Huolimatta suurista investoinneista moderniin AI-alustoihin, edistyneisiin malleihin ja taitaviin data science -tiimeihin, monet liiketoimintajohtajat eivät ole vielä tunnistaneet näiden aloitteiden täyttä arvoa. Kaiken AI:n lupaavan lupauksen vuoksi, yksi epäonniset totuus säilyy: liian moni malli ei pääse koskaan proof-of-concept -vaiheen ohi, erityisesti kriittisissä go-to-market (GTM) -funktioiden osalla.

Ongelma ei ole itse tekniikka, vaan aukko mallin kehityksen ja liiketoiminnan toteutuksen välillä. Alexander Groupin tuore tutkimus osoitti, että 83 %:lla yrityksistä on puute merkityksellisistä käyttötarkoituksista syy, miksi he eivät investoi enempää AI:hin. Tämä viittaa siihen, että AI:n ROI-haaste ei välttämättä ole datasta kiinni – se on strategisen suunnittelun ongelma.

AI:n siirtäminen kokeellisesta operatiiviseen vaatii tukea kaikilta liiketoiminnan osilta, aloittaen RevOps:ista. Määrittelemällä käyttötarkoituksia ja varmistamalla käyttövalmiuden, RevOps voi auttaa siltaamaan AI:n arvon aukon ja avata uuden mahdollisuuksien maailman.

RevOps + Data Science = AI Menestys

AI-mallit eivät tuota arvoa yksin, ja niiden käyttöönotto vaatii enemmän kuin pelkästään teknistä osaamista. Vaikka data science -tiimit keskittyvät mallien rakentamiseen standardirunkojen avulla, kuten Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – malli, joka kattaa liiketoimintaymmärryksen, data-ymmärryksen, data-valmistelun, mallinnuksen, arvioinnin ja käyttöönoton, RevOps on funktio, joka varmistaa, että nämä mallit ovat linjassa todellisten liiketoimintaprioriteettien kanssa.

Tosiasiallisesti, RevOps omistaa usein enemmän AI-käyttöönoton elinkaarta kuin tyypillinen data science -tiimi. Toimien välittäjänä liiketoimintastrategian ja teknisen toteutuksen välillä, RevOps auttaa määrittelemään KPI:t, selkiyttämään GTM-objektiveja ja kuraattorin oikeat data-syötteet. Kun malli on rakennettu, RevOps validoi sen tulokset todellisen liiketoimintalogiikan vastaan, upottaa sen olemassa oleviin GTM-järjestelmiin, automatisoi myynti- ja markkinointivirrat sen ympärillä ja kouluttaa myyntitiimejä tulkkaamaan ja toimimaan tuloksien perusteella.

Ilman tätä yhdistävää funktiota AI-mallit ovat vaarassa jatkuvasti toimia korkean potentiaalin hyllyvaatteenä.

Strateginen Suunnittelu Tuottaa Käytännön ROI:n

Jotta voidaan saada aitoa arvoa AI:sta, RevOps- ja data science -tiimien on oltava linjassa kolmessa avainalueessa: käyttötarkoituksissa, data-hallinnassa ja roolien selkeydessä.

On olemassa relevantti AI/ML-käyttötarkoitus jokaisessa asiakkaan elinkaaren vaiheessa. Olipa kyseessä sitten kysynnän luominen, asiakkaan churnin ennustaminen tai asiakkaan laajentaminen, AI voi tuottaa vaikutusta koko elinkaaren ajan, ulottuen perusmallien rakentamisesta edistyneisiin generatiivisiin AI-malleihin.

Data-jakaminen on myös kriittinen AI-suunnittelun kannalta RevOps- ja data science -tiimien välillä. Nämä tiimit voivat yhdessä rakentaa vahvoja, yhtenäisiä tietokantoja AI-menestyksen ajamiseksi linjaamalla yhteisiä data-määritelmiä ja hyödyntämällä yhteistä organisaatiota päästäkseen tarvittavaan tietoon.

Selkeät roolit ja ui-linjat ovat avainasiassa näissä liikkeissä, ja kumpikin tiimi osallistuu aktiivisesti sitoutumalla AI-liiketoimintatuloksiin. RevOps toimii liiketoimintakääntäjänä pintaamalla käyttötarkoituksia, muotoilemalla KPI:t ja varmistamalla mallin tulokset ovat toimintakykyisiä. Samaan aikaan data science -tiimit pysyvät läheisessä yhteydessä varmistamaan, että heidän työnsä on linjassa laajempien organisaatiotavoitteiden kanssa kasvun ajamiseksi.

Työ Ei Pysähdy Siinä

Varmistaminen, että RevOps ja data science -tiimit ovat linjassa, ei lopu yhteisten kokousten ja sähköpostien vaihtamisen kanssa. Todellinen tiimien integraatio edellyttää jatkuvaa oppimista ja ponnistelua.

Parhaat RevOps-tiimit ovat yhä enenevissä määrin lisäämässä teknistä osaamistaan parantaakseen liiketoimintakäännöskapasiteettiaan, kaivamalla syvemmälle aiheisiin kuten liiketoimintatiedon, data-warehouse, itsepalveluautomatiikka ja analytics, järjestelmän hallinta ja konfiguraatio, sekä IT-ohjelmistokehitystukea. Syvemmän teknisen tiedon avulla RevOps voi piirtää vielä enemmän näkemyksiä AI:sta ja puhua data science -tiimien kieltä menestyksen ajamiseksi.

Samaan aikaan parhaat data science -tiimit pysyvät RevOps:n rinnalla ymmärtääkseen kehittyvät liiketoimintatarpeet ja tavoitteet, mukaan lukien mitä C-suit on puhumassa ja priorisoimassa markkinamuutosten aikana. Tämä tarkoittaa, että data science viettää enemmän aikaa kentällä, osallistumalla kyydityksiin, suorittamalla asiakastutkimuksia ja tarkastelemalla ratkaisuja loppukäyttäjän näkökulmasta saadakseen syvemmän, holistisen ymmärryksen arvonluonnista.

On Aika Operationalisoida AI RevOps:in Avulla

AI:n täysimittaisen potentiaalin avaaminen ei ole kyse enemmän datasta, paremmista malleista tai jopa suuremmista investoinneista – se on kyse siitä, miten ydinliiketoimintafunktiot yhdistetään todelliseksi vaikutukseksi. Toimien sillanrakentajana teknisen kyvyn ja kaupallisen toteutuksen välillä, RevOps – yhdessä data science -tiimien kanssa – varmistaa, että AI-aloitteet eivät ole pelkästään kokeellisia. Määrittelemällä korkean vaikutuksen käyttötarkoituksia ja muotoilemalla oikean data-perustan, ajamalla käyttöönottoa ja omaksumista GTM-organisaatiota laajemmalle, RevOps:illa on kyky muuttaa AI:sta pelkästään ideasta todelliseksi kasvun moottoriksi.