Apesar de um grande investimento em plataformas de IA modernas, modelos avançados e talentos de ciência de dados qualificados, muitos líderes de negócios ainda não reconheceram o valor total dessas iniciativas. Para toda a promessa que a IA oferece, uma triste verdade permanece: muitos modelos nunca ultrapassam a fase de conceito, especialmente em funções críticas de go-to-market (GTM).

O problema não é a tecnologia em si, mas sim a lacuna entre o desenvolvimento do modelo e a execução dos negócios. Pesquisas recentes do Alexander Group encontraram que 83% das empresas citam a falta de casos de uso relevantes como o principal motivo pelo qual não estão investindo mais em IA. Isso sugere que o desafio de ROI da IA pode não ser sobre dados, mas sim sobre alinhamento estratégico.

Levar a IA do experimental para o operacional requer apoio de todas as áreas de um negócio, começando com as operações de receita (RevOps). Desde a definição de casos de uso até a garantia de prontidão para implantação, RevOps pode ajudar a preencher a lacuna de valor da IA e desbloquear um mundo de possibilidades.

RevOps + Ciência de Dados = Sucesso da IA

Os modelos de IA não impulsionam valor por si mesmos, e implantá-los com eficácia requer mais do que apenas habilidades técnicas. Enquanto as equipes de ciência de dados se concentram em construir modelos usando frameworks padrão como o Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – abrangendo compreensão de negócios, compreensão de dados, preparação de dados, modelagem, avaliação e implantação – RevOps é a função que garante que esses modelos estejam alinhados com as prioridades de negócios reais.

Na verdade, RevOps muitas vezes possui mais do ciclo de vida de implantação de IA do que uma equipe típica de ciência de dados. Atuando como tradutor entre estratégia de negócios e execução técnica, RevOps ajuda a definir KPIs, esclarecer objetivos de GTM, e curar as entradas de dados certas. Uma vez que um modelo é construído, RevOps valida suas saídas contra a lógica de negócios do mundo real, incorpora-o em sistemas de GTM existentes, automatiza fluxos de trabalho de vendas e marketing em torno dele, e treina equipes de receita sobre como interpretar e agir com base nas informações resultantes.

Sem essa função de conexão, os modelos de IA correm o risco de continuar a servir como produtos de alto potencial que não são utilizados.

Alinhamento Estratégico Impulsiona ROI Tangível

Para derivar valor real da IA, as equipes de RevOps e ciência de dados devem estar alinhadas em três áreas-chave: casos de uso, gerenciamento de dados e clareza de papéis.

Existe um caso de uso relevante de IA/ML para cada fase do ciclo de vida do cliente. Seja lidando com geração de demanda, previsão de churn ou expansão de cliente, a IA pode impulsionar impacto em todo o ciclo de vida, desde modelos de aprendizado de máquina básicos até IA generativa avançada.

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

Papéis e faixas de natação claras são fundamentais em todas essas ações, com cada equipe participando ativamente do alinhamento da IA com os resultados de negócios. RevOps atua como tradutor de negócios, expondo casos de uso, moldando KPIs e garantindo que as saídas do modelo sejam ações. Enquanto isso, as equipes de ciência de dados permanecem engajadas para garantir que seu trabalho esteja alinhado com os objetivos organizacionais mais amplos para impulsionar o crescimento.

O Trabalho Não Para Por Aí

Garantir o alinhamento entre RevOps e ciência de dados não termina com reuniões colaborativas e troca de e-mails. A integração real das equipes depende do aprendizado e esforço contínuos mútuos.

As principais equipes de RevOps estão aumentando cada vez mais seu conhecimento técnico para melhorar suas capacidades de tradução de negócios, aprofundando-se em áreas como inteligência de negócios e armazenamento de dados, automação e análise de autoatendimento, configuração e suporte de desenvolvimento de software de TI. Com conhecimento aprofundado de tópicos mais técnicos, RevOps pode obter 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 sincronia com RevOps para entender as necessidades e objetivos de negócios em evolução, incluindo o que a C-suite está discutindo e priorizando à medida que as mudanças do mercado ocorrem. Isso significa que a ciência de dados está passando mais tempo no campo, participando de acompanhamentos, realizando entrevistas com clientes e olhando para soluções do ponto de vista do usuário final para obter uma compreensão mais profunda e holística da criação de valor.

É Hora de Operacionalizar a IA com RevOps

Desbloquear o potencial total da IA não é uma questão de mais dados, melhores modelos ou até mesmo maiores investimentos – é sobre reunir funções de negócios principais para fazer um impacto real. Ao atuar como a ponte entre a capacidade técnica e a execução comercial, RevOps – em conjunto com as equipes de ciência de dados – garante que as iniciativas de IA não sejam apenas experimentais. Desde a definição de casos de uso de alto impacto e a moldagem da fundação de dados certa, até a condução da implantação e adoção em toda a organização de GTM, RevOps tem a capacidade de transformar a IA de uma mera ideia em um verdadeiro impulsionador de crescimento. Desde a definição de casos de uso de alto impacto e a moldagem da fundação de dados certa, até a condução da implantação e adoção em toda a organização de GTM, RevOps tem a capacidade de transformar a IA de uma mera ideia em um verdadeiro impulsionador de crescimento.