În ciuda investițiilor semnificative în platforme moderne de inteligență artificială, modele avansate și talente de știință a datelor calificate, mulți lideri de afaceri nu au recunoscut încă valoarea deplină a acestor inițiative. Pentru toată promisiunea pe care o are inteligența artificială, o singură realitate nefericită rămâne: prea multe modele nu trec de stadiul de concept, mai ales în funcțiile critice de piață (GTM).

Problema nu este tehnologia în sine, ci mai degrabă golul dintre dezvoltarea modelului și execuția afacerii. Cercetările recente ale Alexander Group au arătat că 83% dintre companii menționează lipsa de cazuri de utilizare relevante ca principalul motiv pentru care nu investesc mai mult în inteligență artificială. Acest lucru sugerează că provocarea ROI a inteligenței artificiale nu poate fi despre date, ci despre alinierea strategică.

Trecerea de la inteligență artificială experimentală la operațională necesită sprijin din toate domeniile unei afaceri, începând cu operațiunile de venituri (RevOps). De la definirea cazurilor de utilizare la asigurarea pregătirii pentru implementare, RevOps poate ajuta la podirea golului de valoare al inteligenței artificiale și la deblocarea unei lumi de posibilități.

RevOps + Știința datelor = Succesul inteligenței artificiale

Modelele de inteligență artificială nu generează valoare de sine stătătoare, iar implementarea lor eficientă necesită mai mult decât doar abilități tehnice. În timp ce echipele de știință a datelor se concentrează pe construirea de modele utilizând cadre standard, cum ar fi Procesul standard pentru mineritul de date transindustrii (CRISP-DM) – care cuprinde înțelegerea afacerii, înțelegerea datelor, pregătirea datelor, modelarea, evaluarea și implementarea – RevOps este funcția care asigură că aceste modele se aliniază cu prioritățile de afaceri reale.

De fapt, RevOps deține adesea mai mult din ciclul de viață al implementării inteligenței artificiale decât o echipă obișnuită de știință a datelor. Acționând ca translator între strategia de afaceri și execuția tehnică, RevOps ajută la definirea indicatorilor de performanță, clarificarea obiectivelor GTM, și selectarea datelor de intrare corecte. Odată ce un model este construit, RevOps validează ieșirile sale împotriva logicii de afaceri din lumea reală, îl integrează în sistemele GTM existente, automatizează fluxurile de lucru de vânzări și marketing în jurul său și instruiește echipele de venituri despre cum să interpreteze și să acționeze în conformitate cu insight-urile rezultate.

Fără această funcție de conectare, modelele de inteligență artificială riscă să continue să servească ca produse de înalt potențial, dar nefolosite.

Alinierea strategică generează un ROI tangibil

Pentru a obține valoare reală din inteligența artificială, echipele RevOps și de știință a datelor trebuie să se alinieze în trei domenii cheie: cazuri de utilizare, gestionarea datelor și claritatea rolurilor.

Există un caz de utilizare relevant pentru inteligența artificială/învățarea automată pentru fiecare etapă a ciclului de viață al clientului. Indiferent dacă abordează generarea de cerere, predicția abandonului sau extinderea clientului, inteligența artificială poate genera impact în întregul ciclu de viață, de la modele de învățare automată de bază la inteligență artificială generativă avansată.

Partajarea datelor este, de asemenea, critică pentru asigurarea alinierii inteligenței artificiale între echipele RevOps și de știință a datelor. Împreună, aceste echipe pot construi seturi de date robuste și unificate pentru a impulsiona succesul inteligenței artificiale, aliniindu-se la definiții de date comune și accesând informațiile de care au nevoie prin intermediul gamei lor organizatorice combinate.

Rolurile clarificate și “benzi de înot” sunt cheia în toate aceste mișcări, cu fiecare echipă participând activ la legarea inteligenței artificiale de rezultatele de afaceri. RevOps servește ca translator de afaceri, identificând cazuri de utilizare, modelând indicatori de performanță și asigurându-se că ieșirile modelului sunt acționabile. Între timp, echipele de știință a datelor rămân strâns legate pentru a se asigura că lucrările lor se aliniază cu obiectivele organizaționale mai largi pentru a impulsiona creșterea.

Lucrul nu se oprește aici

Asigurarea alinierii între RevOps și știința datelor nu se termină cu ținerea de ședințe de colaborare și schimbul de e-mailuri. Integrarea reală a echipei depinde de învățarea mutuală și continuă.

Echipele RevOps de top își îmbunătățesc în mod constant cunoștințele tehnice pentru a-și îmbunătăți capacitățile de traducere a afacerii, adâncindu-se în domenii precum inteligența de afaceri și depozitarea datelor, automatizarea și analiza de auto-servire, administrarea sistemului și configurarea, și suportul pentru dezvoltarea software-ului IT. Cu cunoștințe aprofundate despre subiecte mai tehnice, RevOps poate extrage și mai multe insight-uri cu inteligența artificială și poate vorbi limba echipelor de știință a datelor pentru a impulsiona succesul.

Între timp, echipele de știință a datelor de top rămân în pas cu RevOps pentru a înțelege nevoile și obiectivele de afaceri în evoluție, inclusiv ceea ce discută și prioritizează conducerea executivă pe măsură ce se produc schimbări pe piață. Acest lucru înseamnă că știința datelor petrece mai mult timp în teren, participând la “ride-along”-uri, realizând interviuri cu clienții și examinând soluții din perspectiva utilizatorului final pentru a obține o înțelegere mai profundă și holistică a creării de valoare.

Este timpul să operaționalizăm inteligența artificială cu RevOps

Deblocarea întregului potențial al inteligenței artificiale nu este o chestiune de mai multe date, de modele mai bune sau chiar de investiții mai mari – ci despre aducerea împreună a funcțiilor de bază ale afacerii pentru a avea un impact real. Prin acționarea ca punte între capacitatea tehnică și execuția comercială, RevOps – în tandem cu echipele de știință a datelor – asigură că inițiativele de inteligență artificială nu sunt doar experimentale. De la definirea cazurilor de utilizare de înalt impact și modelarea fundației de date corecte, la conducerea implementării și adoptării în cadrul organizației GTM, RevOps are capacitatea de a transforma inteligența artificială dintr-o simplă idee într-un adevărat motor de creștere.