Purna Virji
De fleste investeringer i kunstig intelligens går i stå efter demoen. Modellen fungerer, pilotprojektet gør indtryk, men kundernes adfærd ændrer sig ikke, og bestyrelsen ser intet afkast. Det svære ligger ikke i at opbygge kapaciteten. Det ligger i at bygge bro mellem det, teknologien kan, og det, markedet rent faktisk vil tage til sig, stole på og betale for.
Purna Virji hjælper organisationer med at omsætte deres AI-kompetencer til konkret anvendelse, tillid og målbare forretningsmæssige resultater, idet hun trækker på mere end et årti med erfaring inden for kommercialisering af AI og markedsføringsstrategier hos Microsoft og LinkedIn.
Full Profile
Hvorfor virksomheder samarbejder med Purna Virji
- Hos Microsoft og LinkedIn arbejdede hun med kommercialiseringen af ny AI og var med til at forme den strategi og de markedsfortællinger, der afgør, om en ny funktion når ud til og overbeviser markedet. Hun taler om kløften mellem, hvad et produkt kan, og hvad kunderne tager til sig ud fra direkte brugserfaring, ikke observation.
- Hun giver ledelsesteam et redskab til at måle AI ud fra forretningsresultater frem for aktivitet, hvor "tidsbesparelse" og anvendte tokens erstattes med kvalitetsforbedring, vækst i anvendelsesområdet og frigørelse af potentiale – et sprog, som finansafdelinger og bestyrelser vil støtte.
- Hendes arbejde med »Agent-Led Growth« kortlægger en udvikling, som de fleste ledere endnu ikke har indregnet: at kunderne overlader opdagelse og købsbeslutninger til AI-agenter, og hvad det betyder for, hvordan mærker bliver fundet og vinder tillid.
- Hun har skrevet den prisvindende bog *High-Impact Content Marketing* (Kogan Page), der er anerkendt som en *Choice Outstanding Academic Title*, hvilket underbygger hendes troværdighed gennem publicerede, fagligt anerkendte værker frem for blot hendes omdømme fra konferencer.
Højdepunkter i hendes karriere
- Mere end et årti hos Microsoft og LinkedIn inden for kommercialisering af AI, markedsføring og kundeengagement, herunder som Senior Manager for Global Engagement hos Microsoft og Principal Consultant for Content Solutions hos LinkedIn.
- Forfatter til *High-Impact Content Marketing* (Kogan Page, 2023), der blev kåret som en *Choice Reviews Outstanding Academic Title* (2024) og modtog Goody Business Book Award.
- Skaber af nyhedsbrevet »Agent-Led Growth«, hvor hun offentliggør originale rammeværker om agentisk handel, implementering af AI og tillid som en rangordningsfaktor.
- Kåret som verdens mest indflydelsesrige PPC-ekspert (PPC Hero, 2016), Adweek Young Influential (2018) og Årets søgepersonlighed (US Search Awards).
- Æresmedlem i Marquis Who’s Who in America (2023).
- Har holdt hovedtaler i mere end 20 lande; hans arbejde er blevet omtalt i Adweek, The Drum, TNW, Search Engine Land og Search Engine Journal.
Biografi
De fleste AI-initiativer fejler ikke i laboratoriet. De fejler i kløften mellem en fungerende model og en kunde, der ikke ændrer noget ved sin måde at arbejde på. Purna Virji har tilbragt sin karriere i netop denne kløft, på det punkt, hvor kommercialisering af AI, markedsføringsstrategi og kundeadfærd mødes.
Det er et usædvanligt udsigtspunkt. Hun tilbragte mere end et årti hos Microsoft og LinkedIn med kommercialisering og markedsføringsarbejde, hvor hun i den senere tid fokuserede på ny AI, hvor hun udformede den strategi og de markedsfortællinger, der afgør, om en ny funktion vinder tillid og bliver taget i brug. Hun har set fejlårsagerne på tæt hold, lige fra uklar værdi til en kunderejse, der kræver for meget for tidligt.
Hendes udgivne værker bærer det samme budskab. *High-Impact Content Marketing* (Kogan Page) blev kåret som en *Choice Reviews Outstanding Academic Title*, og hendes nyhedsbrev *Agent-Led Growth* følger den næste udvikling: kunder, der overlader opdagelse, sammenligning og købsbeslutninger til AI-agenter, der handler på deres vegne. Konsekvensen for mærker er direkte. Indflydelsen flytter sig fra at fange en persons opmærksomhed til at vinde en agents tillid.
Det, hun bidrager med til en ledelsesmålgruppe, er en måde at argumentere for AI på et sprog, der forstås i bestyrelseslokalet. Hun omdefinerer succes væk fra tidsbesparelser og udførte opgaver og hen imod kvalitetsforbedring, vækst i omfang og frigørelse af potentiale – de resultater, der overlever en økonomisk gennemgang. Hendes forskning i »Agent-Led Growth« peger direkte på den reelle hindring: »Delegation Gap« – afstanden mellem, hvad AI teknisk set kan, og hvad mennesker er parate til at overlade til den. For ledere, der finansierer AI og ser eksperimenter frem for konkrete resultater, er det en opgave at lukke dette hul.
Vigtigste foredragstemaer
- Kommercialisering og implementering af AI
- Agentbaseret handel og AI-styrede kunderejser
- Måling af AI’s forretningsmæssige effekt og ROI
- Markedsføringsstrategi for AI-produkter
- Tillid, opdagelse og mærkesynlighed i AI-æraen
- AI-drevet ensartethed og konkurrencemæssig differentiering
Ideel til
- Ledelsesteam og bestyrelser, der finansierer AI-initiativer og spørger, hvilket afkast de får
- Ledere af AI-transformation, CTO'er og produktledere, der går fra pilotprojekter til implementering
- CMO'er og omsætningsansvarlige, der står over for skiftet til agentdrevet opdagelse og handel
- Store B2B- og SaaS-virksomheder, hvis vækst afhænger af kundernes anvendelse af AI
Resultater for målgruppen
- En ramme for at knytte AI-initiativer til resultater, som en bestyrelse vil finansiere: kvalitetsforbedring, vækst i omfang og frigørelse af potentiale frem for aktivitetsmålinger.
- Et klart billede af, hvordan agentstyrede kunderejser ændrer opdagelse, tillid og hvor indflydelsen på købsbeslutningen ligger.
- En diagnose af, hvorfor specifikke AI-initiativer går i stå i pilotfasen, og hvor overgangen fra produkt til marked bryder sammen.
- En metode til at identificere, hvor AI-drevet ensartethed præger indhold og kundeoplevelse, og hvordan man fra starten kan designe med henblik på differentiering.
Samtaler
Undersøger, hvorfor stærke AI-kapaciteter så ofte ikke når helt ud til den faktiske implementering, og hvordan ledere kan bygge bro mellem det, et produkt kan, og det, markedet vil tage imod.
Vigtige pointer:
- De fejlårsager, der bremser AI-initiativer: uklar værdi, svage fortællinger, lav tillid, dårlig overgang fra produkt til markedsføring
- En praktisk ramme for at gå fra kapacitet til kundetilpasning
- Sådan undgår man at love for meget, samtidig med at man fremmer adfærdsændringer
Præsenterer en ramme for, hvordan man kan knytte AI til forretningsværdi gennem tre perspektiver: kvalitetsforbedring, udvidelse af anvendelsesområdet og frigørelse af potentiale. Præsentationen blev holdt som åbningstalen på SMX Advanced 2026.
Vigtigste pointer:
- Hvorfor »tidsbesparelser« og produktionsvolumen ikke overbeviser de ledere, der finansierer resultaterne
- At knytte AI til implementering, hurtig markedsføring, omsætning og risikoreduktion
- At formidle historien om effekten i et sprog, som finans- og ledelsesfolk kan handle ud fra
Undersøger, hvad der sker, når AI-agenter overtager den research, filtrering og sammenligning, der tidligere var køberens opgave, og hvad det betyder for, hvordan mærker bliver fundet og vinder forbrugernes tillid.
Vigtige konklusioner:
- Adfærdsændringen fra selv at søge til at overlade opgaven til systemer
- Hvilke ændringer der sker inden for indhold, GTM og kundeoplevelse i agentstyrede kunderejser
- Hvor tillid og indflydelse rent faktisk opstår, når en agent træffer valget
Undersøger, hvorfor AI gør det lige så nemt at skalere gennemsnitlige oplevelser som fremragende oplevelser, og hvordan man kan behandle inklusion, tilgængelighed og differentiering som beslutninger i forbindelse med systemdesign.
Vigtige pointer:
- Hvordan AI skalerer de antagelser, der allerede er indlejret i data, prompter og arbejdsgange
- Hvorfor differentiering og inklusion er designvalg, ikke vurderinger i den afsluttende fase
- Hvordan man skaber kundeoplevelser, der både er skalerbare og unikke
En interaktiv arbejdsøvelse, der hjælper ledere med at måle AI ud fra forretningsmæssige resultater frem for effektivitetsmålinger, baseret på rammen »Quality Lift, Scope Growth og Capability Unlock«.
Vigtige pointer:
- Hvorfor effektivitetsmålinger som tidsbesparelser og anvendte tokens ikke overbeviser dem, der finansierer AI
- Sådan vurderer du dine egne AI-initiativer ud fra Quality Lift, Scope Growth og Capability Unlock
- Hvordan man skaber en historie om AI’s effekt, der kan stå sin prøve ved en økonomisk gennemgang
En praktisk arbejdsøvelse baseret på hendes »Friction, Fit, Role, Flow, Fail-Safe, Test«-rammeværk, hvor ledere kortlægger en konkret AI-mulighed fra det første friktionspunkt til sikker implementering.
Vigtigste pointer:
- En kortlagt AI-mulighed og et workflow-design for et konkret anvendelsestilfælde
- Styringsmekanismer, der er indbygget i arbejdsgangen i stedet for at blive tilføjet bagefter
- En praktisk 30-dages implementeringsplan, som kan tages med tilbage til teamet