尽管在现代 AI 平台、先进模型和数据科学人才方面投入了大量资金，许多商业领袖仍然没有认识到这些举措的全部价值。对于 AI 所承诺的所有可能性，一个不幸的真相仍然存在：太多模型从未超越了概念验证阶段，尤其是在关键的市场营销（GTM）功能中。

问题不在于技术本身，而在于模型开发和业务执行之间的差距。最近的 Alexander Group 研究发现，83% 的公司认为缺乏相关的使用案例是他们不进一步投资 AI 的主要原因。这表明 AI 的 ROI 挑战可能不是关于数据的问题，而是关于战略对齐的问题。

将 AI 从实验转变为操作需要整个业务的支持，首先是收入运营（RevOps）。从定义使用案例到确保部署准备就绪，RevOps 可以帮助弥合 AI 的价值差距，解锁一个全新的可能性世界。

RevOps + 数据科学 = AI 成功

AI 模型本身不会带来价值，有效地部署它们需要的不仅仅是技术专长。虽然数据科学团队使用标准框架（如跨行业标准数据挖掘流程（CRISP-DM））构建模型，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署，RevOps 是确保这些模型与实际业务优先级对齐的功能。

事实上，RevOps通常拥有比典型的数据科学团队更大的 AI 部署生命周期。作为业务战略和技术执行之间的翻译者，RevOps 帮助定义关键绩效指标（KPI）、阐明 GTM 目标，并策划合适的数据输入。一旦模型构建完成，RevOps 会将其输出与现实世界的业务逻辑进行验证，将其嵌入现有的 GTM 系统中，自动化销售和营销工作流，并训练收入团队如何解释和采取相应的措施。

没有这种连接功能，AI 模型就有可能继续作为高潜力的货架软件。

战略对齐推动有形的 ROI

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对齐：使用案例、数据管理和角色清晰度。

在客户生命周期的每个阶段，都存在一个相关的 AI/ML 使用案例。不论是解决需求生成、客户流失预测还是客户扩张，AI 都可以在整个生命周期中推动影响，从基本的机器学习模型到先进的生成式 AI。

数据共享对于确保 RevOps 和数据科学团队之间的 AI 对齐也至关重要。这些团队可以共同建立强大的、统一的数据集，以推动 AI 的成功，通过对齐共享的数据定义并利用他们的综合组织范围来访问所需的信息。

在这些动作中，澄清的角色和泳道至关重要，每个团队都积极地参与将 AI 与业务成果联系起来。RevOps 通过表面使用案例、塑造 KPI 和确保模型输出是可采取行动的，担任业务翻译者。同时，数据科学团队密切合作，以确保他们的工作与更广泛的组织目标保持一致，以推动增长。

工作还没有结束

确保 RevOps 和数据科学团队之间的对齐并不止于举行协作会议和交换电子邮件。真正的团队集成取决于相互的、持续的学习和努力。

顶级 RevOps 团队正在增加他们的技术知识，以提高他们的业务翻译能力，深入研究业务智能、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。随着对更多技术主题的深入了解，RevOps 可以从 AI 中获取更多的见解，并与数据科学团队交谈，以推动成功。

同时，顶级数据科学团队仍然与 RevOps 保持一致，以了解不断变化的业务需求和目标，包括 C 级高管正在讨论和优先考虑的内容，以及市场转变时的变化。这意味着数据科学正在花更多的时间进行实地考察，参与骑行，进行客户访谈，并从终端用户的角度观察解决方案，以获得对价值创造的更深入、更全面的理解。

是时候用 RevOps 运营化 AI 了

解锁 AI 的全部潜力并不是关于更多的数据、更好的模型，甚至更大的投资——而是关于将核心业务功能聚集在一起，以产生真正的影响。通过作为技术能力和商业执行之间的桥梁，RevOps——与数据科学团队一起——确保 AI 计划不仅仅是实验性的。从定义高影响力的使用案例和塑造合适的数据基础，到在整个 GTM 组织中推动部署和采用，RevOps 有能力将 AI 从一个简单的想法转变为真正的增长驱动器，execution, RevOps——与数据科学团队一起——确保 AI 计划不仅仅是实验性的。从定义高影响力的使用案例和塑造合适的数据基础，到在整个 GTM 组织中推动部署和采用，RevOps 有能力将 AI 从一个简单的想法转变为真正的增长驱动器。