사상 리더
AI의 전체 비즈니스 잠재력을 해방하는 것은 RevOps에서 시작됩니다
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가
현대적인 AI 플랫폼, 고급 모델 및 숙련한 데이터 과학 인력을 투자에도 불구하고, 많은 비즈니스 리더들은 이러한 이니셔티브의 전체 가치를 아직 인식하지 못하고 있습니다. AI가 가지고 있는 모든 약속에도 불구하고, 불행한 진실은 너무 많은 모델이 증명된 개념 단계를 넘어서지 못한다는 것입니다. 특히 중요한 GTM(시장 진출) 기능에서 더욱 그렇습니다.
문제는 기술 자체가 아니라 모델 개발과 비즈니스 실행 사이의 간격입니다. 최근 Alexander Group의 연구에 따르면 83%의 회사에서 관련 사용 사례의 부족을 AI에 추가로 투자하지 않는 이유로 꼽았습니다. 이것은 AI의 ROI 도전이 데이터에 관한 것이 아니라 전략적 조정에 관한 것일 수 있음을 시사합니다.
실험적인 것을 운영적인 것으로 전환하는 것은 비즈니스의 모든 영역에서 지원을 필요로 합니다. 특히 수익 운영(RevOps)에서 시작해야 합니다. 사용 사례를 정의하는 것에서 배포 준비를 보장하는 것까지, RevOps는 AI의 가치 격차를 메울 수 있고 새로운 가능성을 열어줄 수 있습니다.
RevOps + 데이터 과학 = AI 성공
AI 모델은 스스로 가치를 창출하지 못하며, 효과적으로 배포하기 위해서는 기술적인 지식 이상이 필요합니다. 데이터 과학 팀이 표준 프레임워크를 사용하여 모델을 구축하는 동안, RevOps는 실제 비즈니스 우선순위를 정의하고, GTM 목표를 명확히 하며, 올바른 데이터 입력을 구축하는 역할을 합니다. 모델이 구축되면 RevOps는 출력을 실제 비즈니스 논리와 비교하고, 기존 GTM 시스템에 통합하며, 판매 및 마케팅 워크플로우를 자동화하며, 수익 팀이 결과를 해석하고 행동할 수 있도록 훈련합니다.
이러한 연결 기능이 없으면 AI 모델은 높은 잠재력을 가진 셸웨어로 남아 있을 위험이 있습니다.
전략적 조정은 구체적인 ROI를 창출한다
AI에서 실제 가치를 얻으려면 RevOps와 데이터 과학 팀이 사용 사례, 데이터 관리, 역할 명확성의 세 가지 영역에서 조정해야 합니다.
고객 생애주기의 각 단계에는 관련 AI/ML 활용 사례가 있습니다. 수요 창출, 이탈 예측, 고객 확장을 위한 기본적인 머신러닝 모델부터 고급 생성형 AI까지, AI는 생애주기 전반에 영향을 미칠 수 있습니다.
RevOps 팀과 데이터 과학 팀이 AI 업무를 조율하려면 데이터 공유도 중요합니다. 두 팀은 함께 견고하고 통합된 데이터세트를 구축해 AI 성과를 높이고, 공통 데이터 정의를 마련하며, 조직 전반에서 필요한 정보에 접근할 수 있게 해야 합니다.
이러한 모든 동작에서 명확한 역할과 수영 레인은 중요합니다. 각 팀은 비즈니스 결과에 AI를 연결하는 데 적극적으로 참여합니다. RevOps는 사용 사례를 표면화하고, KPI를 형성하며, 모델 출력이 작동할 수 있도록 합니다. 한편, 데이터 과학 팀은 더 광범위한 조직 목표에 대한 작업을 보장하기 위해 밀접하게 참여합니다.
작업은 여기서 끝나지 않는다
RevOps와 데이터 과학 팀이 조정하는 것은 협력 회의와 이메일 교환으로 끝나지 않습니다. 진정한 팀 통합은 상호적이고 지속적인 학습과 노력에 의존합니다.
최상급의 RevOps 팀은 비즈니스 번역 능력을 향상시키기 위해 기술적인 지식을 깊이 있게 공부하고 있습니다. 비즈니스 인텔리전스, 데이터 웨어하우스, 셀프 서비스 자동화 및 분석, 시스템 관리 및 구성, IT 소프트웨어 개발 지원 등에 대한 지식을 더 깊이 있게 공부함으로써, RevOps는 AI와 더 많은 통찰력을 얻을 수 있고 데이터 과학 팀의 언어를 구사할 수 있습니다.
한편, 최상급의 데이터 과학 팀은 비즈니스 니즈와 목표를 이해하기 위해 RevOps와 밀접하게 협력합니다. 이것은 C수준에서 무슨 말을 하고 있는지, 시장의 변화를 어떻게 우선하는지 등에 대한 이해를 필요로 합니다. 이것은 데이터 과학 팀이 더 많은 시간을 현장에서 보냄으로써, 고객 인터뷰를 진행하고, 솔루션을 사용자 관점에서 보는 것을 의미합니다. 이러한 방법으로, 데이터 과학 팀은 가치 창출에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.
RevOps로 AI를 운용화할 때
AI의 잠재력을 온전히 실현하려면 더 많은 데이터나 더 나은 모델, 더 큰 투자만으로는 부족합니다. 핵심 업무 기능을 모아 실제 성과로 연결해야 합니다. RevOps는 기술 역량과 상업적 실행을 잇는 다리로서 데이터 과학팀과 함께 AI 계획이 실험에 머물지 않게 합니다. 영향력 높은 활용 사례를 정하고 올바른 데이터 기반을 마련하며 GTM 조직 전반의 배포와 도입을 이끌어 AI를 아이디어에서 실질적인 성장 동력으로 바꿀 수 있습니다.
