugsvarer og transaktionelle forretninger.

Identificer og skab muligheder

En SAM skal genkende og evaluere nye muligheder på den strategiske konto og udvikle den bedste strategi til at positionere løsningen. AI-værktøjer til at supplere SAM kan bruges til:

• Udvinding af data i SAM’s egen organisation.
• Forudsigende analyser.
• Pipeline-analyse.
• Kontobaseret markedsføring.
• Chatbot-coaches til at hjælpe i salgsprocessen.
• AI-drevet lead-scoring.
• Visuel inspektion for at identificere muligheder.

Udvikle og levere værdi

SAM’er opbygger et virkningsfuldt værditilbud, der svarer til kundens behov, og leverer det som et engagerende budskab. AI-værktøjer til at supplere SAM:

• Indsaml værditilbud fra virtuelle salgsmøder på tværs af organisationen.
• Gennemgå værditilbud og giv feedback og dyb læring om forskellige værditilbuds succes.
• Brug AI-baserede simuleringer til at levere værditilbud og gentage innovationer eller prototyper gennem virtuelle forsøg og fejl.
• Skab digitale tvillinger.

Gennemgå, forudsig og tilpas

SAM’er kæmper ofte med at opdatere deres kontoplaner med nyttige oplysninger og indsamlet bedste praksis, som kunne bruges som input til at styre kontoudvikling og til at forudsige den notorisk vanskelige udvikling af større konti.

“Alt for mange virksomheder er stadig afhængige af manuelle prognoser, fordi de tror, at AI kræver data af bedre kvalitet, end de har til rådighed. I dag er det en kostbar fejltagelse.”²

McKinsey & Company

AI-værktøjer til den udvidede account manager kan være uvurderlige, når det drejer sig om:

• Forudsige efterspørgslen efter en given løsning ved at analysere mønstre.
• Brug af generativ AI til at udvikle resuméer af kontoaktivitet.
• Automatisering af kontoplanlægning.
• Udvælgelse og fravælgelse af strategiske konti.
• Fremme af samskabelse og innovation ved hjælp af AI.

Risici/forbehold

AI er meget lovende. Men der er også risici. Efterhånden som AI bliver mere kompleks, bliver det sværere at vide, “hvordan” den har opnået resultatet. Selv udviklerne af AI er ofte ikke 100 % sikre på mekanikken i deres kreationer. Da AI fungerer ved at analysere massive data og sæt – og iterativt drage konklusioner – er det ofte svært at redegøre klart for dens ræsonnementer fra A til Z. Dette er problemet med forklarbarhed.

For enhver SAM, der vil arbejde med AI, er det vigtigt at være opmærksom på følgende risici, som brugen af AI-værktøjer kan medføre.

Etik – antropomorf

Vi giver dem menneskelige egenskaber, men hvad ved de? Hvilke valg træffer AI? Er det i overensstemmelse med din organisations værdier? Investeringsguruen Warren Buffett bemærkede engang, at “det tager 20 år at opbygge et omdømme og 5 minutter at ødelægge det” Stoler du virkelig på en AI med dit mest værdifulde forretningsaktiv?

Den tillid kan blive alvorligt – og meget hurtigt – skadet af forkerte beslutninger og handlinger truffet af en AI. Det er endnu en grund til at bruge udvidet account management til at bestemme det rigtige automatiseringsniveau for kontoen.

Overdreven selvtillid

Uretmæssigt tror vi ofte, at de svar, vi får fra en computer, er korrekte. Hvorfor er det sådan? Fordi det er en computer. Problemet er, at AI er baseret på sandsynlighed.

Men som AI-strateg Elin Hauge sagde som taler på Mercuri International 2022 Sales Conference,

“Sagen er, at disse algoritmer kommer med en sandsynlighed. Og en sandsynlighed kommer med en sandsynlighed for at være forkert såvel som rigtig. Og vi mennesker laver rod i det.”

Elin Hauge på 2022 Sales Conference

Det kan nogle gange være svært at skelne mellem det rigtige svar og den selvtillid, som AI har, når den producerer forkerte svar. Det kan have katastrofale følger at overlade nøglerne til din mest værdifulde kunde til en AI-algoritme. Se bare på Zillow iBuying-situationen, hvor en eventuel overdreven afhængighed af algoritmer kan have negative virkninger. For at opsummere satsede Zillow på en betydelig fremtidig vækst i deres digitale home flipping-forretning, Zillow Offers, men det mislykkedes i sidste ende på grund af algoritmens manglende evne til nøjagtigt at forudsige udsving i boligpriserne.³

Alt for konservativ tilgang

Hvis du ikke gør AI til kernen i dit SAM-program og forventer, at moden forsvinder, kan det være katastrofalt. AI er et strategisk spørgsmål for de fleste virksomheder. Som SAM er det vigtigt at kende de grundlæggende færdigheder inden for AI – at udnytte AI til personlig produktivitet og til at tilpasse den strategiske retning for din organisation og dine kunder.

Ofte ser den første iteration måske ikke ud til at have det tilsigtede resultat, men de eksponentielle læringsevner og forbedringer betyder, at vi måske afviser gyldige AI-løsninger for tidligt. SAM’er skal være strategiske i deres anvendelse af AI. Det er sådan, den udvidede account manager bliver fremtidens SAM. Men at følge blindt efter det næste nye og skinnende og acceptere AI uden at stille spørgsmål er lige så risikabelt som at ignorere det.

Den udvidede account manager

Så hvordan skal vi tænke på de praktiske anvendelser af AI, når det gælder strategisk account management? Når AI fejler, har det en tendens til at fejle spektakulært, og vi er nødt til at stille spørgsmålet: Ønsker vi at overlade vores mest værdifulde kunder til AI? For at citere Sam Altman, grundlægger af OpenAI:

“Vi ønsker at begå vores fejl, mens indsatsen er lav.”

Sam Altman, grundlægger af OpenAI

For virkelig at forstå fordelene ved AI hjælper det at tænke på det som en udvidelse af eksisterende roller – en arbejdsbesparende enhed, der skaber effektivitet og opdager indsigter. Betragt det måske som en AI-dygtig, udvidet account manager.

En god måde at tænke på det er i forhold til selvkørende biler. Ifølge SAE International (tidligere kendt som Society of Automotive Engineers) er der seks niveauer af automatisering af kørsel, når vi beskriver autonom kørsel.

• Niveau 0: Ingen automatisering
• Niveau 1: Assisteret automatisering af kørsel
• Niveau 2: Delvis automatisering
• Niveau 3: Betinget automatisering
• Niveau 4: Høj automatisering
• Niveau 5: Fuld automatisering

Når du kører på motorvejen med 65 km/t og trykker på en knap på den adaptive fartpilot med vognbanecentrering, kører du stadig og holder (forhåbentlig) på rattet, men bilen tilpasser hastigheden og søger efter forhindringer, hvis den skal bremse. I dette tilfælde bruger du automatisering på niveau 2. Nogle handlinger foretages af føreren, andre af maskinen.

Dette er den mest nyttige måde at tænke på AI i forbindelse med SAM’ens rolle. For SAM’er giver det rigtig god mening at bruge den rigtige blanding af AI til at supplere og støtte de strategiske konti.

Praktisk vej frem

Så hvordan omsætter vi alt dette til praksis? Her er blot nogle få spørgsmål og tiltag, som strategiske account managers og programdesignere kan stille og gøre:

1. Hvilket problem kan AI løse for vores kunder, organisation eller SAM’er?
2. Er AI den rette løsning til situationen?
3. Hvad findes der derude?
   • Hvilke AI-innovationer bruger din organisation og kunden allerede?
   • Hvilke innovationer bør I have strategiske diskussioner om?
4. Tilpas SAM-strategien til din organisations AI-køreplan.
5. Gør dine SAM’er klar til AI, så de kan føre de strategiske forretningsdiskussioner internt og med kunden.
6. Er den øverste ledelse klar?

En SAM kan ikke bruge sin tid på at opdatere sig på hver eneste nye applikation, startup eller AI-teknologi. Det, vi kan og bør gøre, er at forstå løftet om og virkeligheden bag AI og vide nok til at arbejde sammen med kunder og interne teams om at levere en unik konkurrencefordel med AI. At vide nok omfatter systematisk overvejelse af, hvordan man anvender AI. Derudover kan du overveje at bruge et implementeringsbarometer til at vurdere muligheden, anvendeligheden og risiko/belønning.

Konklusion

Så hvad er fremtiden for AI? Det ligger uden for rammerne af denne artikel, men når det gælder SAM’er, handler det om pragmatisme. Det betyder, at vi er nødt til at udvikle en reel, dybtgående forståelse af, hvad AI kan og ikke kan – og præcis hvordan AI, brugt med omtanke, kan øge SAM’s rolle.

AI er ikke noget, man skal frygte – men det skal behandles med respekt. Vi befinder os ved et teknologisk vendepunkt, hvor vinderne vil være dem, der forstår at få reel gavn af disse nye værktøjer.

Alle nye, revolutionerende teknologier stiller os over for det samme valg – adopter eller ignorer – og AI er ikke noget nyt. I dette tilfælde virker valget ret enkelt. Men hvad vi får ud af denne nye teknologi, vil virkelig afhænge af, hvor godt vi gennemtænker balancen mellem muligheder og praktiske forhold og konstant vurderer fremskridt og effektivitet i vores AI-anvendelse specifikt til strategisk account management.

Robert Box
Managing Partner og Global Account Director – Mercuri International

Robert Box er Managing Partner og Global Account Director hos Mercuri International. Han har præsenteret på SAMA’s årlige konference flere gange og som CSAM-lektor. Siden 2000 har Robert udviklet SAM-programmer globalt og har siden 2019 stået i spidsen for Mercuris partnerskab inden for kunstig intelligens – læs mere her.Hvis du vil vide mere om fremtiden for fremragende salg, kan du se her.

Referencer

1. Chamorro-Premuzic, T. (2023, 23. marts). Bør du dele AI-drevet kundeindsigt med dine kunder? Harvard Business Review.
2. Amar, J., Rahimi, S., Surak, Z. & Von Bismarck, N. (2022, 15. februar). AI-drevne driftsprognoser i datalette miljøer. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabili- ties/operations/our-insights/ai-driven-operations-forecasting-in-data-light-environments
3. Parker, W., & Putzier, K. (2021, 17. november). Hvad gik der galt med Zillow? En ejendomsalgoritme fik den store satsning til at skride. The Wall Street Journal.