Die AI-Revolution ist da – Wie MSPs die Einführung für Unternehmen beschleunigen können

MSPs waren immer die Architekten hinter den Tech-Ökosystemen ihrer Kunden, ausgewogen zwischen Zuverlässigkeit und Sicherheit. Aber da AI die Geschäftserwartungen neu formt, entwickelt sich diese Rolle zu etwas Strategischerem.

Generative AI ist schnell von einer fernen Aspiration zu dem Mittelpunkt der digitalen Transformationsrevolution geworden. Die Mehrheit der Unternehmen aus verschiedenen Branchen, sowohl große als auch kleine, sind begierig, die Technologie in ihre Geschäftsprozesse einzubringen, nachdem sie von den weit versprochenen Produktivitätsgewinnen gehört haben, die “Unternehmen transformieren” und Umsatz generieren werden.

Aber die Realisierung dieser Vorteile erfolgt nicht über Nacht. Aus der Arbeit vor Ort bei Sherweb mit MSPs haben wir festgestellt, dass, obwohl etwa 70 % der kleinen und mittelständischen Unternehmen aktiv daran arbeiten, AI zu integrieren, sowohl sie als auch die Unternehmen, denen sie dienen, grundlegende Arbeiten durchführen müssen, bevor AI einen echten Einfluss haben kann.

Glücklicherweise muss die Schaffung dieser Grundlage und die Vorbereitung auf AI nicht lange dauern. Hier sind vier Schritte, die MSPs befolgen können, um AI-Aspirationen in nur 90 Tagen Realität werden zu lassen.

1. Schließe die Lücke zwischen isolierten Datenquellen.

Während Daten bei den meisten Unternehmen nicht knapp sind, ist die Information typischerweise fragmentiert und über mehrere Systeme und Kanäle verteilt. Dies macht es schwierig für AI-Modelle, auf die spezifischen Bedürfnisse der Unternehmen trainiert und optimiert zu werden.

Da die Schaffung eines umfassenden Raumes, in dem alle Daten sicher leben, ein größeres Projekt ist, können Unternehmen, um AI-Ambitionen sofort zu verfolgen, vorübergehende Verbindungen einrichten, um die Lücke zwischen den Datenquellen zu schließen. Durch das Abrufen spezifischer, sicherer Datensätze und deren Zusammenführung kann AI schnell auf die Datenpunkte zugreifen, die es benötigt, um ordnungsgemäß zu funktionieren.

Zum Beispiel, wenn eine AI-Anwendung zur Automatisierung des Kundensupports verwendet wird, können MSPs externe und interne Datenquellen in Bezug auf diese Fähigkeit, wie z. B. Support-Anfragen, verbinden, um ihr AI-Programm zu starten.

2. Erhöhe die Sicherheitsmauern, um Daten zu schützen.

Für jedes Unternehmen sollte der Schutz von Daten vor Sicherheitsbedrohungen an erster Stelle stehen, unabhängig davon, ob AI implementiert wird oder nicht. Und während AI zahlreiche Vorteile bietet, ist die Technologie nicht immer fehlerfrei, was bedeutet, dass es ein Risiko von Datenlecks gibt.

Um dagegen zu schützen, können MSPs den Zugriff von AI einschränken und den Modellen nur die Datenmengen vorstellen, die für ihre Leistung unerlässlich sind. Die Einschränkung des Zugriffs von AI auf sensible Informationen ist entscheidend, insbesondere bevor alle Daten eines Unternehmens überprüft und bereinigt wurden. Hochrisikodatenquellen können ordnungsgemäß geprüft werden, während AI mit bereinigten Daten arbeitet.

3. Bestimme, wo AI den größten Einfluss auf das Unternehmen haben wird.

Sobald alle Sicherheitsbedenken ausgeräumt und AI Zugriff auf die benötigten Daten hat, können Unternehmen beginnen, zu identifizieren, wo AI den größten unmittelbaren Einfluss auf ihren täglichen Geschäftsablauf haben wird.

Während Unternehmen typischerweise einige vorhersehbare AI-Aufgaben und Anwendungsfälle im Voraus haben, übersehen viele Unternehmen in der Eile, AI-Tools zu bereitstellen, die größere Frage: Wie verändert AI, was überhaupt automatisiert werden sollte.

Eine gründliche Analyse der Bereiche, in denen AI am meisten nützen kann, ist entscheidend, um tatsächliche Gewinne aus der AI-Implementierung zu erzielen.

Der Zielbereich wird von Unternehmen zu Unternehmen variieren, aber AI kann eingesetzt werden, um alles von der Integration von Copilot bis hin zur Optimierung des täglichen Arbeitsflusses und dem Aufbau benutzerdefinierter Anwendungsfälle zu ermöglichen. All diese Fähigkeiten können auch zunächst an kleinen Untergruppen im Unternehmen getestet werden. Wenn sie Erfolg sehen, kann das Unternehmen sie dann unternehmensweit einsetzen.

4. Beseitige Datenbarrieren, um eine umfassende Grundlage für AI zu schaffen.

Daten sind der Schlüssel zu AI. Damit ein Unternehmen wirklich AI-zentriert werden kann, müssen Daten aus der gesamten Organisation in einem zugänglichen Ort zentralisiert werden.

Während Unternehmen AI kurzfristig durch die oben genannten Schritte implementieren, sollten sie gleichzeitig an der Schaffung dieser umfassenden Dateninfrastruktur arbeiten. Sobald diese Infrastruktur vorhanden ist, können MSPs die vorübergehenden Barrieren, die sie zunächst installiert haben, entfernen und AI Zugriff auf jeden Datenpunkt gewähren, den es benötigt, um seine Ziele auszuführen.

Der Erfolg von AI hängt nicht allein von der Technologieadoption ab. Es geht um betriebliche Bereitschaft und eine Veränderung der Denkweise. Wenn AI immer mehr in unserer Gesellschaft verankert wird, ermöglicht dieser vierstufige Ansatz es MSPs, die erforderliche Geschwindigkeit zu erreichen, um sofort zu konkurrieren, und legt gleichzeitig den Grundstein für langfristige Vorteile, wenn die Technologie weiterentwickelt wird.