Revoluce umělé inteligence je zde – Jak MSP mohou urychlit přijetí pro podniky

MSP vždy byli architekty za technologickými ekosystémy klientů, vyvažující spolehlivost a bezpečnost. Ale jakmile umělá inteligence mění obchodní očekávání, tato role se vyvíjí v něco strategičtějšího.

Generativní umělá inteligence se rychle změnila z vzdálené aspirace na středobod digitální transformační revoluce. Většina podniků napříč odvětvími, velkými i malými, je ochotna infiltrovat tuto technologii do svých obchodních procesů po slyšení o slibovaných ziscích produktivity, které „přemění podniky“ a povedou k výnosům.

Ale realizace těchto výhod se nestane přes noc. Z práce na zemi ve společnosti Sherweb s MSP jsme zjistili, že zatímco asi 70 % malých a středních podniků aktivně hledá integraci umělé inteligence, både oni i podniky, kterým slouží, mají základy, které potřebují být provedeny předtím, než umělá inteligence může mít jakýkoli skutečný dopad.

Šťastně, nastavení této základny a stát se připraveným na umělou inteligenci nemusí trvat dlouho. Zde jsou čtyři kroky, které MSP mohou následovat, aby udělali ambice umělé inteligence realitou za pouhých 90 dní.

1. Překlenout mezery mezi izolovanými zdroji dat.

Zatímco data nejsou téměř v nedostatku pro většinu podniků, informace jsou typicky fragmentované a rozptýlené napříč několika systémy a kanály. To činí obtížným pro modely umělé inteligence být trénovány a optimalizovány na specifické potřeby podniků.

Protože vytváření jednoho holistického prostoru, kde budou žít všechna data bezpečně, je větší projekt, aby společnosti mohly splnit ambice umělé inteligence hned, mohou nastavit dočasné spojky, aby překlenuly mezery mezi zdroji dat. Tím, že vytáhnou specifické, bezpečné datové sady a spojí je dohromady, umělá inteligence může rychle získat přístup k datovým bodům, které potřebuje k fungování.

Například, pokud je aplikace umělé inteligence použita k automatizaci zákaznické podpory, MSP mohou spojit externí a on-prem zdroje dat související s touto schopností, jako jsou žádanky o podporu, aby urychlily svůj program umělé inteligence.

2. Zvýšit bezpečnostní zdi, aby chránily data.

Pro jakoukoli společnost by ochrana dat před bezpečnostními hrozbami měla být na prvním místě, ať už implementují umělou inteligenci nebo ne. A zatímco umělá inteligence má spoustu výhod, technologie není vždy bez chyb, což znamená, že existuje riziko úniku dat.

Aby se proti tomu chránili, MSP mohou omezit přístup umělé inteligence, pouze představují modely datovým sadám, které jsou nezbytné pro jeho výkon. Omezení umělé inteligence, aby neměla přístup k citlivým informacím, je kritické, zejména předtím, než budou všechny údaje společnosti přezkoumány a vyčištěny. Vyšší rizika zdrojů dat mohou být řádně prověřena, zatímco umělá inteligence bude pracovat s vyčištěnými daty.

3. Určit, kde umělá inteligence bude mít největší dopad na podnik.

Jakmile budou všechny bezpečnostní obavy vyřešeny a umělá inteligence bude mít přístup k datům, která potřebuje k fungování, společnosti mohou začít identifikovat, kde bude mít největší dopad na jejich denní podnikání.

Zatímco společnosti typicky mají několik úvodních úkolů a případů užití umělé inteligence na mysli, v spěchu nasadit nástroje umělé inteligence mnoho podniků přehlíží větší otázku: jak umělá inteligence mění, co je stojí za to automatizovat.

Provádění hluboké analýzy oblastí, kde umělá inteligence může být nejvíce prospěšná, je nezbytné pro skutečné zisky z implementace umělé inteligence.

Cílová oblast se bude lišit od podniku k podniku, ale umělá inteligence může být infundována, aby dělala vše od integrace Copilot až po streamlinování každodenních pracovních postupů a budování více přizpůsobených případů užití. Všechny tyto schopnosti mohou být také otestovány nejprve s menšími subskupinami ve společnosti. Pokud uvidí úspěch, pak může podnik nasadit je po celé společnosti.

4. Překlenout datové bariéry pro holistickou základnu pro běh umělé inteligence.

Data jsou klíčem k umělé inteligenci. Aby se společnost stala skutečně zaměřenou na umělou inteligenci, data z celé organizace potřebují být centralizována v jednom, přístupném místě.

Jakmile společnosti začnou implementovat umělou inteligenci v krátkém horizontu prostřednictvím výše uvedených kroků, měly by současně pracovat na budování této nadřazené datové infrastruktury. Jakmile bude jednou na místě, MSP mohou odstranit dočasné bariéry, které nainstalovaly na začátku, a dát umělé inteligenci přístup k jakémukoli datovému bodu, který potřebuje k provedení svých stanovených cílů.

Úspěch umělé inteligence není pouze o technologickém přijetí. Je to o operační připravenosti a posunu myšlení. Jakmile se umělá inteligence stane stále více zakořeněnou v naší společnosti, tento čtyřkrokový přístup umožní MSP dosáhnout rychlosti, kterou potřebují k okamžitému soutěžení, a současně je umístí na cestu k získání dlouhodobějších výhod, jakmile se technologie bude vyvíjet.