Til tross for betydelig investering i moderne AI-plattformer, avanserte modeller og dyktige data science-talenter, har mange forretningsledere ennå ikke erkjent den fulle verdien av disse initiativene. For all den løftede AI har, er det en uheldig sannhet som består: for mange modeller kommer aldri forbi proof-of-concept-stadiet, særlig i kritiske go-to-market (GTM)-funksjoner.

Problemets årsak er ikke teknologien i seg selv, men heller gapet mellom modellutvikling og forretningsutførelse. Nylig Alexander Group-forskning fant at 83% av selskapene oppgir mangelen på relevante brukstilfeller som den viktigste grunnen til at de ikke investerer videre i AI. Dette tyder på at AI-s ROI-utfordring kanskje ikke handler om data, men om strategisk sammenstilling.

Å ta AI fra eksperimentell til operasjonell krever støtte fra alle områder av en forretning, startende med omsetningsoperasjoner (RevOps). Fra å definere brukstilfeller til å sikre deployeringsklarhet, kan RevOps hjelpe med å brokke AI-s verdigap og åpne en verden av muligheter.

RevOps + Data Science = AI-suksess

AI-modeller driver ikke verdi på egen hånd, og å deployere dem effektivt krever mer enn bare teknisk dyktighet. Mens data science-teamene fokuserer på å bygge modeller ved hjelp av standard-rammeverk som Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – som omfatter forretningsforståelse, dataforståelse, dataforberedning, modellering, evaluering og deployering – er RevOps funksjonen som sikrer at disse modellene sammenstilles med faktiske forretningsprioriteter.

I virkeligheten eier RevOps ofte mer av AI-deployeringslivssyklusen enn et typisk data science-team. Ved å fungere som en oversetter mellom forretningsstrategi og teknisk utførelse, hjelper RevOps med å definere KPI-er, klargjøre GTM-objektiver og kuratere riktige datainnganger. Når en modell er bygget, validerer RevOps utgangene mot virkelige forretningslogiske regler, innlemmer den i eksisterende GTM-systemer, automatiserer salgs- og markedsføringsarbeidsflyter rundt den, og trener omsetningsteamene på hvordan de skal tolke og handle på basis av de resulterende innsiktene.

Uten denne sammenstilte funksjonen er AI-modellene i fare for å fortsette å fungere som høypotensiell hyllvare.

Strategisk sammenstilling driver konkrete ROI

For å utvinne virkelig verdi fra AI, må RevOps og data science-teamene sammenstilles over tre nøkkelområder: brukstilfeller, datahåndtering og rolleklarhet.

Det finnes en relevant AI/ML-brukstilfelle for hvert stadium av kundens livssyklus. Uansett om det handler om å håndtere etterspørselsgenerering, churn-prediksjon eller kundeutvidelse, kan AI drive innvirkning over hele livssyklusen, fra grunnleggende maskinlæringsmodeller til avanserte generative AI.

Data-deling er også kritisk for å sikre AI-sammenstilling mellom RevOps og data science-teamene. Sammen kan disse teamene bygge robuste, enhetlige datasamlinger for å drive AI-suksess ved å sammenstille på felles data-definisjoner og benytte deres kombinerte organisatoriske rekkevidde for å få tilgang til den informasjonen de trenger.

Klare roller og svømmefiler er nøkkel hele veien, med hver enkelt team som aktivt deltar i å knytte AI til forretningsresultater. RevOps fungerer som forretnings-oversetter ved å fremheve brukstilfeller, forme KPI-er og sikre at modellutgangene er handlebare. Samtidig holder data science-teamene tett kontakt for å sikre at deres arbeid sammenstilles med bredere organisatoriske mål for å drive vekst.

Arbeidet stopper ikke der

Sikring av sammenstilling mellom RevOps og data science stopper ikke med å holde samarbeidsmøter og utveksle e-poster. Sant team-integrasjon er avhengig av gjensidig, kontinuerlig læring og innsats.

De beste RevOps-teamene utvider stadig sin tekniske kunnskap for å forbedre sine forretnings-oversettelseskapasiteter, og dykker dyptere inn i områder som business intelligence og data-lagring, selvbetjening-automatisering og analyse, system-administrasjon og konfigurasjon, og IT-programvare-utviklingsstøtte. Med dyptgående kunnskap om mer tekniske emner kan RevOps trekke enda mer innsikt med AI og snakke data science-teamenes språk for å drive suksess.

Samtidig holder de beste data science-teamene tett kontakt med RevOps for å forstå de evoluerende forretningsbehovene og målene, inkludert hva C-suiten snakker om og prioriterer når markedsskiftene skjer. Dette betyr at data science tilbringer mer tid i feltet, deltager i ride-alongs, gjennomfører kundeintervjuer og ser på løsninger fra sluttbrukerens perspektiv for å få en dypere, helhetlig forståelse av verdi-creasjon.

Det er på tide å operasjonalisere AI med RevOps

Å åpne AI-s fullstendige potensiale er ikke et spørsmål om mer data, bedre modeller eller større investeringer – det handler om å bringe sammen core-forretningsfunksjoner for å gjøre en virkelig innvirkning. Ved å fungere som broen mellom teknisk kapasitet og kommersiell utførelse, sikrer RevOps – i samarbeid med data science-teamene – at AI-initiativene ikke bare er eksperimentelle. Fra å definere høy-impakt-brukstilfeller og forme riktig data-grunnlag, til å drive deployering og adopsjon over hele GTM-organisasjonen, har RevOps evnen til å omdanne AI fra en enkel idé til en genuin vekst-driver.