Přes značné investice do moderních platforem AI, pokročilých modelů a zkušených datových vědců, mnoho obchodních lídrů dosud nevyužilo plnou hodnotu těchto iniciativ. Navzdory všemu, co AI slibuje, zůstává jedna nešťastná skutečnost: příliš mnoho modelů se nikdy nedostane za hranici fáze proof-of-concept, zejména ve kritických funkcích go-to-market (GTM).

Problém není v technologii samotné, ale spíše v mezery mezi vývojem modelu a obchodním provedením. Nedávný výzkum Alexander Group zjistil, že 83 % společností uvádí nedostatek relevantních použití jako hlavní důvod, proč dále neinvestují do AI. To naznačuje, že výzva ROI AI nemusí být o datech, ale o strategickém zarovnání.

Přechod AI z experimentálního na provozní vyžaduje podporu ze všech oblastí podniku, počínaje revenue operations (RevOps). Od definice použití až po zajištění připravenosti na nasazení, RevOps může pomoci překlenout mezeru hodnoty AI a odblokovat svět možností.

RevOps + Data Science = Úspěch AI

Modely AI samy o sobě nevytvářejí hodnotu, a jejich efektivní nasazení vyžaduje více než jen technickou způsobilost. Zatímco datové vědecké týmy se zaměřují na budování modelů pomocí standardních rámců, jako je Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – zahrnující obchodní pochopení, pochopení dat, přípravu dat, modelování, hodnocení a nasazení – RevOps je funkce, která zajišťuje, že tyto modely jsou zarovnány s skutečnými obchodními prioritami.

Ve skutečnosti RevOps často vlastní více životního cyklu nasazení AI než typický datový vědecký tým. Jako překladatel mezi obchodními strategiemi a technickým provedením, RevOps pomáhá definovat KPI, objasnit cíle GTM, a kurátovat správné datové vstupy. Jakmile je model postaven, RevOps ověřuje jeho výstupy proti reálné obchodní logice, vkládá jej do stávajících systémů GTM, automatizuje prodejní a marketingové pracovní postupy kolem něj, a školí prodejní týmy, jak interpretovat a jednat na základě výsledných poznatků.

Bez této spojovací funkce, modely AI jsou v nebezpečí, že budou pokračovat jako vysoce potenciální software, který není využíván.

Strategické Zarovnání Přináší Opatrné ROI

Aby se odvodila skutečná hodnota z AI, RevOps a datové vědecké týmy musí být zarovnány ve třech klíčových oblastech: použití, správa dat a role.

Existuje relevantní použití AI/ML pro každou fázi zákaznického životního cyklu. Bez ohledu na to, zda se jedná o generování poptávky, předpověď odchodu zákazníků nebo rozšíření zákazníků, AI může mít dopad napříč celým životním cyklem, od základních modelů strojového učení až po pokročilou generativní AI.

Sdílení dat je také kritické pro zajištění zarovnání AI mezi RevOps a datovými vědeckými týmy. Společně, tyto týmy mohou postavit robustní, sjednocené datové sady pro úspěch AI, zarovnáním sdílených definic dat a využitím jejich kombinovaného organizačního dosahu pro přístup k informacím, které potřebují.

Vyjasněné role a dráhy jsou klíčové během těchto pohybů, s každým týmem, který aktivně participuje na vázání AI na obchodní výsledky. RevOps slouží jako obchodní překladatel, který přináší použití, formuje KPI, a zajišťuje, že výstupy modelu jsou akční. Mezitím, datové vědecké týmy zůstávají úzce zapojeny, aby zajistily, že jejich práce je zarovnána s širšími organizačními cíli, aby poháněly růst.

Práce Nekončí Zde

Zajištění zarovnání mezi RevOps a datovými vědeckými týmy nekončí s držením spolupracujících schůzek a výměnou e-mailů. Skutečná týmová integrace je závislá na vzájemném, kontinuálním učení a úsilí.

Top RevOps týmy jsou stále více zvyšují své technické znalosti, aby zlepšily své obchodní překladové schopnosti, hlouběji se zabývají oblastmi, jako je obchodní inteligence a datové sklady, samoobslužná automatizace a analýza, systémová správa a konfigurace, a podpora softwarového vývoje IT. S hlubokými znalostmi více technických témat, RevOps může získat ještě více poznatků s AI a mluvit jazykem datových vědeckých týmů, aby poháněly úspěch.

Mezitím, top datové vědecké týmy zůstávají v souladu s RevOps, aby pochopily se měnícími se obchodními potřebami a cíli, včetně toho, o čem mluví C-suite a co priorizuje, když se trh mění. To znamená, že datové věda tráví více času v terénu, účastní se jízd, provádí zákaznické rozhovory a dívá se na řešení z pohledu koncového uživatele, aby získala hlubší, holistický pohled na vytváření hodnoty.

Je Čas Provést AI s RevOps

Odblokování plného potenciálu AI není otázkou více dat, lepších modelů nebo dokonce větších investic – je to o spojení core obchodních funkcí, aby měly skutečný dopad. Jako most mezi technickou schopností a obchodním provedením, RevOps – ve spojení s datovými vědeckými týmy – zajišťuje, že iniciativy AI nejsou pouze experimentální. Od definice použití s vysokým dopadem a formování správné datové základny, až po pohánění nasazení a přijetí napříč organizací GTM, RevOps má schopnost převést AI z pouhé myšlenky na skutečného růstového hnacího motoru.