Malgré les investissements importants dans les plateformes d’IA modernes, les modèles avancés et les talents en science des données, de nombreux dirigeants d’entreprise n’ont pas encore reconnu la pleine valeur de ces initiatives. Pour tout le potentiel que l’IA détient, une triste vérité demeure : trop de modèles ne dépassent jamais le stade de la preuve de concept, en particulier dans les fonctions critiques de lancement sur le marché (GTM).

Le problème ne réside pas dans la technologie elle-même, mais plutôt dans le fossé entre le développement de modèles et l’exécution commerciale. Des recherches récentes d’Alexander Group ont révélé que 83 % des entreprises citent un manque de cas d’utilisation pertinents comme la principale raison pour laquelle ils n’investissent pas davantage dans l’IA. Cela suggère que le défi du ROI de l’IA pourrait ne pas être lié aux données, mais plutôt à l’alignement stratégique.

Passer de l’IA expérimentale à l’IA opérationnelle nécessite le soutien de toutes les parties de l’entreprise, en commençant par les opérations de revenu (RevOps). De la définition des cas d’utilisation à la garantie de la préparation au déploiement, RevOps peut aider à combler le fossé de valeur de l’IA et à débloquer un monde de possibilités.

RevOps + Science des données = Succès de l’IA

Les modèles d’IA ne génèrent pas de valeur par eux-mêmes, et les déployer efficacement nécessite plus que de simples compétences techniques. Alors que les équipes de science des données se concentrent sur la construction de modèles en utilisant des cadres standard comme le Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – englobant la compréhension commerciale, la compréhension des données, la préparation des données, la modélisation, l’évaluation et le déploiement – RevOps est la fonction qui garantit que ces modèles s’alignent sur les priorités commerciales réelles.

En fait, RevOps possède souvent plus du cycle de vie du déploiement de l’IA que une équipe typique de science des données. En agissant comme un traducteur entre la stratégie commerciale et l’exécution technique, RevOps aide à définir les KPI, à clarifier les objectifs GTM, et à sélectionner les bonnes entrées de données. Une fois qu’un modèle est construit, RevOps valide ses sorties contre la logique commerciale du monde réel, l’intègre dans les systèmes GTM existants, automatise les flux de travail de vente et de marketing autour de celui-ci, et forme les équipes de revenu sur la façon d’interpréter et d’agir sur les informations résultantes.

Sans cette fonction connective, les modèles d’IA risquent de continuer à servir de logiciel de haute performance sur une étagère.

L’alignement stratégique génère un ROI tangible

Pour tirer une valeur réelle de l’IA, les équipes RevOps et de science des données doivent s’aligner sur trois domaines clés : les cas d’utilisation, la gestion des données et la clarification des rôles.

Il existe un cas d’utilisation pertinent d’IA/ML pour chaque étape du cycle de vie du client. Que ce soit pour aborder la génération de demande, la prédiction de l’abandon ou l’expansion du client, l’IA peut avoir un impact sur l’ensemble du cycle de vie, allant des modèles de base de machine learning aux IA génératives avancées.

Le partage de données est également crucial pour garantir l’alignement de l’IA entre les équipes RevOps et de science des données. Ensemble, ces équipes peuvent construire des ensembles de données robustes et unifiés pour stimuler le succès de l’IA en s’alignant sur des définitions de données partagées et en tirant parti de leur portée organisationnelle combinée pour accéder aux informations dont elles ont besoin.

La clarification des rôles et des voies de navigation est essentielle tout au long de ces mouvements, chaque équipe participant activement à relier l’IA aux résultats commerciaux. RevOps sert de traducteur commercial en mettant en surface les cas d’utilisation, en façonnant les KPI et en garantissant que les sorties de modèle sont actionnables. Entre-temps, les équipes de science des données restent étroitement engagées pour garantir que leur travail s’aligne sur les objectifs organisationnels plus larges pour stimuler la croissance.

Le travail ne s’arrête pas là

Garantir l’alignement entre RevOps et la science des données ne se termine pas avec la tenue de réunions collaboratives et l’échange d’e-mails. Une véritable intégration d’équipe dépend de l’apprentissage mutuel et continu.

Les meilleures équipes RevOps améliorent de plus en plus leurs connaissances techniques pour améliorer leurs capacités de traduction commerciale, en creusant plus profondément dans des domaines tels que l’intelligence d’affaires et l’entreposage de données, l’automatisation et l’analyse en libre-service, l’administration de système et la configuration, ainsi que le soutien au développement de logiciels IT. Avec des connaissances approfondies de sujets plus techniques, RevOps peut tirer encore plus d’informations de l’IA et parler le langage des équipes de science des données pour stimuler le succès.

Entre-temps, les meilleures équipes de science des données restent à l’unisson avec RevOps pour comprendre les besoins et les objectifs commerciaux évoluant, y compris ce dont parle le C-suite et ce qu’il donne la priorité à mesure que les tendances du marché se produisent. Cela signifie que la science des données passe plus de temps sur le terrain, participe à des déplacements, mène des entretiens avec les clients et examine les solutions du point de vue de l’utilisateur final pour acquérir une compréhension plus approfondie et holistique de la création de valeur.

Il est temps d’opérationnaliser l’IA avec RevOps

Débloquer le plein potentiel de l’IA n’est pas une question de plus de données, de meilleurs modèles ou même de plus grands investissements – c’est à propos de rassembler les fonctions commerciales clés pour avoir un impact réel. En agissant comme un pont entre la capacité technique et l’exécution commerciale, RevOps – en tandem avec les équipes de science des données – garantit que les initiatives d’IA ne sont pas seulement expérimentales. De la définition de cas d’utilisation à fort impact et de la formation de la bonne fondation de données, au déploiement et à l’adoption à travers l’organisation GTM, RevOps a la capacité de transformer l’IA d’une simple idée en un véritable moteur de croissance.