Trots betydande investeringar i moderna AI-plattformar, avancerade modeller och skickliga data science-talanger har många företagsledare ännu inte erkänt det fulla värdet av dessa initiativ. För all den potential som AI har, kvarstår en olycklig sanning: för många modeller kommer aldrig längre än proof-of-concept-stadiet, särskilt i kritiska go-to-market (GTM)-funktioner.

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

Att ta AI från experimentell till operativ kräver stöd från alla områden av ett företag, med början i revenue operations (RevOps). Från att definiera användningsfall till att säkerställa distributionsberedskap kan RevOps hjälpa till att överbrygga AI:s värdefall och låsa upp en värld av möjligheter.

RevOps + Data Science = AI Success

AI-modeller driver inte värde på egen hand, och att distribuera dem effektivt kräver mer än bara teknisk skicklighet. 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, dataförståelse, dataförberedelse, modellering, utvärdering och distribution – är RevOps den funktion som säkerställer att dessa modeller anpassas till faktiska affärsprioriteringar.

I själva verket äger RevOps ofta mer av AI-distributionslivscykeln än ett typiskt data science-team. Genom att fungera som en översättare mellan affärsstrategi och tekniskt utförande hjälper RevOps till att definiera KPI:er, förtydliga GTM-mål och kurera rätt datainmatningar. När en modell är byggd validerar RevOps dess utdata mot verkliga affärslogiker, infogar den i befintliga GTM-system, automatiserar försäljnings- och marknadsföringsflöden runt den och utbildar intäktslag på hur man ska tolka och agera på de resulterande insikterna.

Utan denna anslutande funktion riskerar AI-modeller att fortsätta att fungera som högpotentiell hyllvara.

Strategisk Anpassning Driver Mätbar ROI

För att få verkligt värde från AI måste RevOps och data science-team anpassas över tre nyckelområden: användningsfall, datahantering och rolltydlighet.

Det finns ett relevant AI/ML-användningsfall för varje stadium i kundlivscykeln. Oavsett om man hanterar efterfrågegenerering, avhoppförutsägelse eller kundexpansion kan AI driva påverkan över hela livscykeln, från grundläggande maskinlärande modeller till avancerad generativ AI.

Data delning är också avgörande för att säkerställa AI-anpassning mellan RevOps och data science-team. Tillsammans kan dessa team bygga robusta, enhetliga datamängder för att driva AI-succes genom att anpassa sig till delade data definitioner och utnyttja sin kombinerade organisatoriska räckvidd för att få tillgång till den information de behöver.

Tydliga roller och simbanor är nyckeln under dessa rörelser, med varje team aktivt deltagande i att knyta AI till affärsresultat. RevOps fungerar som affärsöversättare genom att presentera användningsfall, forma KPI:er och säkerställa att modellutdata är agerbara. Samtidigt förblir data science-team nära engagerade för att säkerställa att deras arbete anpassas till bredare organisatoriska mål för att driva tillväxt.

Arbetet Slutar Inte Där

Att säkerställa anpassning mellan RevOps och data science slutar inte med att hålla samarbetsmöten och utbyta e-post. Sann teamintegration är beroende av ömsesidig, kontinuerlig inlärning och ansträngning.

De bästa RevOps-teamen förbättrar alltmer sin tekniska kunskap för att förbättra sin affärsöversättningsförmåga, gräver djupare i områden som business intelligence och data warehousing, självbetjäningsautomatisering och analys, systemadministration och konfiguration, samt IT-mjukvaruutvecklingsstöd. Med djupgående kunskap om mer tekniska ämnen kan RevOps dra ännu mer insikt med AI och tala data science-teamens språk för att driva framgång.

Samtidigt förblir de bästa data science-teamen i takt med RevOps för att förstå de föränderliga affärsbehoven och målen, inklusive vad C-sviten pratar om och prioriterar när marknaden förändras. Detta innebär att data science tillbringar mer tid ute på fältet, deltar i ride-alongs, genomför kundintervjuer och tittar på lösningar från slutanvändarperspektivet för att få en djupare, helhetsinriktad förståelse av värdeskapande.

Det Är Dags Att Operationalisera AI Med RevOps

Att låsa upp AI:s fulla potential är inte en fråga om mer data, bättre modeller eller ens större investeringar – det handlar om att föra samman kärnaffärsfunktioner för att göra en verklig påverkan. Genom att fungera som bro mellan teknisk förmåga och kommersiellt utförande säkerställer RevOps – i tandem med data science-team – att AI-initiativ inte bara är experimentella. Från att definiera användningsfall med hög påverkan och forma rätt datagrund, till att driva distribution och antagande över hela GTM-organisationen, har RevOps förmågan att förvandla AI från en enkel idé till en verklig tillväxtmotor.