Незважаючи на значні інвестиції в сучасні платформи штучного інтелекту, передові моделі та кваліфікованих фахівців з обробки даних, багато бізнес-лідерів ще не усвідомили повної цінності цих ініціатив. Незважаючи на всі перспективи, які пропонує штучний інтелект, одна сумна правда залишається: занадто багато моделей ніколи не доходять до етапу підтвердження концепції, особливо у критично важливих функціях виведення на ринок (GTM).

Проблема полягає не в самій технології, а радше в розриві між розробкою моделі та її реалізацією. Нещодавнє дослідження Alexander Group показало, що 83% компаній називають брак відповідних варіантів використання як головна причина, чому вони більше не інвестують у штучний інтелектЦе говорить про те, що проблема рентабельності інвестицій (ROI) для штучного інтелекту може бути пов'язана не з даними, а зі стратегічним узгодженням.

Перехід ШІ від експериментального до операційного рівня вимагає підтримки з усіх сфер бізнесу, починаючи з операцій з доходами (RevOps). Від визначення варіантів використання до забезпечення готовності до розгортання, RevOps може допомогти подолати розрив у цінності ШІ та відкрити світ можливостей.

RevOps + Data Science = Успіх у сфері штучного інтелекту

Моделі штучного інтелекту самі по собі не створюють цінності, і їх ефективне розгортання вимагає більше, ніж просто технічної підкованості. Хоча команди з обробки даних зосереджуються на створенні моделей за допомогою стандартних фреймворків, таких як Міжгалузевий стандартний процес інтелектуального аналізу даних (CRISP-DM), що охоплює розуміння бізнесу, розуміння даних, підготовку даних, моделювання, оцінку та розгортання, RevOps – це функція, яка забезпечує відповідність цих моделей фактичним бізнес-пріоритетам.

Насправді, RevOps часто відповідає за більшу частину життєвого циклу розгортання штучного інтелекту, ніж типова команда з обробки даних. Виступаючи посередником між бізнес-стратегією та технічним виконанням, RevOps допомагає визначати ключові показники ефективності (KPI), уточнювати цілі GTM та підбирати правильні вхідні дані. Після побудови моделі RevOps перевіряє її результати на відповідність реальній бізнес-логіці, вбудовує її в існуючі системи GTM, автоматизує робочі процеси збуту та маркетингу, а також навчає команди з доходів інтерпретувати отримані висновки та діяти на їх основі.

Без цієї сполучної функції моделі штучного інтелекту ризикують продовжувати служити перспективним запасом.

Стратегічне узгодження забезпечує відчутну рентабельність інвестицій

Щоб отримати реальну цінність від штучного інтелекту, команди RevOps та Data Science повинні узгодити свою роботу у трьох ключових сферах: варіанти використання, управління даними та чіткість ролей.

Для кожного етапу життєвого циклу клієнта існує відповідний варіант використання ШІ/МО. Незалежно від того, чи йдеться про генерування попиту, прогнозування відтоку клієнтів чи розширення клієнтської бази, ШІ може впливати на весь життєвий цикл, охоплюючи як базові моделі машинного навчання, так і передовий генеративний ШІ.

Обмін даними також є критично важливим для забезпечення узгодженості ШІ між командами RevOps та Data Science. Разом ці команди можуть створювати надійні, уніфіковані набори даних для досягнення успіху в галузі ШІ, узгоджуючи спільні визначення даних та використовуючи спільний організаційний охоплення для доступу до необхідної інформації.

Чітко визначені ролі та «плавальні доріжки» є ключовими в цих рухах, де кожна команда активно бере участь у пов’язуванні ШІ з бізнес-результатами. RevOps виступає бізнес-перекладачем, виявляючи варіанти використання, формуючи ключові показники ефективності (KPI) та забезпечуючи практичність результатів моделі. Тим часом команди з обробки даних тісно співпрацюють, щоб забезпечити відповідність своєї роботи ширшим цілям організації для стимулювання зростання.

Робота на цьому не зупиняється

Забезпечення узгодженості між RevOps та наукою про дані не обмежується проведенням спільних зустрічей та обміном електронними листами. Справжня інтеграція команди залежить від взаємного, постійного навчання та зусиль.

Найкращі команди RevOps дедалі більше вдосконалюють свої технічні знання, щоб покращити можливості бізнес-перекладу, глибше занурюючись у такі галузі, як бізнес-аналітика та сховища даних, автоматизація та аналітика самообслуговування, системне адміністрування та налаштування, а також підтримка розробки ІТ-програмного забезпечення. Маючи глибокі знання з більш технічних тем, RevOps можуть отримати ще більше розуміння роботи зі штучним інтелектом та розмовляти мовою команд, що спеціалізуються на аналізі даних, для досягнення успіху.

Тим часом, провідні команди з обробки даних продовжують працювати в ногу з RevOps, щоб розуміти потреби та цілі бізнесу, що змінюються, зокрема те, про що говорить керівництво та що пріоритезує в міру змін на ринку. Це означає, що фахівці з обробки даних проводять більше часу в польових умовах, беруть участь у супроводі, проводять інтерв'ю з клієнтами та розглядають рішення з точки зору кінцевого користувача, щоб отримати глибше, цілісне розуміння створення цінності.

Час впроваджувати штучний інтелект за допомогою RevOps

Розкриття повного потенціалу штучного інтелекту — це не питання більшої кількості даних, кращих моделей чи навіть більших інвестицій, а об’єднання основних бізнес-функцій для досягнення реального результату. Виступаючи містом між технічними можливостями та комерційним виконанням, RevOps — разом із командами з обробки даних — гарантує, що ініціативи у сфері штучного інтелекту не є просто експериментальними. Від визначення високоефективних варіантів використання та формування правильної бази даних до стимулювання розгортання та впровадження в організації GTM, RevOps має здатність перетворити штучний інтелект з простої ідеї на справжній рушій зростання.