A pesar de la importante inversión en plataformas de IA modernas, modelos avanzados y talentos de ciencia de datos especializados, muchos líderes empresariales aún no han reconocido el valor completo de estas iniciativas. Por todas las promesas que la IA ofrece, una desafortunada verdad permanece: demasiados modelos nunca pasan de la etapa de prueba de concepto, especialmente en funciones críticas de ir al mercado (GTM).

El problema no es la tecnología en sí, sino más bien la brecha entre el desarrollo del modelo y la ejecución empresarial. Una investigación reciente del Grupo Alexander encontró que el 83% de las empresas citan la falta de casos de uso relevantes como la principal razón por la que no invierten más en IA. Esto sugiere que el desafío de ROI de la IA puede no ser sobre los datos, sino sobre la alineación estratégica.

Llevar a la IA desde experimental a operativa requiere apoyo de todas las áreas de una empresa, comenzando con las operaciones de ingresos (RevOps). Desde la definición de casos de uso hasta garantizar la preparación para la implementación, RevOps puede ayudar a cerrar la brecha de valor de la IA y desbloquear un mundo de posibilidades.

RevOps + Ciencia de Datos = Éxito de la IA

Los modelos de IA no impulsan el valor por sí solos, y desplegarlos de manera efectiva requiere más que solo habilidades técnicas. Mientras que los equipos de ciencia de datos se centran en construir modelos utilizando marcos estándar como el Proceso Estándar de la Industria para la Minería de Datos (CRISP-DM) – que abarca la comprensión del negocio, la comprensión de los datos, la preparación de los datos, el modelado, la evaluación y la implementación – RevOps es la función que garantiza que esos modelos se alineen con las prioridades empresariales reales.

De hecho, RevOps a menudo posee más del ciclo de vida de la implementación de la IA que un equipo de ciencia de datos típico. Actuando como traductor entre la estrategia empresarial y la ejecución técnica, RevOps ayuda a definir los KPI, aclarar los objetivos de GTM, y curar las entradas de datos adecuadas. Una vez que se construye un modelo, RevOps valida sus salidas contra la lógica empresarial del mundo real, lo incorpora a los sistemas de GTM existentes, automatiza los flujos de trabajo de ventas y marketing alrededor de él, y capacita a los equipos de ingresos sobre cómo interpretar y actuar sobre las perspectivas resultantes.

Sin esta función de conexión, los modelos de IA corren el riesgo de seguir siendo almacenados en estantes con alto potencial.

Alineación Estratégica Impulsa un ROI Tangible

Para derivar un valor real de la IA, los equipos de RevOps y ciencia de datos deben alinearse en tres áreas clave: casos de uso, gestión de datos y claridad de roles.

Existe un caso de uso relevante de IA/ML para cada etapa del ciclo de vida del cliente. Ya sea abordando la generación de demanda, la predicción de abandono o la expansión del cliente, la IA puede impulsar el impacto en todo el ciclo de vida, desde modelos de aprendizaje automático básicos hasta IA generativa avanzada.

La compartición de datos también es fundamental para garantizar la alineación de la IA entre los equipos de RevOps y ciencia de datos. Juntos, estos equipos pueden construir conjuntos de datos robustos y unificados para impulsar el éxito de la IA alineando las definiciones de datos compartidas y aprovechando su alcance organizacional combinado para acceder a la información que necesitan.

Los roles y carriles claros son clave en estos movimientos, con cada equipo participando activamente en vincular la IA con los resultados empresariales. RevOps sirve como traductor empresarial al presentar casos de uso, dar forma a los KPI y garantizar que las salidas del modelo sean acciones. Mientras tanto, los equipos de ciencia de datos permanecen estrechamente involucrados para garantizar que su trabajo se alinee con los objetivos organizacionales más amplios para impulsar el crecimiento.

El Trabajo No Termina Ahí

Garantizar la alineación entre RevOps y ciencia de datos no termina con la realización de reuniones colaborativas y el intercambio de correos electrónicos. La integración real del equipo depende del aprendizaje y el esfuerzo continuos mutuos.

Los mejores equipos de RevOps están mejorando cada vez más sus conocimientos técnicos para mejorar sus capacidades de traducción empresarial, profundizando en áreas como la inteligencia empresarial y el almacenamiento de datos, la automatización y el análisis de autoservicio, la administración de sistemas y la configuración, y el soporte de desarrollo de software de TI. Con conocimientos en profundidad de temas más técnicos, RevOps puede obtener aún más información con la IA y hablar el lenguaje de los equipos de ciencia de datos para impulsar el éxito.

Mientras tanto, los mejores equipos de ciencia de datos permanecen en sintonía con RevOps para comprender las necesidades y objetivos empresariales en evolución, incluyendo lo que la suite C está hablando y priorizando a medida que ocurren cambios en el mercado. Esto significa que la ciencia de datos está pasando más tiempo en el campo, participando en acompañamientos, realizando entrevistas con clientes y observando soluciones desde la perspectiva del usuario final para obtener una comprensión más profunda y holística de la creación de valor.

Es Hora de Operacionalizar la IA con RevOps

Desbloquear el potencial completo de la IA no es cuestión de más datos, mejores modelos o incluso mayores inversiones, sino de reunir las funciones empresariales básicas para tener un impacto real. Al actuar como el puente entre la capacidad técnica y la ejecución comercial, RevOps – en conjunto con los equipos de ciencia de datos – garantiza que las iniciativas de IA no sean solo experimentales. Desde la definición de casos de uso de alto impacto y la configuración de la base de datos adecuada, hasta impulsar la implementación y la adopción en toda la organización de GTM, RevOps tiene la capacidad de convertir la IA de una mera idea en un verdadero impulsor del crecimiento.