Från slumpmässig testning till strategiskt försprång med AI

The Nordic CMO Survey 2026 visar att de företag som lyckas har en tydligt nykter hållning till AI. De ser inte tekniken som en genväg till budgetnedskärningar, utan som ett verktyg för ökad fart och precision, och de integrerar den djupare i marknadsarbetet än konkurrenterna.

Här får du siffrorna bakom resultatet, en förklaring till varför det hänger ihop med ledningens förståelse för marknadsföring och fem konkreta steg för att ta kontroll över er egen AI-utveckling.

Det finns inga stora skillnader i vad marknadscheferna hoppas få ut av AI. Alla vill ha mer effektivitet och bättre beslut. Skillnaden ligger i inställningen till att testa nya möjligheter.

En väletablerad testkultur är oberoende av var tekniken befinner sig i hypen. Gartners kända Hype Cycle beskriver hur ny teknik typiskt rör sig från "Peak of Inflated Expectations" till "Trough of Disillusionment", innan den mognar till verklig nytta.

Källa: Wikipedia

De flesta företag följer den här kurvan känslomässigt: de kastar sig över AI när förväntningarna är skyhöga och drar sig tillbaka när resultaten inte infrias lika snabbt som utlovat.

De som lyckas testar jämnt och stadigt, oavsett hur mycket det pratas om tekniken just nu. Det kunde vi se i The Nordic CMO Survey när de var snabbast med att testa TikTok 2023 och började använda AI till mer än textproduktion 2024. 2026 ser vi att försprånget upprätthålls genom en mer målinriktad användning av verktygslådan:

Bredare användning: 45 % av de företag som lyckas använder AI till både optimering av annonsering och kund- och marknadsinsikt, mot endast 35 % respektive 37 % av dem som inte lyckas.

Djupare integration: 27 % av dem som lyckas använder AI i marketing automation, mot 18 % av dem som inte lyckas.

Mer struktur och långsiktighet: 59 % av dem som lyckas använder marketing automation överhuvudtaget, jämfört med 42 % bland dem som inte lyckas.

Källa: The Nordic CMO Survey 2026

Det här understryker att försprånget inte nödvändigtvis handlar om tekniken i sig, utan om förmågan att integrera den i marknadsarbetet. De som lyckas kopplar AI till de tyngre systemen, inte bara till enskilda uppgifter.

De som lyckas använder AI för att bygga djupare kompetens i teamet. Men alla har inte samma handlingsutrymme. I företag där ledningen inte förstår effekten av marknadsföring förväntar sig hela 41 % att AI ska leda till snabba nedskärningar i marknadsföringsbudgeten, mot bara 22 % där förståelsen är hög.

Det kan vara Dunning-Kruger-effekten i praktiken. Utan kompetens inom området är det svårt att se hur mycket som faktiskt krävs för att bedöma och förbättra det AI:n levererar. De med hög marknadsföringskompetens ser detta och får därför mer ut av tekniken än de som tror att den kan ersätta det de inte förstår själva.

• En AI-satsning som i första hand ska skära ner kostnader blir aldrig något mer än en sparåtgärd. De som lyckas bäst tänker långsiktigt. De använder den frigjorda tiden till att testa mer, förstå kunden bättre och vara mer konsekventa i varumärkesbyggandet. Det är där den egentliga vinsten finns, säger Alexander Öqvist, AI-ansvarig på Synlighet.

Pressen drabbar sällan marknadschefen själv först. Det drabbar de uppgifter som traditionellt har varit inkörsporten till branschen.

I The Nordic CMO Survey 2026 svarar 30 % att AI redan har minskat behovet av juniorroller på marknadsavdelningen. Det här speglar en global trend. Färdigheterna som krävs i dagens jobb förväntas förändras med i genomsnitt 65 % fram till 2030 på grund av AI, och det drabbar juniorer hårdast, eftersom de traditionella ingångsuppgifterna nu är de enklaste att automatisera.

När juniorernas uppgifter automatiseras bort för att spara pengar förlorar morgondagens marknadsförare den praktik de behöver för att utvecklas och branschen riskerar att stå utan ett naturligt nästled av skickliga marknadschefer.

Läs också: The Nordic CMO Survey 2026 på 5 minuter (på norska)

AI är ett kraftfullt verktyg, men för att få ut mesta möjliga värde av det måste du först bygga en solid grund. Använd de här fem stegen för att gå från slumpmässig testning till strategisk användning av tekniken.

1. Städa i data innan du automatiserar

AI blir aldrig bättre än det du matar den med. Innan du investerar i dyra verktyg, gör en ärlig kontroll av datakvaliteten. Är kunddatan samlad på ett ställe eller utspridd i olika system utan sammanhang? Har ni dubletter, ofullständiga fält eller föråldrade segment?

Exempel: Ett marknadsteam som vill använda AI för att personalisera e-postutskick men har tre olika CRM-listor med spretig kundhistorik får AI-genererade rekommendationer som är lika oprecisa som datan de bygger på.

• Många köper AI-verktyg innan de vet hur de egentligen jobbar. Kartlägg arbetsflödet, städa i datan, automatisera sedan. Vänder du på ordningen, uteblir ofta vinsten. AI kan aldrig kompensera för dålig data, säger Alexander.

2. Koppla AI till dina system

Som visats tidigare är integration just det som skiljer dem som lyckas från resten. De använder AI som en del av systemet, inte bara till en uppgift i taget.

Kartlägg var AI idag bara används till enskilda uppgifter: Skriver någon i teamet fortfarande samma typ av prompt för hand varje vecka? Finns det redan ett system, som CRM:et, marketing automation-verktyget eller annonsplattformen, som skulle kunna göra jobbet automatiskt utifrån regler ni redan använder?

Exempel: Be inte AI att skriva ett enda mejl – låt den driva ett automatiserat flöde som anpassar budskapet utifrån var kunden befinner sig i kundresan.

3. Ändra samtalet från nedskärningar till kapacitet

När förväntningarna på snabba nedskärningar ökar, blir det viktigare att visa hur AI istället frigör kapacitet. Ta med konkreta räkneexempel in i ledningsgruppen.

Se tillbaka på de senaste veckorna: Vilka konkreta uppgifter har faktiskt sparat teamet tid? Hur mycket tid handlar det om per vecka och vad har ni använt den frigjorda tiden till istället?

Exempel: "5 timmar sparade på rapportering varje vecka ger oss en extra kundintervju i månaden" är mer övertygande än "AI gör oss mer effektiva."

4. Från produktion till insikt

De som lyckas använder AI till mer än att producera snabbare. Bland dem som lyckas använder 45 % AI till både annonsoptimering och kund- och marknadsinsikt.

Fråga dig själv: Använder teamet AI mest till att skapa mer innehåll eller också till att förstå varför visst innehåll fungerar bättre än annat? Ligger det data i lådan, som kundundersökningar, supportloggar eller recensioner, som ingen har haft tid att gå igenom ordentligt?

Exempel: Använd AI för att analysera mönster i kundundersökningar, supportärenden eller recensioner. Det här är en värdefull insikt du sällan hinner hitta manuellt.

5. Sätt tydliga spelregler för teamet

För att ha kontroll över utvecklingen måste ni ha tydliga ramar för vad AI ska användas till och var det är avgörande med en mänsklig kvalitetskontroll.

Testa det på ditt team: Vet alla vad som är okej att lägga in i ett AI-verktyg och vad som aldrig ska delas där? Finns det en gemensam förståelse för när något ska kvalitetskontrolleras av en människa?

Exempel på regler: AI kan ge ett första utkast, inte sista ordet. Kunddata delas aldrig i externa AI-verktyg utan avtal. Allt som publiceras offentligt kvalitetskontrolleras av en människa.

Nykter AI-användning handlar inte om att använda mindre AI, utan om att använda den på rätt områden. De som lyckas har förstått att AI är ett verktyg för fart och precision i det långsiktiga arbetet, inte en ursäkt för att skära i budgeten direkt.

Sitter du i en ledningsgrupp som redan pratar om AI som en sparåtgärd? Då är det ditt jobb att ändra samtalet. Att bygga den kompetensen själv eller i teamet är en bra plats att börja på.

Vill du lära dig att använda Claude i jobbet, eller höja kompetensen i hela teamet? Anmäl dig till en öppen Claude-kurs, eller kontakta oss för en skräddarsydd kurs för ditt företag.

Kolla aktuella datum och platser i kursöversikten.

Hinner du inte gå en kurs just nu? Anmäl dig till nyhetsbrevet istället, så får du besked när nya datum kommer.