Modern yapay zeka platformlarına, gelişmiş modellere ve yetenekli veri bilimcisi yeteneklerine önemli yatırımlar yapılmasına rağmen, birçok iş lideri bu girişimlerin tam değerini henüz tanımamıştır. Yapay zeka vaat ettiği tüm sözler için, ne yazık ki bir gerçek kalır: çok fazla model, özellikle kritik pazara çıkış (GTM) işlevlerinde, kanıt kavramının ötesine geçmez.

Sorun, teknoloji itself değil, model geliştirme ve iş yürütmesi arasındaki boşluktur. Alexander Group’un yakın tarihli bir araştırması, şirketlerin %83’ünün ilgili kullanım örneklerinin eksikliğini, yapay zeka’ya daha fazla yatırım yapmama nedeninin en önemli nedeni olarak gösterdi. Bu, yapay zeka’nın ROI zorluğunun veri ile ilgili olmayabileceğini, stratejik uyuma ilişkin olabileceğini öne sürüyor.

Yapay zekayı deneyselden operasyonel hale getirmek, işin tüm alanlarından, özellikle gelir operasyonlarından (RevOps) destek gerektirir. Kullanım örneklerini tanımlamadan dağıtım hazırlığına kadar, RevOps yapay zeka’nın değer boşluğunu köprüleyebilir ve bir olasılık dünyasını açabilir.

RevOps + Veri Bilimi = Yapay Zeka Başarısı

Yapay zeka modelleri kendiliğinden değer yaratmaz ve bunları etkili bir şekilde dağıtmak için sadece teknik bilgiye ihtiyaç yoktur. Veri bilimcisi ekipleri, Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) gibi standart çerçeveler kullanarak modeller oluştururken – iş anlaşması, veri anlaşması, veri hazırlığı, modelleme, değerlendirme ve dağıtımdan oluşur – RevOps, bu modellerin gerçek iş öncelikleriyle uyumlu olmasını sağlayan işleve sahiptir.

Aslında, RevOps genellikle bir veri bilimcisi ekibinden daha fazla yapay zeka dağıtım yaşam döngüsüne sahiptir. İş stratejisi ve teknik yürütme arasında bir çevirmen olarak, RevOps KPI’leri tanımlamaya, GTM hedeflerini netleştirmeye ve doğru veri girişlerini toplamak için yardımcı olur. Bir model oluşturulduktan sonra, RevOps çıktı sonuçlarını gerçek dünya iş mantığına karşı doğrular, mevcut GTM sistemlerine entegre eder, satış ve pazarlama iş akışlarını otomatikleştirir ve gelir ekiplerini elde edilen içgörülerden yararlanmak için eğitir.

Bu bağlantılı işlev olmadan, yapay zeka modelleri yüksek potansiyelli raflarda kalma riskini taşır.

Stratejik Uyum Somut ROI Sürer

Yapay zeka’dan gerçek değer elde etmek için, RevOps ve veri bilimcisi ekipleri üç ana alanda uyumlu olmalıdır: kullanım örnekleri, veri yönetimi ve rol netliği.

Müşteri yaşam döngüsünün her aşamasında ilgili bir yapay zeka/ML kullanım örneği vardır. Talep oluşturma, müşteri kaybı tahmini veya müşteri genişletme ile ilgili olsun, yapay zeka tüm yaşam döngüsü boyunca, temel makine öğrenimi modellerinden gelişmiş üreteç yapay zekaya kadar etki yaratabilir.

Veri paylaşımı da RevOps ve veri bilimcisi ekipleri arasında yapay zeka uyumu sağlamak için kritiktir. Bu ekipler birlikte, paylaşılan veri tanımlarına uyumlu olarak ve organizasyonel erişimlerini kullanarak gerekli bilgileri erişerek güçlü, birleşik veri kümeleri oluşturabilir ve yapay zeka başarısını sürdürebilir.

Rollerin ve yüzme şeritlerinin netleştirilmesi bu hareketler boyunca kilit öneme sahiptir, her ekibin yapay zeka’yı iş sonuçlarına bağlamak için aktif olarak katılması gerekir. RevOps, kullanım örneklerini ortaya çıkaran, KPI’leri şekillendiren ve model çıktılarının eyleme geçirilebilir olmasını sağlayan iş çevirmeni olarak görev yapar. Veri bilimcisi ekipleri ise daha geniş organizasyonel hedeflere ulaşmak için büyümeyi sürdürecek şekilde çalışmaya devam eder.

İş Burada Bitmez

RevOps ve veri bilimcisi ekipleri arasındaki uyumu sağlamak, yalnızca işbirliği toplantıları düzenlemek ve e-posta alışverişi yapmakla bitmez. Gerçek takım entegrasyonu, birbirlerine sürekli öğrenme ve çaba gerektirir.

En iyi RevOps ekipleri, iş çevirme yeteneklerini geliştirmek için teknik bilgilerini artırmaya çalışıyor, iş zekası, veri ambarı, self-service otomasyonu ve analitik, sistem yöneticisi ve yapılandırma, ve BT yazılım geliştirme desteği gibi alanlara daha derinlemesine giriyor. Daha teknik konularda derinlemesine bilgi ile, RevOps daha fazla içgörü elde edebilir ve veri bilimcisi ekiplerinin dilini konuşabilir ve başarıyı sürdürebilir.

Bu arada, en iyi veri bilimcisi ekipleri, işin gereksinimlerini ve hedeflerini anlamak için RevOps ile birlikte çalışmaya devam ediyor, C-suit’in neler konuştuğunu ve önceliklendirdiğini takip ediyor ve pazar değişiklikleri meydana geldiğinde bunları izliyor. Bu, veri bilimcilerinin daha fazla zamanını sahada geçirdiği, müşteri görüşmeleri yaptıkları, müşteri görüşmelerine katıldıkları ve son kullanıcı perspektifinden çözümlere baktıkları anlamına gelir, böylece değer yaratımını daha derinlemesine ve bütüncül bir şekilde anlarlar.

RevOps ile Yapay Zekayı İşletme Zamanı

Yapay zeka’nın tam potansiyelini açığa çıkarmak, daha fazla veri, daha iyi modeller veya daha büyük yatırımlarla ilgili bir sorun değil, temel iş fonksiyonlarını gerçek bir etkiye ulaştırmakla ilgilidir. Teknik yetenek ve ticari yürütme arasında köprü olarak, RevOps – veri bilimcisi ekipleriyle birlikte – yapay zeka girişimlerinin yalnızca deneysel olmadığını sağlar. Yüksek etkiye sahip kullanım örneklerini tanımlamadan, doğru veri temelini şekillendirmeye, GTM organizasyonu genelinde dağıtım ve benimsemeyi sürdürecek şekilde, RevOps yapay zekayı basit bir fikir olmaktan gerçek bir büyüme sürücüsü haline getirebilir.