Sammenfatning og omskrivning: People. ai har siden 2016 været med til at skabe den AI-datagrundlag, der understøtter omsætningsteams – længe før termen “AI-native” blev populær. Grundlagt af Oleg Rogynskyy, der emigrerede fra Ukraine og studerede ved Boston University, har virksomheden udviklet modeller trænet på milliarder af salgsinteraktioner fra e-mails, møder og beskeder. De har rejst 197 millioner dollar fra topinvestorer som ICONIQ Capital, Andreessen Horowitz og Lightspeed, opnået en værdiansættelse på 1, 1 milliarder dollar og betjener store kunder som Red Hat, Palo Alto Networks, Verizon, Zoom, Five9, Snowflake og IBM. Nu ledet af CEO Jason Ambrose og anerkendt som en Visionary i Gartners Magic Quadrant 2025 for Revenue Action Orchestration er People. ai ved at udvikle sig fra et “revenue intelligence”-værktøj til en “answer platform” for omsætningsledere. De centrale udfordringer, de tager fat på I 2026 står omsætningsteams over for vedvarende problemer: CRM-systemer er fyldt med forældet data, der sjældent opdateres af sælgerne; samtaleintelligensværktøjer registrerer opkald, men linker ikke til pipeline; prognoser baseres ofte på regneark og mavefornemmelser; og BI-dashboard viser kun historisk performance, ikke realtidsindsigter. Derfor må ledere gætte på, om målene vil blive nået. Problemet stammer fra manglende evne til at indfange og forbinde den værdifulde data, der ligger i e-mails, kalendere, Zoom-opkald og Slack-beskeder. People. ai blev etableret netop for at løse dette – at samle og gøre den store, uudnyttede aktivitetsdata handlingsorienteret. Deres tidlige investering i dette formål fandt sted længe før AI-boomet, GPT og AI-native diskussioner var på dagsordenen. Baggrund for grundlæggeren og virksomhedens oprindelse Oleg Rogynskyy havde en særlig indsigt i behovet for en sådan platform. Han har tidligere arbejdet hos Nstein Technologies (et tidligt NLP-firma), grundlagt Semantria (den første API for cloud-baseret sentimentanalyse, senere solgt til Lexalytics), samt arbejdet med maskinlæring hos H2O. ai. En afgørende oplevelse i 2007, da hans COO satte salg på pause for en uge for at rydde op i CRM’et, gjorde ham opmærksom på datakvalitetsproblemer i salgsarbejdet. Denne indsigt førte til lanceringen af People. ai i 2016 med en initial investering på 150. 000 dollar og en tese: salgsaktivitet er den mest værdifulde ressource i en virksomhed, men ingen var effektivt i stand til at indfange og udnytte den – og AI kunne frigøre dens potentiale. Efter at have deltaget i Y Combinators sommerbatch 2016 sammen med Scale AI og OpenAI, opstod People. ai som et centralt element i den moderne AI-æra. Hvad adskiller People. ai? I modsætning til de fleste revenue intelligence-værktøjer, der er startet med snævre funktioner som opkaldsoptagelse (Gong), engagement-sekvenser (Outreach) eller prognoser (Clari), har People. ai fra start været bygget som et datalag. - Automatisk aktivitetsfangst: Gennem integration med e-mail, kalender og videokonferenceværktøjer samler People. ai automatisk alle kundekontakter uden manuel indtastning. Deres patenterede AI-teknologi (49 patenter bevilget, 50+ under behandling) matcher præcist aktiviteter til konti, muligheder og kontakter i CRM – en kompleks bedrift i enterprise-scale. - “Answer platform”-tilgang: I stedet for blot dashboards leverer de præcise svar, som eksempelvis hvilke muligheder der vil lukkes denne kvartal, hvorfor nogle måske er tabt, eller hvilke sælgere der har brug for hjælp. Det sker baseret på dybtgående aktivitet data, ikke meninger. Det store skybaserede dataset med ni års historie, milliarder af interaktioner, millioner af deals og over 160 millioner kontakter giver en solid datagrundmur. - AI-drevet prognosticering: Introduceret i oktober 2025, bruger denne funktion en bottom-up tilgang, hvor deal engagement, hastighed, involvering af interessenter og historik vurderes på hver enkeltsale. Den kan forudsige risici såsom faldende engagement og forkerte aktiviteter og forbedrer prognoser med 20-30%. - Enkelt metodologitillæg uden ekstra byrde: For virksomheder, der følger sælgermetodikker som MEDDPICC, vurderer People. ai deal-kontexten, identificerer sælgernes aktuelle fase og guider næste skridt – uden at belaste sælgerne med unødvendige formularer. Praktisk eksempel: Five9-case Five9, en cloud-baseret kontaktcenter-løsning, illustrerer kraften i People. ai. Deres salgschef ønskede et samlet overblik over aktiviteter og objektive målinger af deal-sundhed. Ved at implementere People. ai sparede de sælgere for over 1. 000 timer årligt i manuel databehandling.

Analysen viste samtidig, at involvering af IT-profiler direkte øgede gennemsnitsstørrelsen på aftaler – en tidligere uverificeret intuition – hvilket muliggjorde mere målrettet markedsføring. De integrerede også muligheder i Salesforce, hvilket gjorde onboarding og brug af handlingsorienterede playbooks nemmere. Det er en virkelig forandrende forbedring, der går ud over blot analyser. Ledelsesændring: Jason Ambrose I oktober 2025 overtog Rogynskyy CEO-stolen til Jason Ambrose, tidligere chef for marketing og strategi. Rogynskyy fokuserer nu på forsvarsteknologi, en passion, han ønsker at forfølge. Ambrose understreger, at kunder har brug for hurtige og præcise svar baseret på den aktuelle forretningsrealitet – i stedet for passivt at kigge på irrelevante dashboards. Hans vision er at prioritere svar frem for analyser og handlinger frem for indsigter, hvilket former People. ai’s fremtid. I 2026 forventer han, at menneske-AI samarbejdet bliver mere klart defineret: mennesker stiller spørgsmål og sætter mål, AI håndterer svar, handlinger og resultater. Hvorfor People. ai skiller sig ud Tre centrale faktorer gør People. ai unikt: 1. Datamur: Ni års proprietær data med milliarder af interaktioner og over 160 millioner kontakter danner en enestående aktivitetsmappe, der forbinder e-mails, møder, kalendere og videokonferencer med CRM-konti og muligheder – langt ud over, hvad opkaldstranskriptioner eller engagementsværktøjer kan give. 2. Dokumenteret nøjagtighed: Den største udfordring er at matche aktiviteter korrekt til de rigtige kontakter, muligheder og konti i stor skala uden fejl. People. ai har perfektioneret dette gennem næsten et årti. Five9 valgte dem for deres overlegne evne til præcist at matche aktivitet til deals – en grundpille for troværdig forecast, coaching og pipeline management. 3. Skalérbarhed og sikkerhed: Med store kunder som Palo Alto Networks, Verizon, Red Hat, Snowflake og IBM opfylder platformen høje krav til sikkerhed, compliance, integration og skalerbarhed. Deres status som Visionary i Gartner Magic Quadrant 2025 for Revenue Action Orchestration bekræfter platformens produktionsklare modenhed. Vigtig besked til salgsledere For CRO’er og salgschefer løser People. ai problemer med datakvalitet og prognosesikkerhed i CRM’et, samtidig med at den afslører, hvad der sker i virkeligheden gennem reel aktivitet fremfor sælgernes fortællinger. Implementeringen tager 2-4 uger, kræver minimal IT-indsats og integrerer e-mail, kalender og CRM. Over tid bliver systemet mere intelligent og tilpasser sig salgsprocessen. Med mange års investering i AI-datainfrastruktur har People. ai erhvervet sig en afgørende fordel i den kommende AI-agent- og autonome salgsalder: præcis, kontekstspecifik sandhedsdata om køber-sælgersamspil. Det er ikke bare en funktion, men en stærk konkurrencemæssig barriere. SaaStr AI App of the Week fremhæver værktøjer, der ikke er pilotprojekter eller demoer, men fuldt implementerede, operationelle systemer, der skaber målbar ROI for B2B-virksomheder.