OpenRouters AI-agent doblerer salgsomsetting og sparer 600 timer månedlig

Bilde: Illustrative image · FoxTPNL · CC BY 4.0 · Kilde

OpenRouter implementerte sin AI-agent Rasp i sitt salgsteam på fem personer, noe som halverte behandlingstiden for avtaler og mer enn doblet konverteringsraten samtidig som de sparte 600 arbeidstimer hver måned. AI-en håndterer initielle kundekontakter, briefinger, CRM-oppdateringer og samtaleanalyse, noe som øker salgsproduktiviteten.

OpenRouter har integrert sin egenutviklede AI-agent, kalt Rasp, i driften av sin kommersielle salgsavdeling bestående av fem ansatte. Ifølge en rapport fra iXBT i oktober 2026, drives denne agenten av Ori-motoren og håndterer nå viktige funksjoner som kvalifisering av innkommende leads, utførelse av første kundeinteraksjoner, forberedelse av briefinger, oppsummering av samtaletranskripsjoner og synkronisering med selskapets CRM-system.

Salgsavdelingen, tidligere tyngdet av administrative oppgaver, sparer nå omtrent 600 timer hver måned takket være Rasps automatiseringsmuligheter, ifølge salgsleder Michael Haimovitz. AI-agenten erstatter ikke salgssjefer, men fjerner administrative hinder slik at personalet kan fokusere mer på direkte salgsaktivitet.

En av de mest betydelige effektene har vært å redusere behandlingstiden per demokall fra 103 minutter til 44. Denne effektiviseringen skyldes at Rasp automatisk undersøker kundebedrifter før møter, genererer utkast til notater og oppdaterer CRM-poster med relevant informasjon. Som et resultat kan hver salgssjef gjennomføre omtrent to ekstra samtaler daglig uten å gå på kompromiss med forberedelseskvaliteten.

Rasp sender selvstendig 93 % av de første e-postene til kunder, og sikrer svar innen ett minutt etter en potensiell kundes henvendelse. De resterende 7 % involverer komplekse eller gråsone-saker som AI-en flagger for manuell gjennomgang. Disse forbedringene har ført til 34 % raskere avslutning av salgssykluser og en 2,6 ganger økning i konverteringsrate. I tillegg stammer 57 % av dagens salgs-pipeline fra muligheter muliggjort av kapasitet teamet tidligere ikke hadde.

Økonomisk representerer Rasp en betydelig kostnadsreduksjon sammenlignet med forgjengerne Ace og Dove, som kostet cirka 800 dollar daglig. Rasp utfører tilsvarende arbeidsmengder for cirka 30 dollar per dag, inkludert 18 dollar til inferens med GLM 5.2-modellen. Denne besparelsen skyldes Oris routinglag som automatisk tilordner billigere modeller til rutineoppgaver uten å redusere kvaliteten. OpenRouter forventer ytterligere kostnadsreduksjoner, potensielt ned til bare 50 cent daglig ved å flytte standardoppgaver til enda mer kostnadseffektive modeller.

Viktig er det at Rasp ikke tar endelige beslutninger selvstendig. Den utarbeider anbefalinger, klassifiseringer og samsvarskontroller, men alle endelige tiltak krever menneskelig godkjenning, noe som sikrer tilsyn og kvalitetskontroll.

Denne implementeringen viser hvordan avansert AI-drevet oppgaveautomatisering betydelig kan øke produktiviteten og salgsytelsen i kommersielle team samtidig som driftskostnadene reduseres, noe som posisjonerer OpenRouter som et casestudie for AI-augmentering i salgsomgivelser.