HubSpot AI -connectorit käytännössä

Tekoälyyn liittyvää sisältöä tulee tällä hetkellä enemmän kuin kukaan ehtii sulattaa. Uusia ominaisuuksia, uusia integraatioita, uusia lupauksia ja usein hyvin vähän käytännön selkeyttä. Osallistuin hiljattain HubSpotin järjestämään AI-koulutukseen, jossa käytiin läpi HubSpot AI -connectoreita ja niiden roolia myynnin, markkinoinnin ja CRM-työn tukena. Kävin koulutuksen materiaalin rauhassa läpi ja kirjasin itselleni ylös, miten minä tämän kokonaisuuden tällä hetkellä ymmärrän.

Korostan kahta asiaa heti alkuun:

• tämä on tilanne nyt

• viikon päästä osa tästä voi olla jo päivittynyt

Mutta juuri siksi tästä kannattaa puhua.

HubSpot AI -connectorit eivät ole “yleis-AI:ta”

Ensimmäinen ja ehkä tärkein oivallus koulutuksesta oli tämä:

HubSpot AI -connectorit eivät ole vain tapa käyttää ChatGPT:tä tai muuta kielimallia HubSpotissa. Ne ovat CRM-kontekstiin sidottuja tekoälyjä.

Käytännössä tämä tarkoittaa kolmea asiaa:

• ne näkevät HubSpot-datan

• ne ymmärtävät objektien väliset suhteet

• osa niistä vain lukee dataa, osa myös toimii ja muuttaa sitä

Tämä erottaa ne täysin “yleis-AI:n” käytöstä.

Neljä tasoa, neljä eri roolia

Koulutuksen pohjalta minulle kirkastui, että HubSpot AI -connectorit jakautuvat tällä hetkellä neljään selkeään tasoon:

1. ChatGPT – strateginen analyysi

2. Claude – toiminnallinen ja operatiivinen työ

3. Gemini – CRM Googlen työkalujen sisällä

4. MCP ja custom-integraatiot – power user -taso

Näitä ei kannata ajatella vaihtoehtoina toisilleen, vaan eri rooleina eri tilanteisiin.

ChatGPT – paras ajatteluun, 

ChatGPT:n rooli HubSpotissa on mielestäni hyvin selkeä.

Se on:

• strategi

• analyytikko

• digitaalinen konsultti

ChatGPT näkee HubSpotissa mm. kontaktit, yritykset, diilit ja pipeline-vaiheet. Se ymmärtää assosiaatiot ja osaa tehdä syvällisiä analyysejä, mutta ei näe engagement-historiaa eikä voi tehdä muutoksia järjestelmään.

Koulutuksen pohjalta sanoisin näin:

ChatGPT on erinomainen työkalu, kun haluat vastauksen kysymykseen miksi.
Se ei ole työkalu, kun haluat, että asiat myös tapahtuvat.

Claude – tekemisen moottori 

Claude oli itselleni koulutuksen kiinnostavin osuus.

Claude ei pelkästään lue HubSpot-dataa, vaan se:

• näkee engagement-historian

• voi päivittää propertyjä

• luoda tehtäviä

• muokata diilejä

• visualisoida dataa

Tämä tekee siitä todellisen operatiivisen työkalun myynnille, markkinoinnille ja asiakaspalvelulle.

Samalla tämä on myös syy, miksi Claude vaatii:

• selkeät pelisäännöt

• roolipohjaiset oikeudet

• harkitun käyttöönoton

Ilman governancea Claude ei ole vain tehokas, se on myös riski.

Gemini – mukavuutta, ei ihmeitä

Gemini tuo HubSpot-datan Googlen työkaluihin:

• Gmailiin

• Docsiin

• Sheetiin

• Google Chatiin

Tämä on luonteva ratkaisu niille, joiden työ tapahtuu pitkälti Googlen ekosysteemissä.

Koulutuksen perusteella sanoisin kuitenkin suoraan:
Gemini ei ole kasvun moottori.
Se on käyttömukavuutta parantava työkalu.

Hyödyllinen kyllä, mutta rajallinen.

MCP – kun rakennetaan oikeasti uutta

MCP (Model Context Protocol) jäi selkeästi omalle tasolleen.

Tämä ei ole:

• markkinoijan arjen työkalu

• myyjän nopea apuri

MCP on:

• kehittäjille

• AI-palveluiden tuotteistamiseen

• skaalautuvien automaatioiden rakentamiseen

Jos et rakenna omaa AI-infraa tai palvelua, MCP ei ole vielä ajankohtainen.

Suurin oivallus: yksi connector ei riitä

Koulutuksen jälkeen yksi asia oli minulle täysin selvä:

Ajatus yhdestä “oikeasta” AI-connectorista on väärä.

Fiksuin malli tällä hetkellä on hybridimalli:

• ChatGPT ajatteluun ja strategiaan

• Claude toimeenpanoon ja automaatioon

• Gemini käyttömukavuuteen

• MCP tuotteistamiseen ja skaalaamiseen

AI ei ole yksittäinen työkalu, vaan roolipohjainen toimintamalli.

Tilanne nyt ja miksi tämä elää koko ajan

Tämä on minun tulkintani HubSpotin AI-kokonaisuudesta tällä hetkellä.
Ja jos historia on opettanut jotain, niin sen, että:

• viikon päästä jokin rajoite on poistunut

• kuukauden päästä uusi connector on saanut lisää oikeuksia

• puolen vuoden päästä tätä luetaan jo osin vanhentuneena

Mutta juuri siksi tätä kannattaa seurata nyt.

Yritykset, jotka ymmärtävät ajoissa:

• missä AI tuo oikeasti arvoa

• missä se on vain mukavaa

• ja missä se on riski

ovat vahvoilla seuraavan 12–24 kuukauden aikana.

Jos tämä herätti ajatuksia

Me törmäämme tähän samaan kysymykseen jatkuvasti:

“Mikä näistä AI-connectoreista meille oikeasti sopii?”

Siksi olemme rakentaneet HubSpot AI -Roadmapin, jossa tämä selvitetään ilman hypeä ja ilman turhaa teknologiajargonia.

Mutta siitä lisää toiste.
Tämä keskustelu ei ole vielä lähellekään valmis, eikä tekoäly myöskään.