Trods betydelig investering i moderne AI-platforme, avancerede modeller og dygtige data science-talenter, har mange erhvervsledere endnu ikke erkendt det fulde værdi af disse initiativer. For alle de løfter, AI har, er der en ubehagelig sandhed, der består: for mange modeller kommer aldrig ud over proof-of-concept-stadiet, især i kritiske go-to-market (GTM)-funktioner.

Problemet er ikke teknologien i sig selv, men snarere gapet mellem modeludvikling og forretningsudførelse. En ny undersøgelse fra Alexander Group viser, at 83% af virksomhederne nævner mangel på relevante brugstilfælde som den vigtigste grund til, at de ikke investerer yderligere i AI. Dette tyder på, at AI’s ROI-udfordring måske ikke handler om data, men om strategisk alignment.

At tage AI fra eksperimentelt til operationelt kræver støtte fra alle områder af en virksomhed, starting med revenue operations (RevOps). Fra at definere brugstilfælde til at sikre deploymentsklarhed, kan RevOps hjælpe med at brokke AI’s værdigap og låse op for en verden af muligheder.

RevOps + Data Science = AI-succes

AI-modeller driver ikke selv værdi, og at deployere dem effektivt kræver mere end bare teknisk kunnen. Mens data science-teams fokuserer på at bygge modeller ved hjælp af standard-rammer som Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – der omfatter forretningsforståelse, dataforståelse, dataforberedning, modellering, evaluering og deployment – er RevOps den funktion, der sikrer, at disse modeller er i overensstemmelse med virkelige forretningsprioriteter.

I virkeligheden ejer RevOps ofte mere af AI-deploymentslivscyklussen end et typisk data science-team. Fungerende som en oversætter mellem forretningsstrategi og teknisk udførelse, hjælper RevOps med at definere KPI’er, klargøre GTM-mål, og kuratere de rigtige dataindgange. Når en model er bygget, validerer RevOps dens output mod virkelige forretningslogik, indlejrer den i eksisterende GTM-systemer, automatiserer salgs- og marketing-workflows omkring den, og træner revenue-teams i, hvordan de skal fortolke og handle på basis af de resulterende indsigt.

Uden denne forbundne funktion er AI-modeller i risiko for at fortsætte med at fungere som høj-potentiel shelfware.

Strategisk alignment driver konkrete ROI

For at udlede reel værdi fra AI må RevOps og data science-teams alignere over tre nøgleområder: brugstilfælde, datastyring og rolleklarhed.

Der findes et relevant AI/ML-brugstilfælde for hvert trin af kundelifecyklussen. Uanset om det handler om at tackle kravgenerering, kundeforløsning eller kundeudvidelse, kan AI drive indvirkning på tværs af hele livscyklussen, fra grundlæggende maskinlæringsmodeller til avanceret generativ AI.

Data-deling er også afgørende for at sikre AI-alignment mellem RevOps og data science-teams. Sammen kan disse teams bygge robuste, samlede datasæt for at drive AI-succes ved at alignere på fælles data-definitioner og tæppe deres kombinerede organisationsrækkevidde for at få adgang til den information, de behøver.

Klarede roller og svømmeløb er nøgle under disse bevægelser, hvor hvert team aktivt deltager i at binde AI til forretningsresultater. RevOps fungerer som forretnings-oversætter ved at fremme brugstilfælde, forme KPI’er og sikre, at model-output er handlingsorienteret. Mens data science-teams forbliver tæt engageret for at sikre, at deres arbejde er i overensstemmelse med bredere organisationsmål for at drive vækst.

Arbejdet stopper ikke her

At sikre alignment mellem RevOps og data science stopper ikke med at holde fælles møder og udveksle e-mails. Sandt team-integration afhænger af gensidig, kontinuerlig læring og indsats.

Top-RevOps-teams er mere og mere ved at forbedre deres tekniske viden for at forbedre deres forretnings-oversættelsesevner, ved at grave dybere i områder som business intelligence og data-warehousing, selvbetjening-automatisering og analytics, system-administration og konfiguration, og IT-software-udviklingssupport. Med dyb viden om mere tekniske emner kan RevOps trække endnu mere indsigt med AI og tale data science-teams’ sprog for at drive succes.

Mens top-data science-teams forbliver i takt med RevOps for at forstå udviklende forretningsbehov og mål, herunder hvad C-suiterne taler om og prioriterer, når markedsskift forekommer. Dette betyder, at data science tilbringer mere tid på feltet, deltager i ride-alongs, gennemfører kundeinterviews og kigger på løsninger fra slutbrugerperspektivet for at opnå en dybere, helhedsorienteret forståelse af værdiskabelse.

Det er tid at operationalisere AI med RevOps

At låse op for AI’s fulde potentiale er ikke en sag om mere data, bedre modeller eller endda større investeringer – det handler om at bringe sammen kerneforretningsfunktioner for at have en reel indvirkning. Ved at fungere som broen mellem teknisk kunnen og kommerciel udførelse sikrer RevOps – i tandem med data science-teams – at AI-initiativer ikke blot er eksperimentelle. Fra at definere høj-impact-brugstilfælde og forme den rette data-fundament til at drive deployment og adoption på tværs af GTM-organisationen, har RevOps evnen til at omdanne AI fra en ren idé til en ægte vækstdriver.