Malgré les investissements importants dans les plateformes d’IA modernes, les modèles avancés et les talents de data science, de nombreux dirigeants d’entreprise n’ont pas encore reconnu la pleine valeur de ces initiatives. Pour tout le potentiel que l’IA offre, une vérité malheureuse persiste : trop de modèles ne dépassent jamais le stade de la preuve de concept, en particulier dans les fonctions critiques de mise 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 du groupe Alexander 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 opérationnelle nécessite le soutien de toutes les parties prenantes 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 ouvrir un monde de possibilités.

RevOps + Data Science = Succès de l’IA

Les modèles d’IA ne génèrent pas de valeur par eux-mêmes, et leur déploiement efficace nécessite plus que de simples compétences techniques. Alors que les équipes de data science se concentrent sur la construction de modèles à l’aide de 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 de déploiement de l’IA que une équipe de data science typique. En agissant comme traducteur entre la stratégie commerciale et l’exécution technique, RevOps aide à définir les indicateurs de performance clés, à clarifier les objectifs de mise sur le marché et à sélectionner les bonnes entrées de données. Une fois qu’un modèle est construit, RevOps valide ses sorties par rapport à la logique commerciale du monde réel, l’intègre dans les systèmes de mise sur le marché 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 de connexion, les modèles d’IA risquent de continuer à servir de logiciels à haut potentiel.

L’alignement stratégique entraîne un ROI tangible

Pour tirer une valeur réelle de l’IA, les équipes de RevOps et de data science 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 résoudre 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 modèles d’IA générative avancés.

Le partage de données est également crucial pour garantir l’alignement de l’IA entre les équipes de RevOps et de data science. Ensemble, ces équipes peuvent construire des ensembles de données robustes et unifiés pour assurer 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 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 faisant émerger les cas d’utilisation, en façonnant les indicateurs de performance clés et en garantissant que les sorties de modèle sont actionnables. Pendant ce temps, les équipes de data science 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 les équipes de data science ne se termine pas par la tenue de réunions collaboratives et l’échange d’e-mails. Une véritable intégration d’équipe dépend d’un apprentissage et d’un effort continus mutuels.

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

Pendant ce temps, les meilleures équipes de data science restent à l’unisson avec RevOps pour comprendre les besoins et les objectifs commerciaux évoluant, y compris ce dont parle la direction et ce qu’elle donne la priorité à mesure que les tendances du marché se produisent. Cela signifie que la data science passe plus de temps sur le terrain, participant à des déplacements, menant des entretiens avec les clients et jetant un coup d’œil aux 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 de base pour avoir un impact réel. En agissant comme un pont entre les capacités techniques et l’exécution commerciale, RevOps – en tandem avec les équipes de data science – garantit que les initiatives d’IA ne sont pas juste 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.