Nonostante gli ingenti investimenti in piattaforme AI moderne, modelli avanzati e talenti di data science qualificati, molti leader aziendali non hanno ancora riconosciuto il pieno valore di queste iniziative. Per tutte le promesse che l’AI mantiene, una sfortunata verità rimane: troppi modelli non vanno oltre la fase di proof-of-concept, specialmente nelle funzioni critiche di go-to-market (GTM).

Il problema non è la tecnologia stessa, ma piuttosto il divario tra lo sviluppo del modello e l’esecuzione aziendale. Recentemente, la ricerca del gruppo Alexander ha scoperto che l’83% delle aziende cita la mancanza di casi d’uso rilevanti come il principale motivo per cui non investono ulteriormente in AI. Ciò suggerisce che la sfida del ROI dell’AI potrebbe non essere legata ai dati, ma all’allineamento strategico.

Portare l’AI dall’esperimento all’operazione richiede il supporto di tutte le aree di un’azienda, a partire dalle operazioni di revenue (RevOps). Dalla definizione dei casi d’uso alla garanzia della prontezza alla distribuzione, RevOps può aiutare a colmare il divario di valore dell’AI e a sbloccare un mondo di possibilità.

RevOps + Data Science = Successo dell’AI

I modelli di AI non guidano il valore da soli e il loro deploy efficace richiede più che semplice competenza tecnica. Mentre i team di data science si concentrano sulla costruzione di modelli utilizzando framework standard come il Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), che comprende la comprensione aziendale, la comprensione dei dati, la preparazione dei dati, la modellazione, la valutazione e la distribuzione, RevOps è la funzione che garantisce che questi modelli si allineino con le priorità aziendali reali.

In realtà, RevOps spesso possiede più del ciclo di vita di distribuzione dell’AI di un tipico team di data science. Agendo come traduttore tra la strategia aziendale e l’esecuzione tecnica, RevOps aiuta a definire i KPI, a chiarire gli obiettivi di GTM e a curare gli input di dati giusti. Una volta costruito un modello, RevOps convalida le sue uscite contro la logica aziendale del mondo reale, lo incorpora nei sistemi di GTM esistenti, automatizza i flussi di lavoro di vendita e marketing intorno ad esso e addestra i team di revenue su come interpretare e agire in base alle informazioni derivanti.

Senza questa funzione di connessione, i modelli di AI rischiano di continuare a servire come shelfware ad alto potenziale.

L’allineamento strategico guida il ROI tangibile

Per trarre valore reale dall’AI, RevOps e i team di data science devono allinearsi in tre aree chiave: casi d’uso, gestione dei dati e chiarezza dei ruoli.

Esiste un caso d’uso rilevante per l’AI/ML per ogni fase del ciclo di vita del cliente. Che si tratti di generazione della domanda, previsione della churn o espansione del cliente, l’AI può guidare l’impatto in tutto il ciclo di vita, spaziando dai modelli di apprendimento automatico di base ai modelli di AI generativa avanzati.

La condivisione dei dati è anche fondamentale per garantire l’allineamento dell’AI tra RevOps e i team di data science. Insieme, questi team possono costruire set di dati robusti e unificati per guidare il successo dell’AI, allineando le definizioni dei dati condivisi e sfruttando la loro portata organizzativa combinata per accedere alle informazioni di cui hanno bisogno.

I ruoli e le corsie chiari sono fondamentali in tutte queste azioni, con ogni team che partecipa attivamente al legare l’AI ai risultati aziendali. RevOps serve come traduttore aziendale, portando a galla i casi d’uso, plasmando i KPI e garantendo che le uscite del modello siano azionabili. Nel frattempo, i team di data science rimangono strettamente coinvolti per garantire che il loro lavoro si allinei con gli obiettivi organizzativi più ampi per guidare la crescita.

Il lavoro non si ferma lì

Garantire l’allineamento tra RevOps e i team di data science non si ferma con la tenuta di riunioni collaborative e lo scambio di email. La vera integrazione di squadra dipende dall’apprendimento e dallo sforzo continui e reciproci.

I migliori team di RevOps stanno aumentando sempre più le loro conoscenze tecniche per migliorare le loro capacità di traduzione aziendale, scavando più a fondo in aree come l’intelligenza aziendale e il data warehousing, l’automazione e l’analisi self-service, l’amministrazione del sistema e la configurazione, e il supporto allo sviluppo del software IT. Con una conoscenza più approfondita di argomenti tecnici, RevOps può trarre ancora più insight con l’AI e parlare la lingua dei team di data science per guidare il successo.

Nel frattempo, i migliori team di data science rimangono in sintonia con RevOps per comprendere le esigenze e gli obiettivi aziendali in evoluzione, inclusi ciò di cui parla la C-suite e ciò che si priorizza man mano che si verificano spostamenti del mercato. Ciò significa che la data science sta trascorrendo più tempo sul campo, partecipando a ride-along, conducendo interviste con i clienti e dando uno sguardo alle soluzioni dal punto di vista dell’utente finale per acquisire una comprensione più profonda e olistica della creazione di valore.

È il momento di operazionalizzare l’AI con RevOps

Sbloccare il pieno potenziale dell’AI non è questione di più dati, migliori modelli o addirittura maggiori investimenti, ma di riunire le funzioni aziendali core per avere un impatto reale. Agendo come ponte tra la capacità tecnica e l’esecuzione commerciale, RevOps, insieme ai team di data science, garantisce che le iniziative dell’AI non siano solo sperimentali. Dalla definizione dei casi d’uso ad alto impatto alla formazione della giusta base di dati, fino alla guida della distribuzione e dell’adozione in tutta l’organizzazione di GTM, RevOps ha la capacità di trasformare l’AI da una mera idea in un vero e proprio driver di crescita. Dalla definizione dei casi d’uso ad alto impatto e dalla formazione della giusta base di dati, alla guida della distribuzione e dell’adozione in tutta l’organizzazione di GTM, RevOps ha la capacità di trasformare l’AI da una mera idea in un vero e proprio driver di crescita, assicurando che le iniziative dell’AI non siano solo sperimentali.