Pomimo znaczących inwestycji w nowoczesne platformy AI, zaawansowane modele i wykwalifikowane zespoły naukowców danych, wielu liderów biznesu nie rozpoznało jeszcze pełnej wartości tych inicjatyw. Pomimo obietnic, jakie niesie AI, jedna niefortunna prawda pozostaje: zbyt wiele modeli nie przechodzi poza etap proof-of-concept, szczególnie w krytycznych funkcjach go-to-market (GTM).

Problem nie leży w samej technologii, ale raczej w przepaści między rozwojem modelu a wykonaniem biznesowym. Najnowsze badanie Alexander Group wykazało, że 83% firm wymienia brak odpowiednich przypadków użycia jako główny powód, dla którego nie inwestują dalej w AI. To sugeruje, że wyzwanie ROI AI może nie dotyczyć danych, ale raczej strategicznego wyrównania.

Przeniesienie AI z eksperymentalnego do operacyjnego wymaga wsparcia ze wszystkich obszarów biznesu, poczynając od operacji przychodów (RevOps). Od definiowania przypadków użycia do zapewnienia gotowości do wdrożenia, RevOps może pomóc w zamykaniu luki wartości AI i odblokowaniu świata możliwości.

RevOps + Data Science = Sukces AI

Modele AI nie napędzają wartości same z siebie, a ich skuteczne wdrożenie wymaga więcej niż tylko umiejętności technicznych. Podczas gdy zespoły naukowców danych koncentrują się na budowaniu modeli przy użyciu standardowych ram, takich jak Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – obejmujących zrozumienie biznesu, zrozumienie danych, przygotowanie danych, modelowanie, ocenę i wdrożenie – RevOps jest funkcją, która zapewnia, że te modele są wyrównane z rzeczywistymi priorytetami biznesowymi.

Faktycznie, RevOps często posiada więcej cyklu życia wdrożenia AI niż typowy zespół naukowców danych. Działając jako tłumacz między strategią biznesową a wykonaniem technicznym, RevOps pomaga definiować wskaźniki KPI, wyjaśniać cele GTM, oraz kuratować odpowiednie dane wejściowe. Gdy model jest zbudowany, RevOps waliduje jego dane wyjściowe przeciwko rzeczywistej logice biznesowej, wbudowuje go w istniejące systemy GTM, automatyzuje przepływy pracy sprzedaży i marketingu wokół niego, oraz szkoli zespoły przychodów, jak interpretować i działać na podstawie wynikających z tego wniosków.

Bez tej łącznej funkcji, modele AI są narażone na to, że będą nadal służyć jako wysoko potencjalne półki.

Strategiczne Wyrównanie Napędza Tangibilne ROI

Aby wywieźć prawdziwą wartość z AI, RevOps i zespoły naukowców danych muszą być wyrównane w trzech kluczowych obszarach: przypadkach użycia, zarządzaniu danymi i klarowności ról.

Istnieje istotny przypadek użycia AI/ML dla każdego etapu cyklu życia klienta. Niezależnie od tego, czy zajmujemy się generowaniem popytu, przewidywaniem churnu, czy ekspansją klienta, AI może napędzać wpływ na cały cykl życia, od podstawowych modeli machine learning do zaawansowanych modeli generatywnych.

Dzielenie się danymi jest również kluczowe dla zapewnienia wyrównania AI między RevOps a zespołami naukowców danych. Razem, te zespoły mogą budować solidne, zunifikowane zestawy danych, aby napędzać sukces AI, wyrównując się wokół wspólnych definicji danych i korzystając z ich połączonego zasięgu organizacyjnego, aby uzyskać dostęp do potrzebnych informacji.

Wyjaśnione role i pasma są kluczowe w całym tym procesie, z każdym zespołem aktywnie uczestniczącym w wiązaniu AI z wynikami biznesowymi. RevOps służy jako tłumacz biznesowy, ujawniając przypadki użycia, kształtując wskaźniki KPI, oraz zapewniając, że dane wyjściowe modelu są działaniem. Tymczasem, zespoły naukowców danych pozostają ściśle zaangażowane, aby upewnić się, że ich praca jest wyrównana z szerszymi celami organizacyjnymi, aby napędzać wzrost.

Praca Nie Kończy Się Tutaj

Zapewnienie wyrównania między RevOps a zespołami naukowców danych nie kończy się na odbywaniu wspólnych spotkań i wymianie e-maili. Prawdziwa integracja zespołowa zależy od wzajemnego, ciągłego uczenia się i wysiłku.

Najlepsze zespoły RevOps coraz częściej poszerzają swoją wiedzę techniczną, aby poprawić swoje możliwości tłumaczenia biznesowego, zagłębiając się w obszary takie jak inteligencja biznesowa i magazynowanie danych, samoobsługowa automatyzacja i analiza, administracja systemu i konfiguracja, oraz wsparcie rozwoju oprogramowania IT. Z głęboką wiedzą na temat bardziej technicznych tematów, RevOps może wyciągać jeszcze więcej wniosków z AI i mówić językiem zespołów naukowców danych, aby napędzać sukces.

Tymczasem, najlepsze zespoły naukowców danych pozostają w ścisłym kontakcie z RevOps, aby zrozumieć ewoluujące potrzeby i cele biznesowe, w tym to, o czym mówi zarząd i co priorytetowo traktuje, gdy zachodzą zmiany na rynku. To oznacza, że zespoły naukowców danych spędzają więcej czasu w terenie, uczestnicząc w ride-alongach, prowadząc wywiady z klientami i przyglądając się rozwiązaniom z perspektywy użytkownika końcowego, aby uzyskać głębsze, holistyczne zrozumienie tworzenia wartości.

Porazka Czasu, aby Operacjonalizować AI z RevOps

Odblokowanie pełnego potencjału AI nie jest kwestią więcej danych, lepszych modeli lub nawet większych inwestycji – jest to kwestia połączenia podstawowych funkcji biznesowych, aby wywrzeć realny wpływ. Działając jako mostek między możliwościami technicznymi a wykonaniem komercyjnym, RevOps – wraz z zespołami naukowców danych – zapewnia, że inicjatywy AI nie są tylko eksperymentalne. Od definiowania przypadków użycia o wysokim wpływie i kształtowania odpowiedniej podstawy danych, po napędzanie wdrożenia i przyjęcia w całej organizacji GTM, RevOps ma możliwość przekształcenia AI z pomysłu w prawdziwy napędzacz wzrostu.