Незважаючи на значні інвестиції в сучасні платформи штучного інтелекту, передові моделі та кваліфіковані спеціалісти з науки про дані, багато бізнес-лідерів ще не визнали повну вартість цих ініціатив. Для всіх обіцянок штучного інтелекту залишається одна невдала правда: занадто багато моделей ніколи не виходять за межі стадії доказу концепції, особливо в критичних функціях виходу на ринок (GTM).

Проблема не в самій технології, а радше в розриві між розробкою моделі та бізнес-виконанням. За останніми дослідженнями Alexander Group, 83% компаній називають відсутність відповідних випадків використання причиною, по якій вони не інвестують далі в штучний інтелект. Це свідчить про те, що проблема ROI штучного інтелекту може бути не в даних, а в стратегічному вирівнюванні.

Переведення штучного інтелекту з експериментального на оперативний вимагає підтримки з усіх напрямків бізнесу, починаючи з операцій з доходами (RevOps). Від визначення випадків використання до забезпечення готовності до розгортання, RevOps може допомогти звузити розрив вартості штучного інтелекту та розблокувати світ можливостей.

RevOps + Наука про дані = Успіх штучного інтелекту

Моделі штучного інтелекту не створюють вартість самостійно, а їх ефективне розгортання вимагає не тільки технічної кмітливості. Хоча команди науки про дані займаються будівництвом моделей за допомогою стандартних каркасів, таких як CRISP-DM, що охоплює розуміння бізнесу, розуміння даних, підготовку даних, моделювання, оцінку та розгортання, RevOps є функцією, яка забезпечує те, що ці моделі вирівнюються з дійсними бізнес-пріоритетами.

Фактично, RevOps часто володіє більшим циклом розгортання штучного інтелекту, ніж типова команда науки про дані. Діяючи як перекладач між бізнес-стратегією та технічним виконанням, RevOps допомагає визначити KPI, уточнити цілі GTM, та підібрати правильні вхідні дані. Як тільки модель побудована, RevOps перевіряє її вихідні дані проти реальної бізнес-логіки, вбудовує її в існуючі системи GTM, автоматизує робочі процеси продажів та маркетингу навколо неї, та навчає команди доходів, як інтерпретувати та діяти на основі отриманих висновків.

Без цієї з’єднувальної функції моделі штучного інтелекту ризикують продовжувати служити високопотенційним програмним забезпеченням на полиці.

Стратегічне вирівнювання забезпечує осяжний ROI

Для отримання дійсної вартості від штучного інтелекту, RevOps та команди науки про дані повинні вирівняти три ключові області: випадки використання, управління даними та ясність ролей.

Існує відповідний випадок використання штучного інтелекту/машинного навчання для кожного етапу життєвого циклу клієнта. Чи то боротьба з генерацією попиту, прогнозуванням відмов чи розширенням клієнтів, штучний інтелект може створити вплив по всьому життєвому циклу, від базових моделей машинного навчання до передових генеративних моделей штучного інтелекту.

Обмін даними також критичний для забезпечення вирівнювання штучного інтелекту між RevOps та командами науки про дані. Разом ці команди можуть побудувати потужні, об’єднані набори даних для забезпечення успіху штучного інтелекту, вирівнюючи спільні визначення даних та використовуючи свій об’єднаний організаційний охват для доступу до необхідної інформації.

Кларифіковані ролі та смуги руху ключові протягом цих рухів, з кожною командою, що активно бере участь у зв’язуванні штучного інтелекту з бізнес-результатами. RevOps служить бізнес-перекладачем, висуваючи випадки використання, формулюючи KPI, та забезпечуючи те, що вихідні дані моделей є дієвими. Тим часом команди науки про дані залишаються у тісному контакті, щоб забезпечити свою роботу вирівнюється з більш широкими організаційними цілями для стимулювання зростання.

Робота не зупиняється там

Забезпечення вирівнювання між RevOps та командами науки про дані не закінчується проведенням спільних зустрічей та обміном електронними листами. Істинна інтеграція команд залежить від взаємного, безперервного навчання та зусиль.

Найкращі команди RevOps все частіше підвищують свій технічний рівень знань, щоб поліпшити свої бізнес-перекладачі можливості, заглиблюючись у такі області, як бізнес-інтелект та зберігання даних, самообслуговуюча автоматизація та аналіз, системна адміністрація та конфігурація, а також підтримка розробки програмного забезпечення. З глибокими знаннями технічних тем RevOps може витягнути ще більше висновків з штучного інтелекту та говорити мовою команд науки про дані, щоб забезпечити успіх.

Тим часом найкращі команди науки про дані залишаються у тісному контакті з RevOps, щоб зрозуміти еволюційні бізнес-потреби та цілі, включаючи те, про що говорить керівництво компанії та що пріоритезується при зміні ринкових умов. Це означає, що команди науки про дані проводять більше часу у полі, беруть участь у поїздках, проводять інтерв’ю з клієнтами та розглядають рішення з точки зору кінцевого користувача, щоб отримати глибше, цілісне розуміння створення вартості.

Час оперативізувати штучний інтелект з RevOps

Розблокування повної потенції штучного інтелекту не є питанням більше даних, кращих моделей чи навіть більших інвестицій – це питання про те, щоб привести разом основні бізнес-функції для створення дійсного впливу. Діяючи як міст між технічною можливістю та комерційним виконанням, RevOps – разом з командами науки про дані – забезпечує те, що ініціативи штучного інтелекту не є тільки експериментальними. Від визначення випадків високого впливу та формування правильної основи даних до забезпечення розгортання та прийняття по всій організації GTM, RevOps має можливість перетворити штучний інтелект з простої ідеї на справжній драйвер зростання. Від визначення високовпливових випадків використання та формування правильної основи даних до забезпечення розгортання та прийняття по всій організації GTM, RevOps має можливість перетворити штучний інтелект з простої ідеї на справжній драйвер зростання.