AI-revolutionen er her – Sådan kan MSP’er sætte gang i AI-adopteringsprocessen for virksomheder

MSP’er har altid været arkitekterne bag kundernes tekniske økosystemer, hvor de balancerer pålidelighed og sikkerhed. Men da AI ændrer forretningsforventningerne, udvikler denne rolle sig til noget mere strategisk.

Generativ AI er hurtigt gået fra at være en fjerntliggende aspiration til at være centrum i den digitale transformationsrevolution. Flertallet af virksomheder på tværs af brancher, både store og små, er ivrige efter at infusere teknologien i deres forretningsprocesser efter at have hørt om de lovede produktivitetsgevinster, der vil “transformere virksomheder” og drive omsætning.

Men at realisere disse fordele sker ikke over nat. Fra arbejdet på gulvet hos Sherweb med MSP’er, har vi opdaget, at selvom cirka 70% af små til mellemstore virksomheder aktivt søger at integrere AI, både de og de virksomheder, de betjener, har grundlæggende arbejde, der skal udføres, før AI kan have nogen reel effekt.

Heldigvis behøver opbygningen af denne grundlag og at blive AI-klar ikke at tage lang tid. Her er fire trin, som MSP’er kan følge for at gøre AI-aspirationer til virkelighed på kun 90 dage.

1. Broen mellem siloede datakilder.

Mens data næsten ikke er i kort supply for flertallet af virksomheder, er informationen typisk fragmenteret og spredt over multiple systemer og kanaler. Dette gør det svært for AI-modeller at blive trænet og optimeret til virksomheders specifikke behov.

Siden oprettelsen af et holistisk rum, hvor alle data kan bo sikkert, er et større projekt, kan virksomheder for at møde AI-ambitioner med det samme oprette midlertidige forbindelser for at bro mellem datakilder. Ved at trække bestemte, sikre datasæt og sammenføje dem, kan AI hurtigt få adgang til de data, den har brug for for at fungere korrekt.

For eksempel, hvis en AI-applikation bruges til at automatisere kundesupport, kan MSP’er binde sammen eksterne og interne datakilder relateret til denne funktion, såsom supportanmodninger, for at sætte gang i deres AI-program.

2. Rejs sikkerhedsbarrierer for at beskytte data.

For enhver virksomhed, beskyttelse af data mod sikkerhedstrusler skal være øverst på listen, uanset om de implementerer AI eller ej. Og selvom AI har mange fordele, er teknologien ikke altid fejlfri, hvilket betyder, at der er en risiko for datalækager.

For at beskytte imod dette kan MSP’er begrænse adgangen til AI, kun introducere modellerne til de datasæt, der er essentielle for dens ydelse. At begrænse AI’s adgang til følsomme oplysninger er kritisk, især før alle virksomhedens data er blevet gennemgået og rengjort. Højrisikodatakilder kan blive gennemgået ordentligt, mens AI arbejder med rengjorte data.

3. Bestemme, hvor AI vil have den største effekt i forretningslivet.

Når alle sikkerhedsbekymringer er blevet adresseret, og AI har adgang til de data, den har brug for for at fungere, kan virksomheder begynde at identificere, hvor det vil have den mest umiddelbare effekt i deres daglige forretningsliv.

Mens virksomheder typisk har nogle forhåndsgående AI-opgaver og brugsændringer i tankerne, overser mange virksomheder i deres hast til at implementere AI-værktøjer den større spørgsmål: hvordan AI ændrer, hvad der er værd at automatisere fra starten.

At udføre en dybdegående analyse af områderne, hvor AI kan være mest fordelagtigt, er afgørende for at se gevinster fra AI-implementering.

Målområdet vil variere fra virksomhed til virksomhed, men AI kan blive infunderet for at gøre alt fra integration af Copilot til at strømline daglige arbejdsgange til at opbygge mere tilpassede brugsændringer. Alle disse funktioner kan også blive testet først med mindre undergrupper i virksomheden. Hvis de ser succes, kan virksomheden derefter udvikle dem til hele virksomheden.

4. Nedbryd dataforhindringer for en holistisk grundlag til at køre AI på.

Data er nøglen til AI. For at en virksomhed kan blive sandt AI-centrisk, skal data fra hele organisationen centraliseres i ét tilgængeligt sted.

Mens virksomheder begynder at implementere AI på kort sigt gennem ovenstående trin, skal de samtidig arbejde på at opbygge denne overordnede datainfrastruktur. Når den er på plads, kan MSP’er fjerne de midlertidige barrierer, de har installeret fra starten, og give AI adgang til ethvert datapunkt, den måtte have brug for for at udføre sine mål.

AI-succes handler ikke kun om teknologiadoptering. Det handler om operationsparathed og en holdningsændring. Da AI bliver mere og mere integreret i vores samfund, vil denne firetrins tilgang give MSP’er mulighed for at opnå den fornødne hast fra starten og samtidig sætte dem på vej til at høste længerevarende fordele, mens teknologien udvikler sig.