Modern yapay zeka platformlarına, gelişmiş modellere ve yetenekli veri bilimi yeteneklerine yapılan önemli yatırımlara rağmen, birçok iş lideri bu girişimlerin tam değerini henüz kavrayamadı. Yapay zekanın sunduğu tüm vaatlere rağmen, talihsiz bir gerçek hâlâ ortada: Çok sayıda model, özellikle kritik pazara giriş (GTM) fonksiyonlarında, kavram kanıtlama aşamasını asla geçemiyor.

Sorun teknolojinin kendisi değil, model geliştirme ile iş yürütme arasındaki farktır. Alexander Group'un yakın tarihli bir araştırması, şirketlerin %83'ünün ilgili kullanım örneklerinin eksikliğinden kaynaklandığını ortaya koydu. Yapay zekaya daha fazla yatırım yapmamalarının en önemli nedeniBu, yapay zekanın yatırım getirisi zorluğunun verilerle ilgili olmayabileceğini, stratejik uyumla ilgili olduğunu gösteriyor.

Yapay zekayı deneysel aşamadan operasyonel aşamaya taşımak, gelir operasyonlarından (RevOps) başlayarak bir işletmenin tüm alanlarından destek gerektirir. Kullanım durumlarını tanımlamaktan dağıtıma hazır olmalarını sağlamaya kadar, RevOps, yapay zekanın değer açığını kapatmaya ve olasılıklar dünyasının kapılarını açmaya yardımcı olabilir.

RevOps + Veri Bilimi = Yapay Zeka Başarısı

Yapay zeka modelleri tek başlarına değer yaratmaz ve bunları etkili bir şekilde devreye almak yalnızca teknik bilgiden fazlasını gerektirir. Veri bilimi ekipleri, iş anlayışı, veri anlayışı, veri hazırlama, modelleme, değerlendirme ve dağıtımı kapsayan Veri Madenciliği için Endüstriler Arası Standart Süreç (CRISP-DM) gibi standart çerçeveleri kullanarak modeller oluşturmaya odaklanırken, RevOps bu modellerin gerçek iş öncelikleriyle uyumlu olmasını sağlayan işlevdir.

Aslında, RevO'lar Yapay zeka dağıtım yaşam döngüsünün genellikle tipik bir veri bilimi ekibinden daha büyük bir kısmına hakimdir. İş stratejisi ve teknik uygulama arasında bir tercüman görevi gören RevOps, KPI'ları tanımlamaya, GTM hedeflerini netleştirmeye ve doğru veri girişlerini oluşturmaya yardımcı olur. Bir model oluşturulduktan sonra RevOps, çıktılarını gerçek dünya iş mantığıyla doğrular, mevcut GTM sistemlerine yerleştirir, satış ve pazarlama iş akışlarını buna göre otomatikleştirir ve gelir ekiplerini ortaya çıkan içgörüleri nasıl yorumlayıp bunlara göre hareket edecekleri konusunda eğitir.

Bu bağlayıcı işlev olmadan, yapay zeka modelleri yüksek potansiyelli raf ürünleri olarak hizmet vermeye devam etme riskiyle karşı karşıyadır.

Stratejik Uyum Somut Yatırım Getirisini Artırır

Yapay zekadan gerçek değer elde etmek için RevOps ve veri bilimi ekiplerinin üç temel alanda uyumlu olması gerekir: kullanım durumları, veri yönetimi ve rol netliği.

Müşteri yaşam döngüsünün her aşaması için uygun bir Yapay Zeka/Makine Öğrenimi kullanım örneği mevcuttur. İster talep oluşturma, ister müşteri kaybı tahmini veya müşteri genişletme olsun, yapay zeka, temel makine öğrenimi modellerinden gelişmiş üretken yapay zekaya kadar tüm yaşam döngüsü boyunca etki yaratabilir.

Veri paylaşımı, RevOps ve veri bilimi ekipleri arasında yapay zeka uyumunu sağlamak için de kritik öneme sahiptir. Bu ekipler, paylaşılan veri tanımları üzerinde uyum sağlayarak ve ihtiyaç duydukları bilgilere erişmek için kurumsal erişimlerini birleştirerek yapay zeka başarısını artıracak sağlam ve birleşik veri kümeleri oluşturabilirler.

Bu hareketler boyunca netleştirilmiş roller ve kulvarlar kilit öneme sahip olup, her ekip yapay zekayı iş sonuçlarına bağlamada aktif rol oynar. RevOps, kullanım senaryolarını ortaya çıkararak, KPI'ları şekillendirerek ve model çıktılarının eyleme geçirilebilir olmasını sağlayarak iş tercümanı görevi görür. Bu arada, veri bilimi ekipleri, çalışmalarının büyümeyi teşvik etmek için daha geniş kurumsal hedeflerle uyumlu olmasını sağlamak amacıyla yakından takip eder.

İş Burada Bitmiyor

RevOps ve veri bilimi arasındaki uyumu sağlamak, iş birliği toplantıları düzenlemek ve e-posta alışverişinde bulunmakla sınırlı değildir. Gerçek ekip entegrasyonu, karşılıklı ve sürekli öğrenmeye ve çabaya bağlıdır.

Üst düzey RevOps ekipleri, iş zekası ve veri ambarı, self servis otomasyon ve analitik, sistem yönetimi ve yapılandırması ve BT yazılım geliştirme desteği gibi alanlarda daha derinlemesine araştırma yaparak, iş çeviri yeteneklerini geliştirmek için teknik bilgilerini giderek daha da geliştiriyor. Daha teknik konularda derinlemesine bilgi sahibi olan RevOps, yapay zeka konusunda daha fazla bilgi edinebilir ve başarıya ulaşmak için veri bilimi ekiplerinin dilini konuşabilir.

Bu arada, üst düzey veri bilimi ekipleri, pazar değişimleri yaşanırken üst düzey yöneticilerin nelerden bahsettiği ve önceliklendirdiği de dahil olmak üzere, değişen iş ihtiyaçlarını ve hedeflerini anlamak için RevOps ile uyum içinde çalışmaya devam ediyor. Bu, veri biliminin sahada daha fazla zaman geçirdiği, birlikte çalışmalara katıldığı, müşteri görüşmeleri gerçekleştirdiği ve değer yaratma konusunda daha derin ve bütünsel bir anlayış kazanmak için çözümlere son kullanıcı perspektifinden baktığı anlamına geliyor.

Yapay Zekayı RevOps ile Operasyonel Hale Getirmenin Zamanı Geldi

Yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak, daha fazla veri, daha iyi modeller veya daha büyük yatırımlar meselesi değildir; asıl mesele, temel işlevleri gerçek bir etki yaratmak için bir araya getirmektir. Teknik yetenek ve ticari uygulama arasında köprü görevi gören RevOps, veri bilimi ekipleriyle birlikte çalışarak yapay zeka girişimlerinin yalnızca deneysel olmadığını garanti eder. Yüksek etkili kullanım durumlarını tanımlamaktan ve doğru veri temellerini oluşturmaktan, GTM organizasyonu genelinde dağıtım ve benimsemeyi yönlendirmeye kadar, RevOps, yapay zekayı basit bir fikirden gerçek bir büyüme itici gücüne dönüştürme yeteneğine sahiptir.