Navzdory značným investicím do moderních platforem umělé inteligence, pokročilých modelů a kvalifikovaných talentů v oblasti datové vědy si mnoho vedoucích pracovníků v podnikání dosud neuvědomuje plnou hodnotu těchto iniciativ. Navzdory všem slibům, které umělá inteligence nabízí, zůstává jedna bohužel pravdou: příliš mnoho modelů se nikdy nedostane přes fázi ověření konceptu, zejména v klíčových funkcích pro uvedení na trh (GTM).

Problém není v samotné technologii, ale spíše v rozdílu mezi vývojem modelu a realizací obchodních procesů. Nedávný výzkum společnosti Alexander Group zjistil, že 83 % společností uvádí nedostatek relevantních případů užití jako hlavní důvod, proč dále neinvestují do umělé inteligenceTo naznačuje, že výzva umělé inteligence v oblasti návratnosti investic nemusí být o datech, ale o strategickém sladění.

Přechod umělé inteligence z experimentální do operační fáze vyžaduje podporu ze všech oblastí podnikání, počínaje provozem výnosů (RevOps). Od definování případů užití až po zajištění připravenosti na nasazení mohou RevOps pomoci překlenout mezeru v hodnotě umělé inteligence a otevřít svět možností.

RevOps + datová věda = úspěch s umělou inteligencí

Modely umělé inteligence samy o sobě negenerují hodnotu a jejich efektivní nasazení vyžaduje více než jen technické znalosti. Zatímco se týmy datové vědy zaměřují na vytváření modelů pomocí standardních rámců, jako je Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – zahrnujících porozumění obchodním procesům, porozumění datům, přípravu dat, modelování, vyhodnocování a nasazení – RevOps je funkce, která zajišťuje, aby tyto modely byly v souladu se skutečnými obchodními prioritami.

Ve skutečnosti, RevOps často zodpovídá za větší část životního cyklu nasazení umělé inteligence než typický tým pro datovou vědu. RevOps funguje jako překladač mezi obchodní strategií a technickým provedením a pomáhá definovat klíčové ukazatele výkonnosti (KPI), vyjasňovat cíle GTM a shromažďovat správná datová vstupní data. Jakmile je model vytvořen, RevOps ověří jeho výstupy oproti reálné obchodní logice, začlení jej do stávajících systémů GTM, automatizuje pracovní postupy v prodeji a marketingu a školí týmy pro revenue, jak interpretovat výsledné poznatky a jednat na jejich základě.

Bez této spojovací funkce hrozí, že modely umělé inteligence budou i nadále sloužit jako vysoce potenciální doplňky na poličku.

Strategické sladění zajišťuje hmatatelnou návratnost investic

Aby týmy RevOps a datové vědy dosáhly skutečné hodnoty z umělé inteligence, musí se sladit ve třech klíčových oblastech: případy užití, správa dat a jasnost rolí.

Pro každou fázi životního cyklu zákazníka existuje relevantní případ použití umělé inteligence/strojového učení. Ať už se jedná o generování poptávky, predikci odchodu zákazníků nebo expanzi zákazníků, umělá inteligence může mít dopad na celý životní cyklus, od základních modelů strojového učení až po pokročilou generativní umělou inteligenci.

Sdílení dat je také zásadní pro zajištění souladu umělé inteligence mezi týmy RevOps a datové vědy. Tyto týmy mohou společně vytvářet robustní a sjednocené datové sady, které podpoří úspěch umělé inteligence, a to sladěním definic sdílených dat a využitím společného organizačního dosahu pro přístup k potřebným informacím.

Jasně definované role a vymezené cíle jsou v těchto procesech klíčové, přičemž každý tým se aktivně podílí na propojení umělé inteligence s obchodními výsledky. RevOps slouží jako obchodní překladač tím, že představuje případy užití, formuje klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) a zajišťuje, aby výstupy modelů byly použitelné v praxi. Týmy datové vědy zároveň zůstávají úzce zapojeny, aby zajistily, že jejich práce je v souladu s širšími cíli organizace a podpoří tak růst.

Práce tím nekončí

Zajištění souladu mezi RevOps a datovou vědou nekončí pouhými společnými schůzkami a výměnou e-mailů. Skutečná týmová integrace závisí na vzájemném, neustálém učení a úsilí.

Špičkové týmy RevOps si stále více prohlubují technické znalosti, aby zlepšily své schopnosti v oblasti obchodního překladu, a hlouběji se zabývají oblastmi, jako je business intelligence a datové sklady, samoobslužná automatizace a analytika, systémová administrace a konfigurace a podpora vývoje IT softwaru. Díky hlubokým znalostem techničtějších témat mohou RevOps získat ještě více informací o umělé inteligenci a mluvit jazykem datových vědeckých týmů, což jim pomůže dosáhnout úspěchu.

Špičkové týmy datové vědy mezitím zůstávají v kontaktu s RevOps, aby pochopily vyvíjející se obchodní potřeby a cíle, včetně toho, o čem mluví vrcholové vedení a co prioritizují v závislosti na tržních změnách. To znamená, že datová věda tráví více času v terénu, účastní se stáží, vede rozhovory se zákazníky a dívá se na řešení z pohledu koncového uživatele, aby získala hlubší a holistické pochopení tvorby hodnoty.

Je čas operacionalizovat umělou inteligenci s RevOps

Odemknutí plného potenciálu umělé inteligence není otázkou většího množství dat, lepších modelů ani větších investic – jde o propojení klíčových obchodních funkcí, aby se dosáhlo skutečného dopadu. Tím, že RevOps působí jako most mezi technickými možnostmi a komerční realizací, zajišťuje – ve spolupráci s týmy datové vědy –, že iniciativy v oblasti umělé inteligence nejsou pouze experimentální. Od definování vysoce dopadových případů užití a formování správné datové základny až po řízení nasazení a přijetí v celé organizaci GTM má RevOps schopnost proměnit umělou inteligenci z pouhého nápadu ve skutečný hnací motor růstu.