モダンなAIプラットフォーム、先進的なモデル、熟練したデータサイエンスの才能への多大な投資にもかかわらず、多くのビジネスリーダーはこれらのイニシアチブの全ての価値を認識していません。AIが持つ約束にもかかわらず、不幸な真実の1つは、多くのモデルがProof-of-Conceptの段階を超えることができないことです。特に、重要なGo-to-Market（GTM）機能においてです。

問題は技術そのものではなく、モデル開発とビジネス実行の間にあるギャップにあります。Alexander Groupの最近の調査によると、83%の企業が関連するユースケースの欠如をAIにさらに投資しない理由としている。これは、AIのROI課題がデータではなく、戦略的整合についてであることを示唆しています。

実験から運用へのAIの移行には、収益運用（RevOps）を含むビジネスのすべての領域からのサポートが必要です。ユースケースの定義からデプロイの準備まで、RevOpsはAIの価値ギャップを埋め、多くの可能性を解放するのに役立ちます。

RevOps + データサイエンス = AIの成功

AIモデルは独自に価値を生み出さず、効果的にデプロイするには技術的な知識だけでは十分ではありません。データサイエンスチームは、Cross Industry Standard Process for Data Mining（CRISP-DM）などの標準フレームワークを使用してモデルを構築しますが、RevOpsはこれらのモデルが実際のビジネス優先事項と一致することを保証する機能です。

実際、RevOpsは、典型的なデータサイエンスチームよりもAIデプロイのライフサイクルを所有することがよくあります。ビジネス戦略と技術的実行の間の翻訳者として、RevOpsはKPIの定義、GTM目標の明確化、適切なデータ入力を担います。モデルが構築されたら、RevOpsはその出力を現実世界のビジネスロジックに対して検証し、既存のGTMシステムに組み込み、セールスとマーケティングのワークフローを自動化し、収益チームが得られた洞察を解釈して行動する方法を教育します。

戦略的整合が有形なROIを生み出す

AIから実際の価値を得るには、RevOpsとデータサイエンスチームが3つの重要な領域で整合する必要があります。ユースケース、データ管理、役割の明確化です。

顧客ライフサイクルの各段階に、関連するAI/MLユースケースがあります。需要生成、顧客流失予測、または顧客拡大に関わらず、AIは基本的な機械学習モデルから先進的な生成AIまで、ライフサイクル全体にわたって影響を与える可能性があります。

データの共有も、RevOpsとデータサイエンスチーム間のAIの整合を確保するために重要です。これらのチームは、共有されたデータ定義を整合し、組織全体にわたるリーチを利用して必要な情報にアクセスすることで、AIの成功を促進するための堅牢で統一されたデータセットを構築できます。

仕事はまだ終わらない

RevOpsとデータサイエンスチームの間の整合は、共同の会議やメールの交換で終わるものではありません。真のチーム統合は、相互の継続的な学習と努力に依存しています。

トップレベルのRevOpsチームは、ビジネス翻訳能力を向上させるために、技術的な知識を深めています。ビジネスインテリジェンス、データウェアハウス、セルフサービス自動化と分析、システム管理と構成、ITソフトウェア開発サポートなどの分野に注目しています。より技術的なトピックについての深い知識を得たRevOpsは、AIとデータサイエンスチームの言語を話すことができ、成功を促進することができます。

RevOpsでAIを運用化する時が来た

AIの全潜在能力を解放することは、より多くのデータ、より優れたモデル、またはより大きな投資についてではなく、コアビジネス機能をまとめて実際の影響を与えることについてです。技術的能力と商業実行の間の橋渡しとして、RevOpsはデータサイエンスチームとともに、AIイニシアチブが実験的なものではなく、実際の成長ドライバーになることを保証します。高影響力のユースケースの定義から、適切なデータ基盤の形成まで、GTM組織全体へのデプロイと採用の推進まで、RevOpsはアイデアから実際の成長ドライバーへのAIの変換を可能にします。