على الرغم من الاستثمارات الكبيرة في منصات الذكاء الاصطناعي الحديثة، والنماذج المتقدمة، والكفاءات الماهرة في علوم البيانات، إلا أن العديد من قادة الأعمال لم يُدركوا بعد القيمة الكاملة لهذه المبادرات. ورغم كل ما يحمله الذكاء الاصطناعي من وعود، تبقى حقيقة مؤسفة واحدة: العديد من النماذج لا تتجاوز مرحلة إثبات المفهوم، وخاصةً في وظائف طرح المنتج في السوق (GTM).

المشكلة ليست في التكنولوجيا نفسها، بل في الفجوة بين تطوير النموذج وتنفيذ الأعمال. وقد وجدت دراسة حديثة لمجموعة ألكسندر أن 83% من الشركات تُشير إلى نقص في حالات الاستخدام ذات الصلة. السبب الرئيسي لعدم استثمارهم بشكل أكبر في الذكاء الاصطناعيويشير هذا إلى أن تحدي عائد الاستثمار الذي تواجهه الذكاء الاصطناعي قد لا يكون متعلقًا بالبيانات، بل يتعلق بالتوافق الاستراتيجي.

يتطلب نقل الذكاء الاصطناعي من المرحلة التجريبية إلى التشغيلية دعمًا من جميع قطاعات الأعمال، بدءًا من عمليات الإيرادات (RevOps). بدءًا من تحديد حالات الاستخدام ووصولًا إلى ضمان جاهزية النشر، يُمكن لعمليات الإيرادات (RevOps) أن تُسهم في سد فجوة القيمة في الذكاء الاصطناعي وفتح آفاق جديدة من الإمكانات.

RevOps + علوم البيانات = نجاح الذكاء الاصطناعي

لا تُحقق نماذج الذكاء الاصطناعي قيمةً بمفردها، ويتطلب نشرها بفعالية أكثر من مجرد خبرة تقنية. بينما تُركز فرق علوم البيانات على بناء النماذج باستخدام أطر عمل قياسية مثل عملية التنقيب عن البيانات عبر المعايير الصناعية (CRISP-DM) - التي تشمل فهم الأعمال، وفهم البيانات، وإعداد البيانات، والنمذجة، والتقييم، والنشر - فإن RevOps هي الوظيفة التي تضمن توافق هذه النماذج مع أولويات العمل الفعلية.

في الواقع، RevOps غالبًا ما يتولى RevOps مسؤولية دورة حياة نشر الذكاء الاصطناعي أكثر من أي فريق علم بيانات نموذجي. بصفته حلقة الوصل بين استراتيجية العمل والتنفيذ الفني، يساعد RevOps في تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية، وتوضيح أهداف إدارة التسويق العالمية (GTM)، واختيار مدخلات البيانات المناسبة. بمجرد بناء النموذج، يتحقق RevOps من صحة مخرجاته مقارنةً بمنطق العمل الفعلي، ويُدمجه في أنظمة إدارة التسويق العالمية (GTM) الحالية، ويُؤتمت سير عمل المبيعات والتسويق المتعلقة به، ويُدرب فرق الإيرادات على كيفية تفسير النتائج والتصرف بناءً عليها.

وبدون هذه الوظيفة الترابطية، تظل نماذج الذكاء الاصطناعي معرضة لخطر الاستمرار في العمل كبرامج ذات إمكانات عالية.

التوافق الاستراتيجي يحقق عائدًا ملموسًا على الاستثمار

للحصول على قيمة حقيقية من الذكاء الاصطناعي، يتعين على فرق RevOps وعلوم البيانات أن تتوافق عبر ثلاثة مجالات رئيسية: حالات الاستخدام، وإدارة البيانات، ووضوح الدور.

توجد حالة استخدام مناسبة للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لكل مرحلة من مراحل دورة حياة العميل. سواءً كان الأمر يتعلق بتوليد الطلب، أو التنبؤ بانخفاض عدد العملاء، أو توسيع قاعدة العملاء، فإن الذكاء الاصطناعي قادر على إحداث تأثير إيجابي على مدار دورة حياة العميل بأكملها، بدءًا من نماذج التعلم الآلي الأساسية ووصولًا إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدم.

يُعدّ تبادل البيانات بالغ الأهمية لضمان توافق الذكاء الاصطناعي بين فرق RevOps وعلوم البيانات. معًا، تستطيع هذه الفرق بناء مجموعات بيانات قوية وموحدة لتعزيز نجاح الذكاء الاصطناعي من خلال التوافق على تعريفات البيانات المشتركة والاستفادة من نطاقها التنظيمي المشترك للوصول إلى المعلومات التي تحتاجها.

يُعدّ توضيح الأدوار ومسارات العمل أمرًا أساسيًا في هذه التحركات، حيث يشارك كل فريق بنشاط في ربط الذكاء الاصطناعي بنتائج الأعمال. يعمل RevOps كمترجم للأعمال من خلال تسليط الضوء على حالات الاستخدام، وصياغة مؤشرات الأداء الرئيسية، وضمان قابلية مخرجات النماذج للتنفيذ. وفي الوقت نفسه، تحافظ فرق علوم البيانات على تواصل وثيق لضمان توافق عملها مع الأهداف التنظيمية الأوسع نطاقًا لدفع عجلة النمو.

العمل لا يتوقف عند هذا الحد

لا يقتصر ضمان التوافق بين عمليات المراجعة (RevOps) وعلوم البيانات على عقد اجتماعات تعاونية وتبادل رسائل البريد الإلكتروني، بل يعتمد التكامل الحقيقي للفريق على التعلم والجهد المتبادل والمستمر.

تُحسّن فرق RevOps الرائدة معارفها التقنية بشكل متزايد لتحسين قدراتها في ترجمة الأعمال، مُتعمقةً في مجالات مثل ذكاء الأعمال وتخزين البيانات، وأتمتة الخدمة الذاتية والتحليلات، وإدارة الأنظمة وتكوينها، ودعم تطوير برمجيات تكنولوجيا المعلومات. بفضل المعرفة المُعمّقة بالمواضيع التقنية، يُمكن لفرق RevOps استخلاص فهم أعمق للذكاء الاصطناعي والتحدث بلغة فرق علوم البيانات لتحقيق النجاح.

في الوقت نفسه، تواصل فرق علوم البيانات العليا التعاون مع RevOps لفهم احتياجات الأعمال وأهدافها المتطورة، بما في ذلك ما يتحدث عنه كبار المسؤولين التنفيذيين وأولوياتهم مع تغيرات السوق. هذا يعني أن علم البيانات يقضي وقتًا أطول في الميدان، ويشارك في تجارب عملية، ويجري مقابلات مع العملاء، وينظر إلى الحلول من منظور المستخدم النهائي لاكتساب فهم أعمق وأكثر شمولية لخلق القيمة.

حان الوقت لتشغيل الذكاء الاصطناعي مع RevOps

إن إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي الكاملة لا يقتصر على زيادة البيانات، أو تحسين النماذج، أو حتى زيادة الاستثمارات، بل يتعلق بتوحيد وظائف الأعمال الأساسية لإحداث تأثير حقيقي. من خلال دورها كحلقة وصل بين القدرة التقنية والتنفيذ التجاري، تضمن RevOps، بالتعاون مع فرق علوم البيانات، ألا تكون مبادرات الذكاء الاصطناعي مجرد تجارب. بدءًا من تحديد حالات الاستخدام عالية التأثير وصياغة أسس البيانات المناسبة، وصولًا إلى قيادة النشر والاعتماد في جميع أنحاء مؤسسة GTM، تتمتع RevOps بالقدرة على تحويل الذكاء الاصطناعي من مجرد فكرة إلى محرك نمو حقيقي.