Utviklere viser hvordan kodende agenter kan finne prospekter, hente kontaktinformasjon og utforme personlige meldinger.
Artikkelen viser hvordan kodende agenter som Claude Code kan automatisere prosessene med å finne prospekter, hente kontaktinfo og skrive personlige henvendelser. Forarbeidet bør starte i plan mode med avklarende spørsmål om målområde (forfatteren brukte Norge), programmeringsspråk, hvilke nettsteder som skal søkes (eksempelvis proff.no) og foretrukket output (CSV). Verktøy kan få tilgang til API-er som OpenAI-nøkler og web_search; forfatteren brukte GPT-5 som eksempel. Applikasjonen kan returnere en CSV med prospektdata, men resultatene bør gjennomgås manuelt og verifiseres av en LLM for korrekthet. Det understrekes at personopplysninger må håndteres i tråd med regelverk: finn relevante selskaper automatisk, men innhent individuelle navn og e-postadresser manuelt. Bruken av kunstlig intelligens (KI) gjør automatiseringen mulig, og forfatteren anbefaler få-shot prompting for å skreddersy henvendelser; en LLM kan bruke felter som navn, e-post, rolle, bedriftsstørrelse og omsetning til å lage personlige meldinger. Dette dekker de første trinnene før en account executive tar over. Saken er presentert som AI-nyheter.
Eksemplet i artikkelen retter seg mot prospekter i Norge og nevner nettsteder som proff.no, og er derfor direkte relevant for norske salgs- og forretningsutviklingsteam.
Kilde: https://towardsdatascience.com/how-to-automate-workflows-with-ai | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API av Ainy.no
