Trots betydande investeringar i moderna AI-plattformar, avancerade modeller och skicklig data science-talang har många företagsledare ännu inte insett det fulla värdet av dessa initiativ. Trots allt löfte som AI innebär kvarstår en olycklig sanning: alltför många modeller når aldrig fram till koncepttestet, särskilt inte i kritiska marknadstillfällen (GTM).

Problemet är inte tekniken i sig, utan snarare gapet mellan modellutveckling och affärsutförande. Nyligen genomförd forskning från Alexander Group visade att 83 % av företagen anger brist på relevanta användningsfall som den främsta anledningen till att de inte investerar ytterligare i AIDetta tyder på att AI:s utmaning med ROI kanske inte handlar om data – utan om strategisk anpassning.

Att ta AI från experimentell till operativ verksamhet kräver stöd från alla delar av en verksamhet, med början i intäktshanteringen (RevOps). Från att definiera användningsfall till att säkerställa driftsättningsberedskap kan RevOps hjälpa till att överbrygga AI:s värdegap och öppna upp en värld av möjligheter.

RevOps + Data Science = AI-framgång

AI-modeller skapar inte värde i sig själva, och att implementera dem effektivt kräver mer än bara teknisk kunskap. Medan data science-team fokuserar på att bygga modeller med hjälp av standardramverk som Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – som omfattar affärsförståelse, dataförberedelse, modellering, utvärdering och implementation – är RevOps den funktion som säkerställer att dessa modeller överensstämmer med faktiska affärsprioriteringar.

I själva verket, RevOps äger ofta mer av AI-implementeringslivscykeln än ett typiskt data science-team. RevOps fungerar som en översättare mellan affärsstrategi och tekniskt utförande och hjälper till att definiera KPI:er, förtydliga GTM-mål och sammanställa rätt dataindata. När en modell är byggd validerar RevOps dess resultat mot verklig affärslogik, bäddar in den i befintliga GTM-system, automatiserar försäljnings- och marknadsföringsarbetsflöden runt den och utbildar intäktsteam i hur de ska tolka och agera utifrån de resulterande insikterna.

Utan denna sammankopplande funktion riskerar AI-modeller att fortsätta fungera som hyllmaterial med hög potential.

Strategisk anpassning driver konkret avkastning på investeringen

För att få verkligt värde från AI måste RevOps- och data science-team samarbeta kring tre nyckelområden: användningsfall, datahantering och tydlig rollhantering.

Det finns ett relevant AI/ML-användningsfall för varje steg i kundlivscykeln. Oavsett om det gäller att hantera efterfrågegenerering, kundbortfallsprognoser eller kundexpansion, kan AI driva effekt över hela livscykeln, från grundläggande maskininlärningsmodeller till avancerad generativ AI.

Datadelning är också avgörande för att säkerställa AI-samordning mellan RevOps- och data science-team. Tillsammans kan dessa team bygga robusta, enhetliga datamängder för att driva AI-framgång genom att samordna delade datadefinitioner och utnyttja sin kombinerade organisatoriska räckvidd för att få tillgång till den information de behöver.

Förtydligade roller och möjligheter att hantera problem är avgörande genom dessa rörelser, där varje team aktivt deltar i att koppla AI till affärsresultat. RevOps fungerar som affärsöversättare genom att lyfta fram användningsfall, utforma nyckeltal och säkerställa att modellresultaten är handlingsbara. Samtidigt förblir data science-teamen nära engagerade för att säkerställa att deras arbete är i linje med bredare organisationsmål för att driva tillväxt.

Arbetet slutar inte där

Att säkerställa samordning mellan RevOps och datavetenskap slutar inte med att hålla gemensamma möten och utbyta e-postmeddelanden. Sann teamintegration är beroende av ömsesidigt, kontinuerligt lärande och ansträngning.

De främsta RevOps-teamen förbättrar i allt högre grad sina tekniska kunskaper för att förbättra sina affärsöversättningsmöjligheter och fördjupar sig i områden som business intelligence och data warehousing, självbetjäningsautomation och analys, systemadministration och konfiguration samt support för IT-programvaruutveckling. Med djupgående kunskaper om mer tekniska ämnen kan RevOps få ännu mer insikt med AI och tala data science-teamens språk för att driva framgång.

Samtidigt samarbetar de högsta data science-teamen med RevOps för att förstå de föränderliga affärsbehoven och målen, inklusive vad ledningen pratar om och prioriterar i takt med att marknadsförändringar sker. Det innebär att data science spenderar mer tid ute på fältet, deltar i samåkningar, genomför kundintervjuer och tittar på lösningar ur slutanvändarperspektivet för att få en djupare och holistisk förståelse av värdeskapande.

Det är dags att operationalisera AI med RevOps

Att frigöra AI:s fulla potential handlar inte om mer data, bättre modeller eller ännu större investeringar – det handlar om att sammanföra kärnverksamhetens funktioner för att göra verklig skillnad. Genom att fungera som bryggan mellan teknisk kapacitet och kommersiellt genomförande säkerställer RevOps – tillsammans med data science-team – att AI-initiativ inte bara är experimentella. Från att definiera användningsfall med stor inverkan och forma rätt databas, till att driva implementering och implementering i hela GTM-organisationen, har RevOps förmågan att förvandla AI från en ren idé till en genuin tillväxtfaktor.