आधुनिक एआई प्लेटफ़ॉर्म, उन्नत मॉडल और कुशल डेटा साइंस प्रतिभा में महत्वपूर्ण निवेश के बावजूद, कई व्यवसायिक नेताओं ने इन पहलों का पूर्ण मूल्य अभी तक नहीं पहचाना है। एआई के सभी वादों के लिए, एक दुर्भाग्यपूर्ण सच्चाई बनी रहती है: बहुत से मॉडल प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट चरण से परे नहीं जाते हैं, विशेष रूप से महत्वपूर्ण गो-टू-मार्केट (जीटीएम) कार्यों में।

समस्या स्वयं प्रौद्योगिकी नहीं है, बल्कि मॉडल विकास और व्यवसायिक कार्यान्वयन के बीच की खाई है। हाल के अलेक्जेंडर ग्रुप शोध में पाया गया कि 83% कंपनियां एक प्रासंगिक उपयोग के मामले की कमी को एआई में आगे निवेश नहीं करने का शीर्ष कारण बताती हैं। यह सुझाव देता है कि एआई की आरओआई चुनौती डेटा के बारे में नहीं हो सकती है – यह रणनीतिक संरेखण के बारे में है।

एआई को प्रायोगिक से संचालनात्मक बनाने के लिए व्यवसाय के सभी क्षेत्रों से समर्थन की आवश्यकता होती है, जो राजस्व संचालन (रेवओप्स) से शुरू होता है। उपयोग के मामलों को परिभाषित करने से लेकर तैनाती की तैयारी सुनिश्चित करने तक, रेवओप्स एआई की मूल्य खाई को पुल करने और एक नई संभावना की दुनिया को अनलॉक करने में मदद कर सकता है।

रेवओप्स + डेटा साइंस = एआई सफलता

एआई मॉडल स्वयं मूल्य नहीं चलाते हैं, और उन्हें प्रभावी ढंग से तैनात करने के लिए केवल तकनीकी ज्ञान से अधिक की आवश्यकता होती है। जबकि डेटा साइंस टीमें मानक फ्रेमवर्क जैसे क्रॉस इंडस्ट्री स्टैंडर्ड प्रोसेस फॉर डेटा माइनिंग (सीआरआईएसपी-डीएम) का उपयोग करके मॉडल बनाती हैं – जिसमें व्यवसायिक समझ, डेटा समझ, डेटा तैयारी, मॉडलिंग, मूल्यांकन और तैनाती शामिल है – रेवओप्स वह कार्य है जो सुनिश्चित करता है कि वे मॉडल वास्तविक व्यवसायिक प्राथमिकताओं के साथ संरेखित हैं।

वास्तव में, रेवओप्स अक्सर एआई तैनाती जीवन चक्र का अधिक हिस्सा स्वामित्व करता है जितना कि एक典型 डेटा साइंस टीम। व्यवसायिक रणनीति और तकनीकी कार्यान्वयन के बीच एक अनुवादक के रूप में, रेवओप्स केपीआई को परिभाषित करने, जीटीएम उद्देश्यों को स्पष्ट करने और सही डेटा इनपुट को क्यूरेट करने में मदद करता है। एक बार मॉडल बन जाने के बाद, रेवओप्स वास्तविक व्यवसायिक तर्क के खिलाफ इसके आउटपुट को मान्य करता है, इसे मौजूदा जीटीएम प्रणालियों में एम्बेड करता है, इसके चारों ओर बिक्री और विपणन कार्यों को स्वचालित करता है, और राजस्व टीमों को परिणामी अंतर्दृष्टि की व्याख्या करने और उन पर कार्रवाई करने के लिए प्रशिक्षित करता है।

इस संयोजक कार्य के बिना, एआई मॉडल जारी रखने के जोखिम में हैं जो उच्च-संभावित शेल्फ़वेयर के रूप में कार्य करते हैं।

रणनीतिक संरेखण मूर्त आरओआई चलाता है

एआई से वास्तविक मूल्य प्राप्त करने के लिए, रेवओप्स और डेटा साइंस टीमों को तीन क्षेत्रों में संरेखित करने की आवश्यकता होती है: उपयोग के मामले, डेटा प्रबंधन और भूमिका स्पष्टता।

ग्राहक जीवन चक्र के प्रत्येक चरण के लिए एक प्रासंगिक एआई/एमएल उपयोग का मामला है। चाहे वह मांग पीढ़ी को संबोधित कर रहा हो, ग्राहक छोड़ने की भविष्यवाणी कर रहा हो, या ग्राहक विस्तार कर रहा हो, एआई पूरे जीवन चक्र में प्रभाव डाल सकता है, बुनियादी मशीन लर्निंग मॉडल से लेकर उन्नत जनरेटिव एआई तक।

डेटा साझाकरण भी रेवओप्स और डेटा साइंस टीमों के बीच एआई संरेखण सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है। इन टीमों के साथ मिलकर, वे एआई सफलता को चलाने के लिए मजबूत, एकीकृत डेटासेट बना सकते हैं साझा डेटा परिभाषाओं पर संरेखित करके और अपने संयुक्त संगठनात्मक पहुंच का उपयोग करके जिस जानकारी की उन्हें आवश्यकता है।

इन गतिविधियों के दौरान स्पष्ट भूमिकाएं और तैरना गलियारे महत्वपूर्ण हैं। प्रत्येक टीम सक्रिय रूप से एआई को व्यवसायिक परिणामों से जोड़ने में भाग लेती है। रेवओप्स उपयोग के मामलों को सामने लाने, केपीआई को आकार देने और सुनिश्चित करने के लिए व्यवसायिक अनुवादक के रूप में कार्य करता है कि मॉडल आउटपुट कार्रवाई योग्य हैं। जबकि डेटा साइंस टीमें व्यापक संगठनात्मक लक्ष्यों को चलाने के लिए अपने काम को संरेखित करने के लिए निकटता से जुड़ी रहती हैं।

काम वहीं नहीं रुकता

रेवओप्स और डेटा साइंस टीमों के बीच संरेखण सुनिश्चित करना सिर्फ संयुक्त बैठकें आयोजित करने और ईमेल का आदान-प्रदान करने तक सीमित नहीं है। वास्तविक टीम एकीकरण परस्पर, निरंतर सीखने और प्रयास पर निर्भर करता है।

शीर्ष रेवओप्स टीमें अपनी व्यवसायिक अनुवाद क्षमताओं में सुधार करने के लिए अपने तकनीकी ज्ञान को बढ़ाने के लिए तेजी से आगे बढ़ रही हैं, जैसे कि व्यवसायिक खुफिया, डेटा वेयरहाउसिंग, स्व-सेवा स्वचालन और विश्लेषण, सिस्टम प्रशासन और कॉन्फ़िगरेशन, और आईटी सॉफ़्टवेयर विकास समर्थन जैसे क्षेत्रों में गहराई से जा रही हैं। अधिक तकनीकी विषयों के गहन ज्ञान के साथ, रेवओप्स डेटा साइंस टीमों के साथ एआई के साथ और भी गहराई से अंतर्दृष्टि निकाल सकता है और एआई को सफलता के लिए चला सकता है।

इस बीच, शीर्ष डेटा साइंस टीमें रेवओप्स के साथ तालमेल में रहती हैं ताकि वे विकसित होते व्यवसायिक आवश्यकताओं और लक्ष्यों को समझ सकें, जिसमें सी सूट क्या चर्चा कर रही है और बाजार में बदलाव के रूप में प्राथमिकता दे रही है। इसका मतलब है कि डेटा साइंस अधिक समय क्षेत्र में बिता रही है, सवारी में भाग ले रही है, ग्राहक साक्षात्कार कर रही है, और अंतिम उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण से समाधानों पर एक नज़र डाल रही है ताकि मूल्य सृजन की एक गहरी, समग्र समझ प्राप्त की जा सके।

यह समय है रेवओप्स के साथ एआई को संचालनात्मक बनाने का

एआई की पूर्ण क्षमता को अनलॉक करना अधिक डेटा, बेहतर मॉडल, या यहां तक कि बड़े निवेश का मामला नहीं है – यह मूल व्यवसायिक कार्यों को एकत्र करने के लिए वास्तविक प्रभाव डालने के बारे में है। तकनीकी क्षमता और व्यावसायिक कार्यान्वयन के बीच एक पुल के रूप में कार्य करके, रेवओप्स – डेटा साइंस टीमों के साथ मिलकर – यह सुनिश्चित करता है कि एआई पहल केवल प्रयोगात्मक नहीं हैं। उच्च प्रभाव वाले उपयोग के मामलों को परिभाषित करने से लेकर सही डेटा फाउंडेशन को आकार देने तक, और जीटीएम संगठन में तैनाती और अपनाने को चलाने तक, रेवओप्स एआई को एक मात्र विचार से वास्तविक विकास चालक में बदलने की क्षमता रखता है।