Revoluce AI je zde – Jak MSP mohou urychlit přijetí pro podniky

MSP vždy byli architekty za klientovými technickými ekosystémy, vyvažující spolehlivost a bezpečnost. Ale jak AI mění obchodní očekávání, tato role se vyvíjí do něčeho strategičtějšího.

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

Ale realizace těchto výhod se nestane přes noc. Z terénní práce ve Sherweb s MSP, jsme objevili, že zatímco asi 70 % malých a středních podniků aktivně hledá integrovat AI, både oni a podniky, které slouží, mají základní práci, která musí být provedena, než AI může mít jakýkoli skutečný dopad.

Naštěstí, nastavení tohoto základu a stát se AI-připraveným nemusí trvat dlouho. Zde jsou čtyři kroky, které MSP mohou následovat, aby AI aspirace se staly realitou za pouhých 90 dní.

1. Překlenout mezery mezi izolovanými zdroji dat.

Zatímco data jsou stěží v krátkém zásobu pro většinu podniků, informace jsou obvykle fragmentované a rozložené napříč několika systémy a kanály. To dělá obtížné pro AI modely být trénovány a optimalizovány na konkrétní potřeby podniků.

Jelikož vytvoření jednoho holistického prostoru, kde všechna data budou žít bezpečně, je větší projekt, aby mohli začít plnit AI ambice okamžitě, společnosti mohou nastavit dočasné spojky, aby překlenuly mezery mezi zdroji dat. Přetažením konkrétních, bezpečných datových sad a spojením jich, AI může rychle získat přístup k datovým bodům, které potřebuje k fungování.

2. Zvýšit bezpečnostní zdi, aby chránily data.

Pro jakoukoli společnost, chránit data před bezpečnostními hrozbami by mělo být na prvním místě, ať už implementují AI nebo ne. A zatímco AI má spoustu výhod, technologie není vždy bez chyb, což znamená, že existuje riziko úniku dat.

Aby se chránili proti tomu, MSP mohou omezit přístup AI, pouze zavedením modelů do datových sad, které jsou nezbytné pro jeho výkon. Omezit AI přístup k citlivým informacím je kritické, zejména předtím, než všechna data společnosti budou přezkoumána a vyčištěna. Vyšší rizika zdrojů dat mohou být řádně prověřeny, zatímco AI pracuje s vyčištěnými daty.

3. Určit, kde AI bude mít největší dopad na podnik.

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

Zatímco společnosti obvykle mají několik předem stanovených AI úkolů a použití, ve spěchu nasadit AI nástroje, mnoho podniků přehlíží větší otázku: jak AI mění, co je stojí za to automatizovat.

4. Překonat datové bariéry pro holistický základ pro běh AI.

Data jsou klíčem k AI. Aby se společnost stala skutečně AI-centrickou, data z celé organizace musí být centralizována v jednom, přístupném místě.

Jak společnosti začínají implementovat AI v krátkém termínu prostřednictvím výše uvedených kroků, měly by současně pracovat na budování této nadřazené datové infrastruktury. Jakmile bude tato infrastruktura na místě, MSP mohou odstranit dočasné bariéry, které nainstalovaly na začátku, a dát AI přístup ke všem datovým bodům, které potřebuje k provedení svých stanovených cílů.

Úspěch AI není pouze o technologickém přijetí. Je to o operační připravenosti a změně myšlení. Jak AI bude více a více zakořeněna v naší společnosti, tento čtyřkrokový přístup umožní MSP dosáhnout potřebné rychlosti, aby okamžitě soutěžili, a současně je postaví na cestu k dosažení dlouhodobějších výhod, jak se technologie vyvíjí.