Revoluce umělé inteligence je tady – Jak mohou poskytovatelé spravovaných služeb (MSP) nastartovat její zavádění ve firmách

Poskytovatelé spravovaných služeb (MSP) byli vždy architekty technologických ekosystémů klientů a vyvažovali spolehlivost a bezpečnost. S tím, jak umělá inteligence mění obchodní očekávání, se tato role vyvíjí v něco strategičtějšího.

Generativní umělá inteligence se rychle změnila z pouhého aspiračního cíle na ústředním bodem revoluce digitální transformaceVětšina podniků napříč odvětvími, velkých i malých, dychtí po zavedení této technologie do svých obchodních procesů poté, co se dozvěděla o široce slibovaných nárůstech produktivity, které „transformují podniky“ a zvýší tržby.

Ale realizace těchto výhod se nestane přes noc. Z praxe ve společnosti Sherweb s poskytovateli spravovaných služeb (MSP) jsme zjistili, že ačkoli přibližně 70 % malých a středních podniků aktivně usiluje o integraci umělé inteligence, jak ony, tak i firmy, kterým slouží, musí udělat základní práci, než umělá inteligence bude moci mít skutečný dopad.

Naštěstí položení těchto základů a připravenost na umělou inteligenci nemusí trvat dlouho. Zde jsou čtyři kroky, které mohou poskytovatelé spravovaných služeb (MSP) provést, aby se jejich aspirace na umělou inteligenci staly skutečností za pouhých 90 dní.

1. Překlenout propast mezi izolovanými zdroji dat.

I když většina podniků dat stěží považuje za nedostatek, informace jsou obvykle fragmentované a rozptýlené mezi různými systémy a kanály. To ztěžuje trénování a optimalizaci modelů umělé inteligence pro specifické potřeby podniků.

Vzhledem k tomu, že vytvoření jednoho holistického prostoru, kde budou všechna data bezpečně uložena, je rozsáhlejší projekt, mohou společnosti, aby mohly okamžitě začít naplňovat ambice umělé inteligence, nastavit dočasné konektory, které překlenou propast mezi zdroji dat. Spojením specifických, bezpečných datových sad a jejich spojením může umělá inteligence rychle přistupovat k datovým bodům, které potřebuje ke správnému fungování.

Například pokud se aplikace umělé inteligence používá k automatizaci zákaznické podpory, mohou poskytovatelé spravovaných služeb (MSP) propojit externí a místní zdroje dat související s touto funkcí, jako jsou například tikety žádostí o podporu, aby nastartovali svůj program umělé inteligence.

2. Zvyšte bezpečnostní zdi pro ochranu dat.

Pro jakoukoli společnost, ochrana dat před bezpečnostními hrozbami by měly mít na paměti, ať už implementují umělou inteligenci, či nikoli. A i když má umělá inteligence spoustu výhod, tato technologie není vždy bez chyb, což znamená, že existuje riziko úniku dat.

Aby se před tím zabránilo, mohou poskytovatelé spravovaných služeb (MSP) omezit přístup umělé inteligence a zavést modely pouze do datových sad nezbytných pro její výkon. Omezení přístupu umělé inteligence k citlivým informacím je zásadní, zejména předtím, než jsou všechna firemní data zkontrolována a vyčištěna. Zdroje dat s vyšším rizikem lze řádně prověřit, zatímco umělá inteligence pracuje s vyčištěnými daty.

3. Určete, kde bude mít umělá inteligence největší dopad na podnikání.

Jakmile jsou vyřešeny veškeré bezpečnostní obavy a umělá inteligence má přístup k datům, která potřebuje k fungování, mohou firmy začít identifikovat oblasti, kde bude mít největší okamžitý dopad na jejich každodenní podnikání.

Zatímco firmy obvykle mají na mysli několik úkolů a případů použití v oblasti umělé inteligence, ve spěchu s nasazením nástrojů umělé inteligence mnoho podniků přehlíží větší otázku: jak umělá inteligence změní to, co se v první řadě vyplatí automatizovat.

Pro skutečné zjištění přínosů implementace umělé inteligence je nezbytné provést hloubkovou analýzu oblastí, kde by umělá inteligence mohla být nejpřínosnější.

Cílová oblast se bude lišit od firmy k firmě, ale umělou inteligenci lze začlenit do čehokoli od integrace Copilota od zefektivnění každodenních pracovních postupů až po vytváření přizpůsobenějších případů užití. Všechny funkce lze také nejprve otestovat s menšími podskupinami ve společnosti. Pokud zaznamenají úspěch, může je firma zavést v celé společnosti.

4. Prolomit datové bariéry pro vytvoření holistického základu pro provoz umělé inteligence.

Data jsou klíčem k umělé inteligenciAby se společnost skutečně zaměřila na umělou inteligenci, musí být data z celé organizace centralizována na jednom a přístupném místě.

Jakmile firmy začnou v krátkodobém horizontu implementovat umělou inteligenci prostřednictvím výše uvedených kroků, měly by současně pracovat na budování této zastřešující datové infrastruktury. Jakmile je zavedena, poskytovatelé spravovaných služeb (MSP) mohou odstranit dočasné bariéry, které předem nainstalovali, a poskytnout tak umělé inteligenci přístup k jakýmkoli datovým bodům, které může potřebovat k dosažení svých stanovených cílů.

Úspěch v oblasti umělé inteligence není jen o přijetí technologií. Jde o provozní připravenost a změnu myšlení. Vzhledem k tomu, že se umělá inteligence stále více zakořeňuje v naší společnosti, tento čtyřstupňový přístup umožní poskytovatelům spravovaných služeb dosáhnout počáteční rychlosti potřebné k okamžité konkurenceschopnosti a zároveň je nasměruje na cestu k dlouhodobějším výhodám s vývojem technologií.