Trotz erheblicher Investitionen in moderne KI-Plattformen, fortschrittliche Modelle und qualifizierte Datenwissenschaftler haben viele Geschäftsführer das volle Potenzial dieser Initiativen noch nicht erkannt. Für all das Versprechen, das KI hält, bleibt eine unglückliche Wahrheit bestehen: Viele Modelle kommen nie über die Proof-of-Concept-Phase hinaus, insbesondere in kritischen Go-to-Market-(GTM)-Funktionen.

Das Problem liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Lücke zwischen Modellentwicklung und Geschäftsausführung. Eine aktuelle Studie der Alexander Group ergab, dass 83 % der Unternehmen einen Mangel an relevanten Anwendungsfällen als den Hauptgrund nennen, warum sie nicht weiter in KI investieren. Dies deutet darauf hin, dass die Herausforderung des ROI von KI möglicherweise nicht mit Daten, sondern mit strategischer Ausrichtung zusammenhängt.

Die Überführung von KI von experimentell zu operativ erfordert Unterstützung aus allen Bereichen eines Unternehmens, beginnend mit den Revenue Operations (RevOps). Von der Definition von Anwendungsfällen bis zur Sicherstellung der Bereitschaft für die Bereitstellung kann RevOps dazu beitragen, die Wertschöpfungslücke von KI zu überbrücken und eine Welt der Möglichkeiten freizuschalten.

RevOps + Data Science = KI-Erfolg

KI-Modelle treiben keinen Wert auf sich allein und ihre effektive Bereitstellung erfordert mehr als nur technisches Know-how. Während Datenwissenschaftler-Teams Modelle mit Standardframeworks wie dem Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) entwickeln – das Business-Verständnis, Daten-Verständnis, Daten-Vorbereitung, Modellierung, Bewertung und Bereitstellung umfasst – ist RevOps die Funktion, die sicherstellt, dass diese Modelle mit den tatsächlichen Geschäftsprioritäten übereinstimmen.

Tatsächlich besitzt RevOps oft mehr von dem KI-Bereitstellungslebenszyklus als ein typisches Datenwissenschaftler-Team. Als Übersetzer zwischen Geschäftsstrategie und technischer Ausführung hilft RevOps bei der Definition von KPIs, der Klärung von GTM-Zielen und der Auswahl der richtigen Daten-Eingaben. Sobald ein Modell erstellt ist, validiert RevOps dessen Ausgaben gegen die realen Geschäftslogik, integriert es in bestehende GTM-Systeme, automatisiert Verkaufs- und Marketing-Workflows um es herum und trainiert Umsatz-Teams darauf, wie sie die resultierenden Erkenntnisse interpretieren und darauf reagieren können.

Ohne diese verbindende Funktion sind KI-Modelle gefährdet, weiterhin als hochpotenzielles Shelfware zu dienen.

Strategische Ausrichtung treibt messbaren ROI

Um echten Wert aus KI zu ziehen, müssen RevOps- und Datenwissenschaftler-Teams in drei Schlüsselbereichen übereinstimmen: Anwendungsfälle, Datenmanagement und Rollenklarheit.

Es gibt einen relevanten KI/ML-Anwendungsfall für jede Phase des Kundenlebenszyklus. Ob bei der Bekämpfung von Nachfrage, der Vorhersage von Abwanderung oder der Kundenexpansion, KI kann Auswirkungen über den gesamten Lebenszyklus hinweg treiben, von grundlegenden Machine-Learning-Modellen bis hin zu fortschrittlicher generativer KI.

Datenfreigabe ist auch entscheidend, um die KI-Ausrichtung zwischen RevOps- und Datenwissenschaftler-Teams sicherzustellen. Zusammen können diese Teams robuste, einheitliche Datensätze aufbauen, um KI-Erfolg zu treiben, indem sie sich auf gemeinsame Daten-Definitionen einigen und ihre kombinierte organisatorische Reichweite nutzen, um auf die benötigten Informationen zuzugreifen.

Klare Rollen und Schwimmbahnen sind in all diesen Bewegungen entscheidend, wobei jedes Team aktiv daran teilnimmt, KI mit Geschäftsergebnissen zu verbinden. RevOps dient als Geschäftstranslator, indem es Anwendungsfälle aufdeckt, KPIs formt und sicherstellt, dass Modellausgaben handhabbar sind. Währenddessen bleiben Datenwissenschaftler-Teams eng mit RevOps verbunden, um die sich entwickelnden Geschäftsbedürfnisse und Ziele zu verstehen, einschließlich dessen, worüber die Geschäftsleitung spricht und priorisiert, wenn Marktverschiebungen auftreten. Dies bedeutet, dass Datenwissenschaftler mehr Zeit im Feld verbringen, an Fahrt-Entlang-Teilnahmen teilnehmen, Kundeninterviews durchführen und einen Blick auf Lösungen aus der Sicht des Endbenutzers werfen, um ein tieferes, umfassenderes Verständnis der Wertschöpfung zu erlangen.

Die Arbeit hört nicht hier auf

Die Sicherstellung der Ausrichtung zwischen RevOps und Datenwissenschaft endet nicht mit der Abhaltung von Zusammenarbeitsbesprechungen und dem Austausch von E-Mails. Eine wahre Teamintegration hängt von gegenseitigem, kontinuierlichem Lernen und Bemühungen ab.

Die besten RevOps-Teams erweitern ihr technisches Wissen kontinuierlich, um ihre Geschäftsübersetzungsfähigkeiten zu verbessern, indem sie tiefer in Bereiche wie Business-Intelligence und Data-Warehousing, Self-Service-Automatisierung und Analytics, System-Administration und Konfiguration sowie IT-Software-Entwicklung-Unterstützung eintauchen. Mit fundiertem Wissen über technische Themen kann RevOps noch mehr Erkenntnisse mit KI gewinnen und die Sprache der Datenwissenschaftler sprechen, um Erfolg zu treiben.

Währenddessen bleiben die besten Datenwissenschaftler-Teams in enger Verbindung mit RevOps, um die sich entwickelnden Geschäftsbedürfnisse und Ziele zu verstehen, einschließlich dessen, worüber die Geschäftsleitung spricht und priorisiert, wenn Marktverschiebungen auftreten. Dies bedeutet, dass Datenwissenschaftler mehr Zeit im Feld verbringen, an Fahrt-Entlang-Teilnahmen teilnehmen, Kundeninterviews durchführen und einen Blick auf Lösungen aus der Sicht des Endbenutzers werfen, um ein tieferes, umfassenderes Verständnis der Wertschöpfung zu erlangen.

Es ist Zeit, KI mit RevOps zu operationalisieren

Das Freischalten des vollen Potenzials von KI ist keine Frage von mehr Daten, besseren Modellen oder sogar größeren Investitionen – es geht darum, die Kerngeschäftsfunktionen zusammenzubringen, um einen echten Einfluss zu erzielen. Indem RevOps als Brücke zwischen technischer Fähigkeit und kommerzieller Ausführung dient, stellt RevOps – in Verbindung mit Datenwissenschaftler-Teams – sicher, dass KI-Initiativen nicht nur experimentell sind. Von der Definition von High-Impact-Anwendungsfällen und der Gestaltung der richtigen Datenbasis bis zur Förderung der Bereitstellung und des Einsatzes über die gesamte GTM-Organisation hinweg hat RevOps die Fähigkeit, KI von einer bloßen Idee in einen echten Wachstumstreiber zu verwandeln. Von der Definition von High-Impact-Anwendungsfällen und der Gestaltung der richtigen Datenbasis bis zur Förderung der Bereitstellung und des Einsatzes über die gesamte GTM-Organisation hinweg hat RevOps die Fähigkeit, KI von einer bloßen Idee in einen echten Wachstumstreiber zu verwandeln.