Por Maria Geokezas, Diretor de Operações na Heinz Marketing

Nos últimos 18 meses, todos os líderes de receitas sentiram a mesma tensão: a IA já não é opcional, mas a maioria das organizações ainda luta para ir além dos pilotos e protótipos. Como COOs, estamos na interseção entre estratégia, execução e escala operacional, o que significa que somos nós que determinamos se a IA se tornará um verdadeiro gerador de receita ou permanecerá um conjunto disperso de experimentos.

O verdadeiro diferencial para a próxima geração de empresas B2B não será quem adotou a IA primeiro. Será quem construirá um modelo operacional de IA repetível e escalável que incorpore inteligência nos ritmos diários de marketing, vendas e sucesso do cliente.

Abaixo, descrevo como os COOs podem planejar e operacionalizar a IA para que ela se torne um motor de eficácia de receita, e não apenas uma coleção de ferramentas.

O que é um modelo operacional de IA – e por que ele é importante agora

Quando falamos de um “modelo operacional de IA”, estamos falando de algo maior que ferramentas. É a combinação de pessoas, processos, tecnologia, governança e cultura que garante que a IA seja aplicada de forma consistente e confiável em todo o mecanismo de receita.

E a urgência é real:

• 61% das organizações dizem que já estão reestruturando ou evoluindo seu modelo operacional de dados e análises devido ao impacto da IA.
• Ann Handley capta o espírito da mudança: “A IA é uma ferramenta… um robô empoleirado no nosso ombro, não o criador no teclado”.

O conceito de humanos aumentados pela IA dentro de um sistema projetado para velocidade e escala está no centro de um modelo moderno de operação de receitas.

Por que os pilotos de IA param

A maioria dos pilotos não falha porque a tecnologia não funciona. Eles falham porque a organização não está preparada para operacionalizá-los.

O Gartner prevê que mais de 40% dos projetos de IA da agência serão descartados até 2027 devido ao valor comercial pouco claro

A Forrester destaca algo semelhante nas organizações RevOps: muitas equipes implantam ferramentas de IA, mas falta o modelo operacional maduro necessários para escalá-los em processos, fluxos de dados e tomada de decisões.

Em outras palavras, as ferramentas de IA não são o gargalo – os modelos operacionais são. É precisamente aqui que os COOs agregam mais valor.

Os blocos de construção de um modelo operacional de IA escalável

1. Visão e definição de valor

Comece com uma articulação clara dos resultados de negócios que a IA suporta:

• Ciclos de receita mais rápidos
• Pipeline de maior qualidade
• Melhor previsão
• Custos de aquisição mais baixos
• Expansão mais forte de clientes

O Gartner recomenda que A estratégia de IA vai além da adoção de ferramentas em direção a um portfólio de iniciativas de IA integradas diretamente aos modelos operacionais de negócios.

Perguntas que os COOs devem fazer:

• Quais resultados de receita a IA influenciará?
• O que iremos medir?
• Quais casos de uso são mais importantes para nosso modelo de negócios?

2. Funções, responsabilidades e estrutura da equipe

A IA cria novas necessidades organizacionais:

• Quem é o dono do modelo de governança?
• Quem traduz os resultados da IA ​​em ações empresariais?
• Onde RevOps, Ops e Data formalizam responsabilidades multifuncionais?

A Forrester recomenda a introdução de um “arquiteto de processos de receita” para supervisionar fluxos de trabalho GTM interconectados.

PRÓXIMAS etapas do COO:

Defina a propriedade antes de dimensionar. A responsabilização ambígua é a maneira mais rápida de acabar com a adoção da IA.

3. Design de Processos e Fluxos de Trabalho

A IA não deveria ficar de lado. Deve ser integrado aos fluxos de trabalho. Mapeie como o trabalho é realizado e, em seguida, identifique as funções e transferências por quem/o que executa cada tarefa (humanos, máquinas ou IA).

Perguntas para planejar:

• Onde os humanos tomam decisões?
• Onde a IA gera insights ou automatiza tarefas?
• Como os fluxos de trabalho mudam quando a IA se torna o primeiro rascunho, e não a fonte final?

4. Infraestrutura de dados e tecnologia

“Entra lixo, sai lixo” torna-se dolorosamente verdadeiro com a IA. O Gartner observa que muitas organizações estão renovando seus dados e análises missão e funções especificamente devido às pressões da IA.

Considerações críticas do COO:

• Temos dados de receita unificados?
• Nossa pilha de tecnologia está integrada o suficiente para que os resultados da IA ​​fluam para as ferramentas de fluxo de trabalho?
• Temos um ModelOps ou processo de governança?

5. Métricas, Governança e Aprendizagem Contínua

Você precisa de métricas que mostrem a contribuição da IA ​​para resultados de receita – não apenas atividade:

• Criação de oportunidades influenciada por IA
• Redução do tempo de ciclo
• Aumento da expansão a partir de insights preditivos
• Melhorias na precisão das previsões

A governança inclui:

• Verificações de polarização
• Trilhas de auditoria
• Diretrizes de uso
• Avaliações de desempenho do modelo (no mínimo trimestralmente)

6. Gestão de Cultura e Mudança

Este pode ser o maior deles porque nenhum modelo operacional é escalável sem adoção cultural. Incorporar IA em seu modelo operacional não é apenas uma implementação de tecnologia – é uma pessoas e cultura transformação. Valores fundamentais como Clareza, consistência e empatia sustentar a integração bem-sucedida da IA.

• Clareza — As equipes devem compreender claramente por que a mudança está acontecendo, o que se espera delese como o sucesso será medido.
• Consistência — A fadiga da mudança é real. Os líderes devem manter uma comunicação regular e evitar começar do zero a cada trimestre. Como diz o blog: “Não reinicie seus esforços de mudança; em vez disso, encontre maneiras de iterar seus processos.”
• Empatia — Um dos maiores riscos na mudança da IA ​​é a percepção de deslocamento de empregos ou falta de relevância. O blog aconselha: “Saiba o que sua equipe teme… Fale sobre as necessidades deles antes que eles o façam.”

Etapas de ação do COO:

• Construa um ritmo de comunicação
• Normalizar a experimentação
• Invista na qualificação e na alfabetização
• Monitore a adoção, não apenas a produção

A adoção da IA ​​falha em organizações onde a cultura não é tratada como parte do modelo operacional.

O Mandato do Modelo Operacional

No final, o impacto da IA ​​nas equipas de receitas B2B não será determinado por quem adota o maior número de ferramentas, mas por quem constrói o modelo operacional de IA mais resiliente e integrado. Para os COOs, isso significa mudar a conversa de casos de uso individuais para sistemas e estruturas que permitem que a IA influencie fluxos de trabalho, tomada de decisões e alinhamento multifuncional.

Quando concebemos intencionalmente o modelo operacional, redefinindo funções, redesenhando fluxos de trabalho, fortalecendo as bases de dados e estabelecendo governação, a IA torna-se uma capacidade repetível e escalável, e não um esforço isolado. Se a cultura e as técnicas de gestão da mudança fizerem parte da abordagem, a IA é adotada de todo o coração e torna-se uma peça permanente na forma como o trabalho é realizado.

Interessado em aprender mais sobre a abordagem da Heinz Marketing para operacionalizar IA para equipes GTM? Adoraríamos ouvir de você.

Imagem cortesia de Grátis.

A postagem Como os COOs podem construir um modelo operacional de IA que realmente gere receita apareceu pela primeira vez no Heinz Marketing.