Ondanks aanzienlijke investeringen in moderne AI-platforms, geavanceerde modellen en gekwalificeerd data science-talent, erkennen veel bedrijfsleiders de volledige waarde van deze initiatieven nog niet. Ondanks alle beloftes die AI in zich draagt, blijft er één trieste waarheid overeind: te veel modellen komen nooit verder dan de proof-of-concept-fase, vooral niet in kritieke go-to-market (GTM)-functies.

Het probleem is niet de technologie zelf, maar eerder de kloof tussen modelontwikkeling en bedrijfsuitvoering. Recent onderzoek van Alexander Group toont aan dat 83% van de bedrijven een gebrek aan relevante use cases als probleem ervaart. de belangrijkste reden dat ze niet verder investeren in AIDit suggereert dat de ROI-uitdaging van AI wellicht niet zozeer om data draait, maar om strategische afstemming.

Om AI van experimenteel naar operationeel te brengen, is ondersteuning vanuit alle geledingen van een bedrijf nodig, te beginnen met de omzetoperaties (RevOps). Van het definiëren van use cases tot het garanderen van de gereedheid voor implementatie, RevOps kan helpen de waardekloof van AI te dichten en een wereld aan mogelijkheden te ontsluiten.

RevOps + Data Science = AI-succes

AI-modellen genereren op zichzelf geen waarde en de effectieve implementatie ervan vereist meer dan alleen technische kennis. Terwijl data science-teams zich richten op het bouwen van modellen met behulp van standaardkaders zoals het Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – dat zakelijk inzicht, data-inzicht, datavoorbereiding, modellering, evaluatie en implementatie omvat – is RevOps de functie die ervoor zorgt dat die modellen aansluiten op de werkelijke bedrijfsprioriteiten.

Eigenlijk, RevOps heeft vaak meer invloed op de levenscyclus van AI-implementatie dan een typisch data science-team. RevOps fungeert als vertaler tussen bedrijfsstrategie en technische uitvoering en helpt bij het definiëren van KPI's, het verduidelijken van GTM-doelstellingen en het verzamelen van de juiste data-input. Zodra een model is gebouwd, valideert RevOps de output ervan aan de hand van realistische bedrijfslogica, integreert het in bestaande GTM-systemen, automatiseert het sales- en marketingworkflows eromheen en traint het omzetteams in het interpreteren en toepassen van de resulterende inzichten.

Zonder deze verbindende functie lopen AI-modellen het risico om nog steeds als overbodige luxe te dienen.

Strategische afstemming zorgt voor tastbare ROI

Om daadwerkelijk waarde uit AI te halen, moeten RevOps- en data science-teams samenwerken op drie belangrijke gebieden: use cases, gegevensbeheer en duidelijke rollen.

Er bestaat een relevante AI/ML-usecase voor elke fase in de klantlevenscyclus. Of het nu gaat om het genereren van vraag, het voorspellen van klantverloop of het uitbreiden van klanten, AI kan impact hebben gedurende de gehele levenscyclus, van eenvoudige machine learning-modellen tot geavanceerde generatieve AI.

Het delen van data is ook cruciaal om de AI-afstemming tussen RevOps- en data science-teams te waarborgen. Samen kunnen deze teams robuuste, uniforme datasets bouwen om AI-succes te stimuleren door gedeelde datadefinities te gebruiken en hun gezamenlijke organisatorische bereik te benutten om toegang te krijgen tot de informatie die ze nodig hebben.

Duidelijke rollen en swimlanes zijn essentieel in deze processen, waarbij elk team actief deelneemt aan het koppelen van AI aan bedrijfsresultaten. RevOps fungeert als de vertaler van het bedrijf door use cases te presenteren, KPI's te formuleren en ervoor te zorgen dat de modelresultaten bruikbaar zijn. Ondertussen blijven data science-teams nauw betrokken om ervoor te zorgen dat hun werk aansluit bij bredere organisatiedoelen en zo groei te stimuleren.

Het werk stopt daar niet

Het waarborgen van de afstemming tussen RevOps en data science stopt niet bij het houden van gezamenlijke vergaderingen en het uitwisselen van e-mails. Echte teamintegratie is afhankelijk van wederzijds, continu leren en inzet.

Top RevOps-teams breiden hun technische kennis steeds verder uit om hun zakelijke vertaalvaardigheden te verbeteren en verdiepen zich in gebieden zoals business intelligence en datawarehousing, selfservice-automatisering en -analyse, systeembeheer en -configuratie, en ondersteuning voor IT-softwareontwikkeling. Met diepgaande kennis van meer technische onderwerpen kan RevOps met AI nog meer inzicht verkrijgen en de taal van data science-teams spreken om succes te stimuleren.

Ondertussen blijven topteams op het gebied van data science nauw samenwerken met RevOps om de veranderende bedrijfsbehoeften en -doelen te begrijpen, inclusief wat de directie bespreekt en prioriteert naarmate marktverschuivingen zich voordoen. Dit betekent dat data science meer tijd in het veld doorbrengt, meedoet aan meeloopdagen, klantinterviews afneemt en oplossingen bekijkt vanuit het perspectief van de eindgebruiker om een dieper, holistischer inzicht te krijgen in waardecreatie.

Het is tijd om AI te operationaliseren met RevOps

Het volledige potentieel van AI benutten is niet een kwestie van meer data, betere modellen of nog grotere investeringen – het gaat erom de kernfuncties van het bedrijf samen te brengen om daadwerkelijk impact te creëren. Door te fungeren als de brug tussen technische capaciteit en commerciële uitvoering, zorgt RevOps er – samen met data science-teams – voor dat AI-initiatieven niet louter experimenteel blijven. Van het definiëren van impactvolle use cases en het creëren van de juiste datafundament tot het stimuleren van de implementatie en adoptie binnen de GTM-organisatie, RevOps heeft het vermogen om AI van een simpel idee om te zetten in een echte groeimotor.