尽管在现代人工智能平台、先进模型和高技能数据科学人才方面投入了大量资金，许多企业领导者仍未充分认识到这些举措的价值。尽管人工智能前景光明，但一个令人遗憾的事实依然存在：太多模型从未突破概念验证阶段，尤其是在关键的上市 (GTM) 环节。

问题不在于技术本身，而在于模型开发与业务执行之间的差距。Alexander Group 最近的一项研究发现，83% 的公司认为缺乏相关的用例，因为 他们没有进一步投资人工智能的首要原因这表明人工智能的投资回报率挑战可能与数据无关，而与战略协调有关。

将 AI 从实验阶段推进到实际运营阶段，需要企业各个领域的支持，首先是收益运营 (RevOps)。从定义用例到确保部署就绪，RevOps 可以帮助弥合 AI 的价值差距，开启无限可能的世界。

RevOps + 数据科学 = AI 成功

AI 模型本身并不能创造价值，有效部署这些模型需要的不仅仅是技术知识。数据科学团队专注于使用标准框架（例如跨行业数据挖掘标准流程 (CRISP-DM)）构建模型——涵盖业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署——而 RevOps 则致力于确保这些模型与实际业务优先级保持一致。

事实上， 翻新运营 通常比典型的数据科学团队拥有更多 AI 部署生命周期。RevOps 充当业务战略与技术执行之间的桥梁，帮助定义关键绩效指标 (KPI)、明确 GTM 目标并筛选合适的数据输入。模型构建完成后，RevOps 会根据实际业务逻辑验证其输出，将其嵌入到现有的 GTM 系统中，围绕该模型自动化销售和营销工作流程，并培训收益团队如何解读和运用由此产生的洞察。

如果没有这种连接功能，人工智能模型就有可能继续沦为高潜力的搁置软件。

战略协调推动切实的投资回报

为了从 AI 中获得真正的价值，RevOps 和数据科学团队必须在三个关键领域保持一致：用例、数据管理和角色清晰度。

客户生命周期的每个阶段都有相关的AI/ML用例。无论是处理需求生成、客户流失预测还是客户拓展，AI都能在整个生命周期中产生影响，涵盖从基础机器学习模型到高级生成式AI。

数据共享对于确保 RevOps 和数据科学团队之间的 AI 协调一致也至关重要。这些团队可以共同构建强大、统一的数据集，通过协调共享数据定义，并利用其整合的组织覆盖范围来获取所需信息，从而推动 AI 的成功。

明确角色和泳道是贯穿这些流程的关键，每个团队都积极参与，将AI与业务成果紧密结合。RevOps 充当业务翻译，提供用例、制定关键绩效指标 (KPI)，并确保模型输出切实可行。与此同时，数据科学团队保持密切参与，确保其工作与更广泛的组织目标保持一致，从而推动业务增长。

工作不止于此

确保 RevOps 与数据科学之间的协调一致，并不仅仅局限于召开协作会议和交换电子邮件。真正的团队整合依赖于相互的、持续的学习和努力。

顶尖的 RevOps 团队正在不断提升技术知识，以提升其业务转化能力，深入研究商业智能和数据仓库、自助服务自动化和分析、系统管理和配置以及 IT 软件开发支持等领域。凭借对更多技术主题的深入了解，RevOps 团队能够利用 AI 获取更多洞察，并运用数据科学团队的语言来推动成功。

与此同时，顶尖数据科学团队与 RevOps 保持步调一致，以了解不断变化的业务需求和目标，包括高管层正在讨论的内容以及随着市场变化而确定的优先事项。这意味着数据科学团队需要投入更多时间在现场，参与现场工作，进行客户访谈，并从最终用户的角度审视解决方案，从而对价值创造有更深入、更全面的理解。

是时候利用 RevOps 实现 AI 运营了

释放 AI 的全部潜力并非在于拥有更多数据、改进模型或加大投资，而在于整合核心业务功能，从而产生真正的影响。RevOps 充当技术能力与商业执行之间的桥梁，与数据科学团队携手合作，确保 AI 计划不仅限于实验阶段。从定义高影响力用例、构建合适的数据基础，到推动 GTM 组织内的部署和采用，RevOps 能够将 AI 从单纯的想法转化为真正的增长动力。