HubSpot tar neste steg for AI-agenter

HubSpot brukte UNBOUND 2026 i Boston til å vise frem neste steg i AI-satsingen sin. Og selv om listen over nye produkter og funksjoner er lang, er den viktigste nyheten større enn Agent Hub, Marketing Studio og nye Breeze-funksjoner.

HubSpot er i ferd med å gjøre CRM-et til arbeidsplassen for AI-agenter.

Det betyr også at alle dataene virksomheter har brukt år på å samle i HubSpot, plutselig kan få en helt ny verdi.

Fra AI-assistent til AI-agenter

De første AI-funksjonene i HubSpot handlet mye om å hjelpe oss med enkeltoppgaver: skrive en e-post, oppsummere et møte, lage innhold eller analysere data.

Nå flyttes ambisjonsnivået.

HubSpot vil at AI-agenter skal kunne utføre hele arbeidsoppgaver på vegne av oss. De skal kunne undersøke informasjon, bruke CRM-data og andre kunnskapskilder, ta beslutninger innenfor gitte rammer og utføre handlinger i HubSpot.

Det sentrale begrepet er Growth Context.

En generell AI-modell kan vite mye om salg og markedsføring. Men den vet i utgangspunktet ingenting om kundene dine, hvilke møter selgerne har hatt, hvilke produkter en kunde bruker, hva som står i tidligere e-poster, hvilke saker kunden har meldt til support eller hvordan salgsprosessen deres fungerer.

Det gjør HubSpot.

Og nettopp denne konteksten kan bli et av HubSpots viktigste konkurransefortrinn i AI-kappløpet.

Agent Hub samler de digitale medarbeiderne

En av de største nyhetene er Agent Hub, som blir et felles sted for å administrere AI-agenter i HubSpot.

Her skal virksomheten kunne finne og administrere både HubSpots ferdige agenter og agenter den har bygget selv.

Og det siste er kanskje det mest interessante.

Med nye Agent Builder kan du beskrive med vanlig språk hvilken jobb du ønsker at en agent skal gjøre. Breeze kan deretter hjelpe med å definere målet, hvilke verktøy agenten trenger og hvilke kunnskapskilder den skal bruke.

Du kan for eksempel be om en agent som undersøker alle nye leads, vurderer dem mot virksomhetens ICP og beriker CRM-et med informasjonen den finner.

Poenget er ikke akkurat dette eksempelet. Poenget er at HubSpot forsøker å gjøre bygging av AI-agenter tilgjengelig for vanlige forretningsbrukere, ikke bare utviklere.

Marketing Studio samler kampanjearbeidet

For markedsførere er Marketing Studio en av de største konkrete nyhetene.

HubSpot samler mer av kampanjearbeidet på én visuell arbeidsflate. Her kan markedsførere planlegge kampanjen, definere målgruppe og mål, utvikle innhold på tvers av kanaler og følge resultatene.

AI er integrert i prosessen og kan blant annet hjelpe med kampanjebrief og produksjon av innhold.

Det interessante er derfor ikke først og fremst at HubSpot har fått enda en AI-tekstgenerator. Det finnes det allerede nok av.

Ambisjonen er å koble planlegging, produksjon, kundedata, gjennomføring og resultater tettere sammen.

Det er nettopp koblingen mot CRM-et som kan gjøre Marketing Studio interessant sammenlignet med frittstående AI-verktøy.

Breeze kan begynne å jobbe uten at du spør hver gang

Breeze Assistant får også mulighet til å kjøre oppgaver etter en tidsplan.

Det høres kanskje ut som en liten nyhet, men illustrerer en viktig endring.

I stedet for å spørre AI-en «Hva har skjedd med pipelinen min?» hver mandag, kan du be den gjøre analysen automatisk hver mandag.

Eller be den hver morgen finne deals som står i fare for å stoppe opp.

Forskjellen er liten språklig, men stor prinsipielt:

AI går fra å være noe du spør, til noe du delegerer arbeid til.

Selgernes gamle CRM-data kan bli gull verdt

Dette kan være den mest interessante utviklingen for eksisterende HubSpot-kunder.

Tenk på en selger som har jobbet i HubSpot i fem år. Det ligger kanskje tusenvis av e-poster, møter, notater, aktiviteter og deals i CRM-et.

Tidligere var mye av dette først og fremst historikk som mennesker kunne slå opp i og rapportere på.

For en AI-agent er det kontekst.

HubSpot videreutvikler blant annet Prospecting Agent, som kan bruke CRM-data og kjøpssignaler til å identifisere interessante selskaper og personer og hjelpe med personalisert oppfølging.

På servicesiden kan Customer Agent lære av tidligere supportsaker. HubSpot kan analysere løste tickets, identifisere spørsmål som går igjen og bruke dette til å forbedre kunnskapen agenten arbeider med.

Jo bedre kontekst HubSpot har, desto større potensial har agentene for å gjøre en god jobb.

Det setter også mange års mas om god CRM-datakvalitet i et nytt lys.

HubSpot åpner også døren for ChatGPT, Claude og andre AI-verktøy

En mindre synlig, men strategisk viktig utvikling skjer gjennom MCP, en standard som gjør det mulig for AI-systemer og andre verktøy å koble seg til HubSpot.

HubSpot utvider nå hva slike AI-verktøy kan gjøre.

Det handler ikke bare om å lese CRM-data. AI kan også få mulighet til å utføre handlinger og blant annet arbeide med egendefinerte properties og pipelines, selvfølgelig innenfor brukerens tilganger.

Det betyr at HubSpot ikke satser på at all AI-bruk nødvendigvis må skje inne i Breeze.

HubSpot kan også bli kontekst- og handlingslaget under AI-verktøy som Claude og andre assistenter.

Samtidig kan eksterne apper gjøre sine egne verktøy tilgjengelige for agenter som bygges i HubSpot.

Det gjør plattformstrategien betydelig større enn bare «AI i CRM».

HubSpot beveger seg også inn i work management

På UNBOUND viser HubSpot dessuten frem et nytt AI-basert produkt for work management.

Det er en interessant utvidelse av HubSpots territorium.

For selv om kundedataene gjerne ligger i CRM-et, foregår mye av det faktiske arbeidet fortsatt andre steder: i prosjektverktøy, dokumenter, regneark, Slack og andre apper.

Når HubSpot kobler CRM, AI-agenter og arbeidsstyring tettere sammen, beveger selskapet seg mot å bli en arbeidsplattform rundt hele kundereisen, ikke bare et sted der kundedata lagres.

CRM-et er i ferd med å endre rolle

CRM har tradisjonelt vært et system mennesker må jobbe for å holde oppdatert.

Selgeren skriver møtenotatet. Marketing registrerer kampanjen. Kundeservice dokumenterer saken. Noen bygger rapportene. Og hvis dataene skal skape verdi, må et menneske finne dem igjen og gjøre noe med dem.

HubSpots nye modell snur gradvis på dette.

Dataene skal ikke bare ligge der og vente på mennesker. AI-agenter skal kunne bruke dem til å utføre arbeid.

Dermed kan årevis med e-poster, møter, kundedialoger, deals, tickets og andre CRM-data gå fra å være historikk til å bli kontekst.

Det interessante med HubSpots lanseringer i Boston er at vi begynner å se hvordan selskapet mener CRM-systemet skal fungere i en verden med AI-agenter:

Ikke bare som databasen menneskene jobber i, men som konteksten mennesker og AI jobber ut fra.