Mặc dù đầu tư đáng kể vào các nền tảng trí tuệ nhân tạo hiện đại, các mô hình tiên tiến và tài năng khoa học dữ liệu có kỹ năng, nhiều nhà lãnh đạo kinh doanh vẫn chưa nhận ra giá trị đầy đủ của những sáng kiến này. Đối với tất cả những hứa hẹn mà trí tuệ nhân tạo mang lại, một sự thật không may vẫn còn tồn tại: quá nhiều mô hình không bao giờ vượt qua giai đoạn chứng minh khái niệm, đặc biệt là trong các chức năng quan trọng đi thị trường (GTM).

Vấn đề không nằm ở công nghệ bản thân, mà là khoảng cách giữa phát triển mô hình và thực hiện kinh doanh. Nghiên cứu gần đây của Alexander Group cho thấy 83% công ty cho rằng thiếu các trường hợp sử dụng liên quan là lý do hàng đầu họ không đầu tư thêm vào trí tuệ nhân tạo. Điều này cho thấy thách thức ROI của trí tuệ nhân tạo có thể không liên quan đến dữ liệu – mà là về sự sắp xếp chiến lược.

Đưa trí tuệ nhân tạo từ thử nghiệm sang hoạt động đòi hỏi sự hỗ trợ từ tất cả các lĩnh vực của một doanh nghiệp, bắt đầu với hoạt động doanh thu (RevOps). Từ việc xác định các trường hợp sử dụng đến đảm bảo sự sẵn sàng triển khai, RevOps có thể giúp bắc cầu khoảng cách giá trị của trí tuệ nhân tạo và mở ra một thế giới khả năng.

RevOps + Khoa học Dữ liệu = Thành công Trí tuệ Nhân tạo

Các mô hình trí tuệ nhân tạo không tự tạo ra giá trị, và việc triển khai chúng một cách hiệu quả đòi hỏi hơn là chỉ kiến thức kỹ thuật. Trong khi các đội khoa học dữ liệu tập trung vào xây dựng mô hình bằng các khuôn khổ tiêu chuẩn như Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – bao gồm hiểu biết kinh doanh, hiểu biết dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình, đánh giá và triển khai – RevOps là chức năng đảm bảo những mô hình này phù hợp với các ưu tiên kinh doanh thực tế.

Trên thực tế, RevOps thường sở hữu nhiều hơn chu kỳ triển khai trí tuệ nhân tạo so với một đội khoa học dữ liệu thông thường. Hành động như một người dịch giữa chiến lược kinh doanh và thực hiện kỹ thuật, RevOps giúp xác định các chỉ số hiệu suất chính (KPI), làm rõ các mục tiêu GTM, và thu thập đúng dữ liệu đầu vào. Khi một mô hình được xây dựng, RevOps xác thực đầu ra của nó chống lại logic kinh doanh thực tế, nhúng nó vào các hệ thống GTM hiện có, tự động hóa các quy trình bán hàng và tiếp thị xung quanh nó, và đào tạo các đội doanh thu về cách giải thích và hành động dựa trên các thông tin thu được.

Nếu không có chức năng kết nối này, các mô hình trí tuệ nhân tạo có nguy cơ tiếp tục phục vụ như phần mềm có tiềm năng cao nhưng không được sử dụng.

Sắp xếp Chiến lược Đẩy mạnh ROI Cụ thể

Để thu được giá trị thực từ trí tuệ nhân tạo, RevOps và các đội khoa học dữ liệu phải sắp xếp theo ba lĩnh vực chính: các trường hợp sử dụng, quản lý dữ liệu và sự rõ ràng về vai trò.

Có tồn tại một trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo / học máy liên quan cho mỗi giai đoạn của chu kỳ khách hàng. Cho dù giải quyết việc tạo nhu cầu, dự đoán mất khách hàng, hoặc mở rộng khách hàng, trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra tác động trên toàn bộ chu kỳ, từ các mô hình học máy cơ bản đến trí tuệ nhân tạo tạo ra tiên tiến.

Chia sẻ dữ liệu cũng rất quan trọng để đảm bảo sự sắp xếp trí tuệ nhân tạo giữa RevOps và các đội khoa học dữ liệu. Cùng nhau, những đội này có thể xây dựng các tập dữ liệu mạnh mẽ, thống nhất để thúc đẩy thành công trí tuệ nhân tạo bằng cách sắp xếp các định nghĩa dữ liệu chung và tận dụng sự tiếp cận tổ chức kết hợp để truy cập thông tin họ cần.

Sự rõ ràng về vai trò và làn đường là chìa khóa trong suốt các chuyển động này, với mỗi đội tham gia tích cực vào việc gắn trí tuệ nhân tạo với kết quả kinh doanh. RevOps đóng vai trò là người dịch kinh doanh bằng cách đưa ra các trường hợp sử dụng, định hình KPI và đảm bảo đầu ra mô hình có thể hành động. Trong khi đó, các đội khoa học dữ liệu vẫn gắn bó chặt chẽ để đảm bảo công việc của họ phù hợp với các mục tiêu tổ chức rộng lớn hơn để thúc đẩy tăng trưởng.

Công việc Không Dừng lại ở Đó

Đảm bảo sự sắp xếp giữa RevOps và khoa học dữ liệu không kết thúc với việc tổ chức các cuộc họp hợp tác và trao đổi email. Sự tích hợp thực sự của đội phụ thuộc vào việc học hỏi và nỗ lực liên tục, lẫn nhau.

Các đội RevOps hàng đầu đang ngày càng tăng cường kiến thức kỹ thuật của họ để cải thiện khả năng dịch kinh doanh, đào sâu vào các lĩnh vực như thông minh kinh doanh và kho dữ liệu, tự động hóa và phân tích tự phục vụ, quản lý hệ thống và cấu hình, và hỗ trợ phát triển phần mềm IT. Với kiến thức sâu về các chủ đề kỹ thuật hơn, RevOps có thể rút ra thậm chí nhiều hơn thông tin với trí tuệ nhân tạo và nói ngôn ngữ của các đội khoa học dữ liệu để thúc đẩy thành công.

Trong khi đó, các đội khoa học dữ liệu hàng đầu vẫn gắn bó chặt chẽ với RevOps để hiểu nhu cầu và mục tiêu kinh doanh đang thay đổi, bao gồm cả những gì ban điều hành đang nói về và ưu tiên khi các chuyển biến thị trường xảy ra. Điều này có nghĩa là khoa học dữ liệu đang dành nhiều thời gian hơn trong lĩnh vực, tham gia vào các chuyến đi, tiến hành các cuộc phỏng vấn khách hàng và xem xét các giải pháp từ góc độ người dùng cuối để có được sự hiểu biết sâu sắc và toàn diện hơn về việc tạo ra giá trị.

Đã đến lúc Operational hóa Trí tuệ Nhân tạo với RevOps

Mở khóa toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo không phải là vấn đề về nhiều dữ liệu hơn, các mô hình tốt hơn, hoặc thậm chí đầu tư lớn hơn – mà là về việc đưa các chức năng kinh doanh cốt lõi lại với nhau để tạo ra tác động thực sự. Bằng cách hành động như cầu nối giữa khả năng kỹ thuật và thực hiện thương mại, RevOps – cùng với các đội khoa học dữ liệu – đảm bảo các sáng kiến trí tuệ nhân tạo không chỉ là thử nghiệm. Từ việc xác định các trường hợp sử dụng có tác động cao và định hình nền tảng dữ liệu phù hợp, đến việc thúc đẩy triển khai và áp dụng trên toàn tổ chức GTM, RevOps có khả năng biến trí tuệ nhân tạo từ một ý tưởng thành một động lực tăng trưởng thực sự.