Kort svar
Superworks AI Enablement Program er en strukturert vei fra spredt AI-bruk til forretningsprosesser som faktisk fungerer bedre: forstå arbeidet, prioriter mulighetene, koble HubSpot til AI-verktøyene teamet ditt allerede foretrekker, test én avgrenset pilot, og støtt deretter innføringen. Det dekker både HubSpots egen AI og eksterne assistenter som Claude, ChatGPT og Microsoft 365 Copilot. Kartlegging, implementering og løpende støtte avgrenses separat, slik at hver investeringsbeslutning hviler på funnene fra steget før.
Teamet ditt bruker ChatGPT til å skrive utkast til innhold, Copilot til å oppsummere informasjon eller Claude til å undersøke potensielle kunder. Samtidig ligger kundehistorikken i HubSpot, og de ansatte bruker fortsatt tid på å samle informasjon, kontrollere det som kommer ut, og flytte arbeid mellom systemer.
Hvordan setter du disse mulighetene sammen, slik at de forbedrer måten virksomheten din drives på?
Superworks AI Enablement Program gir en strukturert vei: forstå arbeidet, finn de verdifulle mulighetene, test en avgrenset løsning og forbedre den over tid.
Programmet er laget for virksomheter som bruker HubSpot, og dekker både HubSpots egne AI-funksjoner og de eksterne AI-verktøyene de ansatte foretrekker.
Start med mennesker og forretningsmål
Den første samtalen handler om hva teamet ditt trenger å oppnå.
En salgsleder bruker kanskje for mye tid på å undersøke kunder. Tilbud tar kanskje dager å lage fordi møtenotatene er ufullstendige. Innholdsproduksjon havner kanskje stadig nederst på prioriteringslisten fordi én person har ansvar for både salg og marked.
Vi ser på hvordan dette arbeidet foregår i dag, hva som skaper friksjon, og hvordan en nyttig forbedring ville sett ut.
Rekkefølgen betyr noe. Hvis tilbud blir forsinket fordi kravene er uklare, løser det bare en del av problemet å produsere dokumentet raskere. Vi må først forstå hvor informasjon mangler, og hvordan teamet løser det.
Forankret i Microsofts rammeverk for AI-innføring
Programmet bygger på Microsofts Agentic AI Adoption Maturity Model, som vurderer modenheten i organisasjonen innenfor fem områder:
- AI-strategi og brukeropplevelse.
- Forretningsprosesser og verdi.
- Styring og sikkerhet.
- Teknologi og data.
- Organisasjon og kultur.
Vi bruker denne modellen fordi den gir et bredere blikk på innføring. Tilgang til et AI-verktøy er ett hensyn. Pålitelig informasjon, tydelig ansvar, opplæring av de ansatte og målbare resultater avgjør også om en løsning fungerer i praksis.
Superwork tilpasser prinsippene til størrelsen, prioriteringene og systemene hos den enkelte kunden. Workshopene våre, arbeidsboken for kartlegging og pilotprosessen er vår egen leveransemodell, inspirert av Microsofts modell.
Steg 1: Forstå arbeidet
Før workshopen sender vi ut et kort spørreskjema og ber om eksempler fra prosessene kunden vil forbedre.
Det kan være møtenotater og tilbudet som kom ut av dem, et researchnotat om en kunde, eller kildemateriale og et ferdig innholdsstykke.
I workshopen går vi gjennom eksemplene sammen med dem som gjør jobben:
- Hva starter oppgaven, og hvor ofte skjer den?
- Hvilken informasjon og hvilke systemer er involvert?
- Hvor bruker teamet tid, eller venter på andre?
- Hvilke steg følger tydelige regler?
- Hva krever skjønn eller godkjenning?
- Hva er et godt resultat?
Vi ser også på verdifullt arbeid teamet ikke rekker i dag. Det gjør det lettere å finne muligheter for å øke kapasiteten, ikke bare forbedre eksisterende prosesser.
Dette får kunden: kart over utvalgte workflows, en oversikt over de viktigste flaskehalsene og en første liste over forbedringsmuligheter.
Steg 2: Prioriter mulighetene
Vi vurderer mulighetene ut fra forventet forretningsverdi, gjennomførbarhet og hvor klar organisasjonen er til å ta dem i bruk. Avhengigheter og risiko er synlige gjennom hele beslutningen.
Noen steg kan fjernes eller forenkles. Forutsigbare oppgaver kan egne seg for vanlig automatisering. AI-støtte kan hjelpe med research, tolkning og utkast. En agent kan passe når arbeidet krever flere steg og beslutninger som avhenger av informasjonen den møter underveis.
Gjenbrukbare instruksjoner eller skills beskriver hvordan en oppgave skal utføres. Integrasjoner gir godkjent tilgang til systemer. Maler definerer nyttige resultater, som researchnotater, tilbudsutkast eller rapporter. Tidsplaner eller hendelser avgjør når arbeidet starter.
Vi setter sammen disse komponentene etter kravene i hver enkelt prosess.
Dette får kunden: et prioritert veikart og en beskrivelse av en foreslått første pilot, med eierskap, omfang, avhengigheter og suksesskriterier.
Steg 3: Koble HubSpot til AI-verktøyene teamet foretrekker
HubSpot er CRM-fundamentet for kundeinformasjon og for de kundeprosessene som er avtalt.
De ansatte kan jobbe direkte i HubSpot, eller bruke CRM-informasjonen gjennom Claude, ChatGPT eller Microsoft 365 Copilot. HubSpot dokumenterer både sine egne AI-verktøy og koblingene til eksterne AI-assistenter.
En selger foretrekker kanskje å be om et kundenotat gjennom AI-assistenten sin. En annen workflow hører kanskje naturlig hjemme i HubSpots egen automatisering og agentbygging.
For hver workflow avklarer vi:
- Hvor den ansatte møter løsningen.
- Hvor selve workflowen kjører.
- Hvilke oppføringer og hvilken informasjon den trenger.
- Hva den har lov til å lese, lage utkast av, opprette eller oppdatere.
- Hvilke handlinger som krever menneskelig kontroll.
Funksjoner og rettigheter verifiseres i kundens faktiske miljø. Vi antar ikke at alle grensesnitt støtter de samme handlingene, eller at en samtalebasert kobling også kan kjøre uten tilsyn. HubSpot MCP-tjenesten vår går nærmere inn på dette koblingsarbeidet.
Når arbeidet strekker seg utenfor CRM, kartlegger vi de aktuelle dokumentene og forretningssystemene, og blir enige om hvilken kilde som eier hvilken informasjon.
Dette får kunden: et praktisk design som dekker valgte verktøy, datatilgang, tillatte handlinger og ansvar i daglig drift.
Steg 4: Test én avgrenset pilot
Før vi bygger, blir vi enige om hva suksess betyr og hvordan det skal måles.
En pilot kan for eksempel bruke møtenotater og godkjent produkt- og prisinformasjon til å lage et tilbudsutkast. Løsningen flagger krav som mangler, mens en ansatt med fullmakt kontrollerer omfang og kommersielle detaljer før utkastet tas i bruk.
Dette er en illustrerende mulighet; hvilken pilot som passer, avhenger av kartleggingen.
Vi tester de vanskeligste antakelsene tidlig, og vurderer deretter representative tilfeller, inkludert ufullstendig informasjon og vanlige unntak. Vi måler hele prosessen, inkludert tiden som går med til menneskelig kontroll og retting.
Et utkast som blir laget raskt, er bare nyttig hvis sluttresultatet holder teamets standard til en akseptabel samlet innsats og kostnad.
Dette får kunden: en testet pilot, dokumenterte funn og en tydelig beslutning om å utvide, endre eller stoppe.
Steg 5: Støtt innføring og løpende forbedring
Når en workflow er i vanlig bruk, må noen eie den. De ansatte må forstå hvordan den virker, hva de skal kontrollere, og hva de skal gjøre når noe går galt.
Løpende støtte kan omfatte kvalitetsgjennomganger, vedlikehold, opplæring, oppfølging av bruk og kostnader, og videre forbedringer fra veikartet.
Etter hvert som prosesser, team og tilkoblede verktøy endrer seg, vurderer vi om løsningen fortsatt gjør jobben sin. Omfanget av støtten følger kundens behov, med definert leveransekapasitet og ansvar.
Dette får kunden: driftsdokumentasjon, brukeropplæring, navngitt eierskap og en avtalt plan for videre støtte og utvikling.
En konkret leveranse til kunden
Programmet gir et sammenhengende sett med praktiske leveranser:
| Steg | Leveranse |
|---|---|
| Kartlegging | Modenhetsvurdering, workflow-kart og backlog med muligheter |
| Prioritering | Veikart og avgrenset pilotbeskrivelse |
| Implementering | Konfigurert workflow, evalueringsresultater og beslutning om godkjenning |
| Innføring | Opplæring, gjenbrukbare playbooks og driftsdokumentasjon |
| Løpende forbedring | Resultatgjennomganger, vedlikehold og prioriterte forbedringer |
Kartlegging, implementering og løpende støtte avgrenses separat. Det lar kunden ta hver investeringsbeslutning ut fra det som ble dokumentert i forrige steg.
Start med en workshop på kontoret eller digitalt
En workshop er et praktisk første steg. Sammen går vi gjennom noen få viktige workflows og finner ut hvor AI kan utgjøre en reell forskjell.
Vi kan møtes på kontoret ditt eller kjøre workshopen digitalt, avhengig av hva som passer teamet ditt best. For mindre team kan en halvdagssamling være et godt utgangspunkt. Digitale workshoper kan også deles opp i kortere økter, mens større eller mer sammensatte virksomheter kan trenge en bredere kartlegging.
Målet er å gå fra workshopen med tydelige prioriteringer, oversikt over forutsetningene og én avgrenset mulighet det er verdt å teste.
Ta kontakt med Superwork for å planlegge en AI-kartleggingsworkshop på kontoret eller digitalt med utgangspunkt i målene til teamet ditt, HubSpot-oppsettet og arbeidshverdagen.