Apesar do investimento significativo em plataformas modernas de IA, modelos avançados e talentos qualificados em ciência de dados, muitos líderes empresariais ainda não reconheceram o valor total dessas iniciativas. Apesar de toda a promessa da IA, uma triste verdade permanece: muitos modelos nunca passam da fase de prova de conceito, especialmente em funções críticas de entrada no mercado (GTM).

O problema não é a tecnologia em si, mas sim a lacuna entre o desenvolvimento do modelo e a execução do negócio. Uma pesquisa recente do Alexander Group constatou que 83% das empresas citam a falta de casos de uso relevantes como a principal razão pela qual não estão investindo mais em IAIsso sugere que o desafio do ROI da IA pode não estar nos dados, mas sim no alinhamento estratégico.

Transformar a IA de experimental em operacional requer o apoio de todas as áreas de uma empresa, começando pelas operações de receita (RevOps). Da definição de casos de uso à garantia da prontidão para implantação, o RevOps pode ajudar a preencher a lacuna de valor da IA e abrir um mundo de possibilidades.

RevOps + Ciência de Dados = Sucesso em IA

Modelos de IA não geram valor por si só, e implantá-los com eficácia exige mais do que apenas conhecimento técnico. Enquanto as equipes de ciência de dados se concentram na construção de modelos usando estruturas padrão como o Processo Padrão Intersetorial para Mineração de Dados (CRISP-DM) — abrangendo compreensão do negócio, compreensão dos dados, preparação dos dados, modelagem, avaliação e implantação — o RevOps é a função que garante o alinhamento desses modelos com as prioridades reais do negócio.

Na verdade, Operações Rev. O RevOps frequentemente controla mais o ciclo de vida da implantação de IA do que uma equipe típica de ciência de dados. Atuando como um tradutor entre a estratégia de negócios e a execução técnica, o RevOps ajuda a definir KPIs, esclarecer os objetivos do GTM e selecionar as entradas de dados corretas. Uma vez construído um modelo, o RevOps valida seus resultados com base na lógica de negócios do mundo real, incorpora-o aos sistemas GTM existentes, automatiza os fluxos de trabalho de vendas e marketing em torno dele e treina as equipes de receita sobre como interpretar e agir com base nos insights resultantes.

Sem essa função conectiva, os modelos de IA correm o risco de continuar servindo como produtos de prateleira de alto potencial.

Alinhamento estratégico gera ROI tangível

Para obter valor real da IA, as equipes de RevOps e ciência de dados devem se alinhar em três áreas principais: casos de uso, gerenciamento de dados e clareza de funções.

Existe um caso de uso relevante de IA/ML para cada etapa do ciclo de vida do cliente. Seja na geração de demanda, na previsão de rotatividade ou na expansão de clientes, a IA pode gerar impacto em todo o ciclo de vida, abrangendo modelos básicos de aprendizado de máquina até IA generativa avançada.

O compartilhamento de dados também é fundamental para garantir o alinhamento da IA entre as equipes de RevOps e de ciência de dados. Juntas, essas equipes podem construir conjuntos de dados robustos e unificados para impulsionar o sucesso da IA, alinhando-se com definições de dados compartilhadas e aproveitando seu alcance organizacional combinado para acessar as informações de que precisam.

Funções e raias de natação bem definidas são essenciais em todas essas ações, com cada equipe participando ativamente da vinculação da IA aos resultados de negócios. O RevOps atua como tradutor de negócios, apresentando casos de uso, moldando KPIs e garantindo que os resultados do modelo sejam acionáveis. Enquanto isso, as equipes de ciência de dados permanecem intimamente envolvidas para garantir que seu trabalho esteja alinhado com os objetivos organizacionais mais amplos, impulsionando o crescimento.

O trabalho não para por aí

Garantir o alinhamento entre RevOps e ciência de dados não se limita à realização de reuniões colaborativas e troca de e-mails. A verdadeira integração da equipe depende de aprendizado e esforço mútuos e contínuos.

As principais equipes de RevOps estão aprimorando cada vez mais seus conhecimentos técnicos para aprimorar suas capacidades de tradução de negócios, aprofundando-se em áreas como inteligência de negócios e data warehousing, automação e análise de autoatendimento, administração e configuração de sistemas e suporte ao desenvolvimento de software de TI. Com conhecimento aprofundado de tópicos mais técnicos, as equipes de RevOps podem extrair ainda mais insights com a IA e falar a linguagem das equipes de ciência de dados para impulsionar o sucesso.

Enquanto isso, as principais equipes de ciência de dados permanecem em sintonia com o RevOps para entender as necessidades e os objetivos de negócios em evolução, incluindo o que a alta gerência está discutindo e priorizando conforme as mudanças do mercado ocorrem. Isso significa que a ciência de dados está dedicando mais tempo em campo, participando de reuniões de acompanhamento, conduzindo entrevistas com clientes e analisando soluções da perspectiva do usuário final para obter uma compreensão mais profunda e holística da criação de valor.

É hora de operacionalizar a IA com RevOps

Desbloquear todo o potencial da IA não é uma questão de mais dados, modelos melhores ou mesmo investimentos maiores — trata-se de reunir as principais funções do negócio para causar um impacto real. Ao atuar como a ponte entre a capacidade técnica e a execução comercial, a RevOps — em conjunto com as equipes de ciência de dados — garante que as iniciativas de IA não sejam apenas experimentais. Da definição de casos de uso de alto impacto e da formação da base de dados correta, até o impulso à implantação e adoção em toda a organização GTM, a RevOps tem a capacidade de transformar a IA de uma mera ideia em um verdadeiro impulsionador de crescimento.