Παρά την σημαντική επένδυση σε σύγχρονα πλατφόρμες AI, προηγμένα μοντέλα και εξειδικευμένο ταλέντο επιστημών δεδομένων, πολλοί επιχειρηματίες δεν έχουν ακόμη αναγνωρίσει την πλήρη αξία αυτών των πρωτοβουλιών. Για όλες τις υποσχέσεις του AI, μια άτυχη αλήθεια παραμένει: πολλά μοντέλα δεν φτάνουν ποτέ πέρα από το στάδιο της απόδειξης της концепції, ιδιαίτερα σε κρίσιμες λειτουργίες go-to-market (GTM).

Το πρόβλημα δεν είναι η τεχνολογία herself, αλλά ο χάσμα μεταξύ ανάπτυξης μοντέλου και επιχειρηματικής εκτέλεσης. Πρόσφατη έρευνα του Alexander Group βρήκε ότι το 83% των εταιρειών αναφέρει την έλλειψη σχετικών περιπτώσεων χρήσης ως τον κύριο λόγο για τον οποίο δεν επενδύουν περαιτέρω στο AI. Αυτό υποδηλώνει ότι η πρόκληση ROI του AI μπορεί να μην αφορά τα δεδομένα, αλλά την στρατηγική ευθυγράμμιση.

Η μετάβαση του AI από το πειραματικό στο επιχειρηματικό απαιτεί υποστήριξη από όλες τις περιοχές της επιχείρησης, ξεκινώντας από τις επιχειρηματικές λειτουργίες (RevOps). Από τον ορισμό των περιπτώσεων χρήσης έως την εξασφάλιση της ετοιμότητας ανάπτυξης, το RevOps μπορεί να βοηθήσει να γεφυρώσει το χάσμα αξίας του AI και να ξεκλειδώσει έναν κόσμο δυνατοτήτων.

RevOps + Επιστήμη Δεδομένων = Επιτυχία AI

Τα μοντέλα AI δεν οδηγούν σε αξία από μόνα τους, και η αποτελεσματική τους ανάπτυξη απαιτεί περισσότερα από απλή τεχνική ικανότητα. Ενώ οι ομάδες επιστημών δεδομένων εστιάζουν στην κατασκευή μοντέλων χρησιμοποιώντας τυποποιημένα πλαίσια όπως το Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – που περιλαμβάνει κατανόηση επιχείρησης, κατανόηση δεδομένων, προετοιμασία δεδομένων, μοντελοποίηση, αξιολόγηση και ανάπτυξη – το RevOps είναι η λειτουργία που εξασφαλίζει ότι αυτά τα μοντέλα ευθυγραμμίζονται με τις πραγματικές επιχειρηματικές προτεραιότητες.

Στην πραγματικότητα, το RevOps συνήθως κατέχει περισσότερο από το κύκλο ζωής ανάπτυξης του AI από μια τυπική ομάδα επιστημών δεδομένων. Ενεργώντας ως μεταφραστής μεταξύ επιχειρηματικής στρατηγικής και τεχνικής εκτέλεσης, το RevOps βοηθά να οριστούν KPI, να διευκρινιστούν οι στόχοι GTM, και να επιλεγούν οι σωστές εισόδους δεδομένων. Μόλις κατασκευαστεί ένα μοντέλο, το RevOps επικυρώνει τις εξόδους του ενάντια στη λογική του πραγματικού κόσμου, το ενσωματώνει σε υπάρχοντα συστήματα GTM, αυτοματοποιεί τις ροές πωλήσεων και μάρκετινγκ γύρω του, και εκπαιδεύει τις ομάδες εσόδων σε πώς να ερμηνεύουν και να ενεργούν με βάση τις αντίστοιχες επιταγές.

Χωρίς αυτή τη συνδετική λειτουργία, τα μοντέλα AI κινδυνεύουν να συνεχίσουν να υπηρετούν ως υψηλής δυνατότητας είδη.

Στρατηγική Ευθυγράμμιση Οδηγεί σε Ουσιαστικό ROI

Για να εξαγάγετε πραγματική αξία από το AI, οι ομάδες RevOps και επιστημών δεδομένων πρέπει να ευθυγραμμιστούν σε τρεις βασικές περιοχές: περιπτώσεις χρήσης, διαχείριση δεδομένων και σαφήνεια ρόλων.

Υπάρχει μια σχετική περίπτωση χρήσης AI/ML για κάθε στάδιο του κύκλου ζωής του πελάτη. Ανεξάρτητα από το αν αντιμετωπίζουμε την γεννήτρια ζήτησης, την πρόβλεψη αποχώρησης ή την επέκταση του πελάτη, το AI μπορεί να οδηγήσει σε επίδραση σε ολόκληρο τον κύκλο ζωής, από βασικά μοντέλα μηχανικής μάθησης έως προηγμένα γεννητικά AI.

Η διαμοίραση δεδομένων είναι επίσης κρίσιμη για την εξασφάλιση της ευθυγράμμισης του AI μεταξύ των ομάδων RevOps και επιστημών δεδομένων. Μαζί, αυτές οι ομάδες μπορούν να κατασκευάσουν ισχυρά, ενοποιημένα σύνολα δεδομένων για να οδηγήσουν την επιτυχία του AI, ευθυγραμμίζοντας τις κοινές ορισμοί δεδομένων και χρησιμοποιώντας την συνδυασμένη οργανωτική τους εμβέλεια για να αποκτήσουν την πληροφορία που χρειάζονται.

Η σαφήνεια των ρόλων και των διαδρόμων είναι κρίσιμη σε όλες αυτές τις κινήσεις, με κάθε ομάδα να συμμετέχει ενεργά στην σύνδεση του AI με επιχειρηματικά αποτελέσματα. Το RevOps εξυπηρετεί ως μεταφραστής επιχείρησης, επιφανειακά περιπτώσεις χρήσης, διαμορφώνοντας KPI και εξασφαλίζοντας ότι οι εξόδους του μοντέλου είναι ενεργητικές. Εν τω μεταξύ, οι ομάδες επιστημών δεδομένων παραμένουν στενά συνδεδεμένες για να εξασφαλίσουν ότι η δουλειά τους ευθυγραμμίζεται με ευρύτερες οργανωτικές στόχους για να οδηγήσουν την ανάπτυξη.

Το Έργο Δεν Σταματά Εδώ

Η εξασφάλιση της ευθυγράμμισης μεταξύ RevOps και επιστημών δεδομένων δεν τελειώνει με την διεξαγωγή συνεργατικών συναντήσεων και την ανταλλαγή email. Η αληθινή ολοκλήρωση της ομάδας εξαρτάται από αμοιβαία, συνεχής μάθηση και προσπάθεια.

Οι κορυφαίες ομάδες RevOps αυξάνουν συνεχώς τις τεχνικές τους γνώσεις για να βελτιώσουν τις ικανότητές τους στη μετάφραση επιχείρησης, διεισδύοντας σε περιοχές όπως η επιχειρηματική ευφυία και η αποθήκη δεδομένων, η αυτοματοποίηση και η ανάλυση, η διαμόρφωση και η υποστήριξη ανάπτυξης λογισμικού IT. Με γνώσεις σε πιο τεχνικά θέματα, το RevOps μπορεί να εξάγει ακόμη περισσότερες επιταγές με το AI και να μιλήσει τη γλώσσα των ομάδων επιστημών δεδομένων για να οδηγήσει την επιτυχία.

Εν τω μεταξύ, οι κορυφαίες ομάδες επιστημών δεδομένων παραμένουν σε στενή επαφή με το RevOps για να κατανοήσουν τις εξελισσόμενες επιχειρηματικές ανάγκες και στόχους, συμπεριλαμβανομένου του τι συζητά η διοίκηση και τι προτεραιότητες έχει κατά τη διάρκεια των μεταβολών της αγοράς. Αυτό σημαίνει ότι οι ομάδες επιστημών δεδομένων περνούν περισσότερο χρόνο στο πεδίο, συμμετέχοντας σε δραστηριότητες, διεξάγοντας συνεντεύξεις πελάτών και εξετάζοντας λύσεις από την οπτική του τελικού χρήστη για να αποκτήσουν μια βαθύτερη, ολιστική κατανόηση της δημιουργίας αξίας.

Είναι Ώρα να Επιχειρηματοποιήσουμε το AI με το RevOps

Η ξεκλείδωση του πλήρους πोटεντσιαλίου του AI δεν είναι θέμα περισσότερων δεδομένων, καλύτερων μοντέλων ή ακόμη και μεγαλύτερων επενδύσεων – είναι θέμα της σύμπραξης των βασικών επιχειρηματικών λειτουργιών για να κάνουν μια πραγματική επίδραση. Ενεργώντας ως γέφυρα μεταξύ τεχνικής ικανότητας και εμπορικής εκτέλεσης, το RevOps – σε συνδυασμό με τις ομάδες επιστημών δεδομένων – εξασφαλίζει ότι οι πρωτοβουλίες AI δεν είναι απλά πειραματικές. Από τον ορισμό περιπτώσεων υψηλής επίδρασης και τη διαμόρφωση της σωστής βάσης δεδομένων, μέχρι την οδήγηση της ανάπτυξης και της υιοθέτησης σε ολόκληρη την οργάνωση GTM, το RevOps έχει την ικανότητα να μετατρέψει το AI από μια απλή ιδέα σε einen αληθινό οδηγό ανάπτυξης.