Produktleder i oppstartsbedrift for AI-styring deler de agentbaserte arbeidsflytene han’ implementerer for å effektivisere leveransen
Justin Chappell, leder for digital strategi, kundeopplevelse og drift i OneTrust og grunnlegger av CSX Innovations, tenker nytt om prosjektleveranser gjennom AI-drevne, agentbaserte arbeidsflyter. Ved å gå fra rigide prosesser til adaptiv, datadrevet orkestrering akselererer han kundeintroduksjonen, reduserer tiden til verdiskaping og frigjør ledere slik at de kan fokusere på strategi, empati og resultater.
Justin Chappell
Spesialist på kundeopplevelse i Onetrust og CSX Innovations
AIs påvirkning: AI endrer rollen til ledere innen kundeopplevelse fra operasjonell kontroll til strategisk orkestrering og engasjement.
Innovasjoner innen kundeintroduksjon: AI-drevet kundeintroduksjon tilbyr personlig og proaktiv veiledning, forbedrer kundeaktiveringen og reduserer kundefrafall.
Roller i utvikling: Prosjektledelse vil bevege seg mot AI-forsterkede arbeidsflyter, med vekt på strategisk utforming fremfor oppgavehåndtering.
Justin Chappell er CX-spesialist hos OneTrust og CSX Innovations, der han bruker kunstig intelligens til å gjennomgå alt fra kundeopplevelse til leveranseledelse.
Vi satte oss ned med Justin for å få et inntrykk av hva han endrer, og hvordan det påvirker virksomhetene hans. Her er det han hadde å si.
Digitalt drevet arbeidsform som fremskynder tiden til verdi
Jeg er leder for digital strategi, CX og drift hos OneTrust. Jeg har ansvar for den globale strategien for kundeopplevelse, med fokus på digital kundeopplevelse (DCX), fellesskap og skalert kundesuksess.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Jeg er også grunnlegger og CXO i CSX Innovations LLC, der jeg tilbyr rådgivning innen kundesuksess, kundeopplevelse og profesjonelle tjenester, samt karrierecoaching og mentorskap for fagfolk innen CS og CX.
Når det gjelder prosjektleveranser, spesialiserer jeg meg på å bygge skalerbare, digitalt drevne arbeidsformer som fremskynder tiden til verdi for kundene. Dette inkluderer å lede initiativer som AI-drevet innføring, proaktive engasjementsmodeller og selvbetjeningsknutepunkter gjennom fellesskapsplattformen vår — samtidig som jeg sikrer at prosjektene gjennomføres med tydelige milepæler, tverrfunksjonell samordning og målbar effekt på kundebevaring, utvidelse og kundetilfredshet.
Slik endrer AI rollen som CX-leder
AI endrer rollen min fra operasjonelt tilsyn og gjennomføringskontroll til å være en strategisk arkitekt og tilrettelegger for AI-drevne kundeopplevelser.
I stedet for å sørge for at prosjektene går som planlagt, sikrer jeg at AI-systemer og mennesker sammen leverer skalerbar effekt som måles i kundebevaring, utvidelse og tilfredshet.
Jeg bruker også mindre tid på repetitiv kundeaktivering, siden AI-drevet innføring, chatboter og kontekstuelle assistenter nå håndterer vanlig opplæring, vanlige spørsmål og veiledning i oppsett. Det har hjulpet oss med å redusere tiden vi bruker på å koordinere repetitive aktiveringsøkter.
Vi bruker også mindre tid på brannslukking, siden AI-drevne prediktive modeller — inkludert helseskårer, sentimentanalyse og prediktivt kundefrafall — avdekker risiko proaktivt. Det reduserer tiden vi bruker på å reagere på eskaleringer eller sene signaler.
Hvorfor prosjektledere forlater fossefallsmodellen
Tradisjonelt har prosjektleveranser i stor grad vært basert på rigide fossefallsmetoder med omfattende planlegging på forhånd, detaljerte Gantt-diagrammer og lange rapporteringssykluser. Denne modellen gjorde det vanskeligere å reagere raskt, særlig innen CX, der prioriteringer endres raskt basert på kundesignaler.
Ved å gå over til en mer lettbeint tilnærming kan vi skalere og endre kurs raskt. Det fremskynder også tiden til verdi for kundene ved å gi raskere utrullinger og kortere iterasjoner.
Vi kan skalere leveransekapasiteten uten å øke bemanningen, og holde teamene fokusert på resultater som kundebevaring, utvidelse og tilfredshet i stedet for prosessrelatert overhead.
Nytenkning rundt leveranseritualer i en AI-drevet arbeidsflyt
Dette skiftet, der AI blir en forlengelse av teamet, betyr at jeg bruker mindre tid på å produsere leveranseartefakter og mer tid på koordinering, beslutningstaking og veiledning.
Gjennomføringen av tradisjonelle ritualer er kortere, mer dynamisk og mer datadrevet. Den menneskelige siden ved å sette en visjon, samordne interessenter og bygge tillit står fortsatt sentralt, men mekanikken håndteres i stadig større grad av AI.
AI automatiserer ikke bare — teknologien omformer arbeidet
Det mest overraskende jeg har lært mens jeg har tatt i bruk AI i leveransearbeidsflyter, er at AI ikke bare automatiserer; teknologien endrer hvordan arbeidet defineres fra starten av.
Jeg forventet tidsbesparelser, men det som gjorde størst inntrykk, var hvordan AI endret beslutningstaking, prioritering og til og med kundenes forventninger.
På grunn av dette utviklet jobben min seg fra å styre leveranser til å sikre at AI-drevne systemer leverer verdi i stor skala, mens mennesker fokuserer på empati, strategi og innovasjon.
Agentiske arbeidsflyter for leveranser i stor skala
Jeg eksperimenterer aktivt med agentiske AI-arbeidsflyter og plattformer for orkestrering for å effektivisere leveranser. Fokuset har vært på to kjerneområder: AI-drevet innføring og orkestrering av engasjement i stor skala.
Vi har prioritert disse områdene fordi de direkte reduserer tiden til verdi for kundene, frigjør kapasitet hos CSM-er og gir forutsigbar effekt på kundebevaring og utvidelse.
Agentiske arbeidsflyter i orkestrering
Vi har gjennomført pilotprosjekter for å la AI ikke bare automatisere oppgaver, men også koordinere på tvers av teknologistakken, slik at leveransearbeidsflyter blir tilpasningsdyktige i stedet for rigide.
Jeg opplever at orkestreringsplattformer bare er så sterke som datagrunnlaget og den tverrfunksjonelle samkjøringen de bygger på. Vi har måttet satse enda sterkere på masterdatahåndtering og forankring hos interessentene for å gjøre orkestreringen virkelig sømløs.
Alt i alt er utviklingen lovende – AI flytter rollen min fra å håndtere leveringsoppgaver til å utforme systemer for engasjement og resultater.
Agentiske arbeidsflyter i onboarding
Vi tester agentiske AI-kopiloter som dynamisk veileder kundene gjennom konfigurasjonstrinn, fremhever de neste beste handlingene og flagger risikoer for manglende bruk før de eskalerer. Dette reduserer behovet for manuell inngripen og sikrer at selv kunder med lavt forventet volum får en førsteklasses opplevelse.
La oss se nærmere på dette.
Digital onboarding i stor skala
Da vi lanserte vår AI-drevne onboarding, erstattet vi en manuell, CSM-styrt og standardisert prosess med en personlig, tilpasningsdyktig og proaktiv opplevelse. I stedet for statiske håndbøker tilpasses onboardingreisen dynamisk etter hver kundes rolle, mål og tempo.
Her er oversikten.
Utfordringen: Kunder i segmentet med under <$75K ARR fikk ikke god nok oppfølging fordi onboarding med tett oppfølging ikke var skalerbar.
Tilnærmingen: Vi introduserte AI-drevne reiser som fremhevet de neste beste handlingene, tilpasningsdyktige verktøytips og personlige læringsmoduler.
Vi overvåket produkttelemetri for signaler på bruk, noe som automatisk utløste påminnelser eller ressurser.
Her er de viktigste elementene i AI-drevet onboarding:
- Personalisering i stor skala
- Proaktiv veiledning og de neste beste handlingene
- Dialogbaserte reiser og selvbetjente reiser
- Tilpasningsdyktige milepæler og fremdriftssporing
- Lukket tilbakemeldingssløyfe og kontinuerlig læring
Resultatet:
- Dekningen ble skalerbar.
- Tiden til verdi ble betydelig redusert – kundene tok i bruk viktige funksjoner raskere.
- Kundefrafallet ble redusert.
- Tilfredsheten økte.
- Antallet supportsaker gikk ned fordi kundene brukte kontekstuell selvbetjening.
- Og CSM-ene fikk mer tid til å fokusere på bedriftskundene, samtidig som de fortsatt kunne tilby en god onboardingopplevelse til kunder med lavt forventet volum.
Hvor AI hører hjemme – og hvor det ikke gjør det
Ikke alt kan overtas av AI. Her er områdene som egner seg godt for automatisering og AI-støtte:
- Onboarding og opplæring
- Rapportering og innsikt
- Kundeoppfølging
Her er det som fortsatt krever menneskelig kontakt:
- Strategisk samkjøring og forankring hos interessentene
- Komplekse eskaleringer og relasjonsforvaltning
AI betyr slutten på prosjektledelse slik vi kjenner den
Innen de neste fem årene vil prosjektledelse slik vi kjenner den, forsvinne.
AI vil overta 80–90 % av de tradisjonelle PM-oppgavene, som statusrapportering, planlegging, flagging av risikoer, avhengighetssporing – og til og med utarbeiding av prosjektmandater.
Leveranseledere vil ikke bruke tiden sin på å håndtere oppgaver. I stedet vil de kuratere, orkestrere og veilede.
AI-kopiloter vil kontinuerlig sammenfatte tverrfunksjonelle data, forutse flaskehalser før de oppstår og automatisk anbefale de neste beste handlingene – og i praksis fungere som prosjektlederen som står oppført som ansvarlig.
I løpet av de neste fem årene vil prosjektledelse slik vi kjenner den, forsvinne.
Teamene vil gå fra å jage oppdateringer til å ta beslutninger i sanntid, veiledet av innsikt fra KI.
Menneskets rolle vil utvikle seg til å bli strategiske utformere av resultater og kultur — ved å sette visjoner, samordne interessenter og tilføre empati og kreativitet der maskiner ikke kan.
Kort sagt vil prosjektleveranser utvikle seg fra å være prosessdrevne til å bli KI-forsterkede og resultatorienterte, der ledere i mindre grad fungerer som administratorer og i større grad som arkitekter for tilpasningsdyktige, kundesentrerte økosystemer.
Lærdommer fra å ta i bruk KI som leveranseleder
Denne endringen er ikke teoretisk — den skjer allerede. Og rollen som leveranseleder er i rask utvikling. Her er det jeg har lært:
- Start med forretningseffekten — Forankre arbeidet i målbare resultater som kundebevaring, utvidelse og tilfredshet.
- Tenk i systemer — Ikke bare legg til verktøy; utform arbeidsflyter som kan skaleres med minimal menneskelig koordinering.
- Behandle KI som et teammedlem, ikke som et verktøy — La KI håndtere det repeterbare arbeidet, slik at mennesker kan fokusere på empati, strategi og samordning.
- Begynn i det små — Bygg systemet, og forbedre det deretter basert på tilbakemeldinger og telemetridata.
Begynn i det små — Bygg systemet, og forbedre det deretter basert på tilbakemeldinger og telemetridata.
- Invester i tillit på tvers av fagområder — Suksessen til enhver arbeidsflyt eller automatisering avhenger av samordningen som ligger bak.
- Hev kompetansen i teamet — Hjelp dem med å gå fra å utføre oppgaver til å orkestrere resultater.
Følg med
Du kan følge Justins arbeid på LinkedIn og nettstedet hans mens han fortsetter å utforme og skalere KI-drevne leveransesystemer. Se også selskapene han gjør dette for: OneTrust og CSX Innovations.
Flere ekspertintervjuer kommer snart på The Digital Project Manager!
