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

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

Generative KI ist schnell von einer fernen Sehnsucht zum Mittelpunkt der digitalen Transformationsrevolution geworden. Die Mehrheit der Unternehmen in verschiedenen Branchen, sowohl große als auch kleine, sind begierig, diese Technologie in ihre Geschäftsprozesse einzuführen, nachdem sie von den weitversprechenden Produktivitätsgewinnen gehört haben, die “Unternehmen transformieren” und Umsatz generieren werden.

Aber die Realisierung dieser Vorteile passiert 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, KI zu integrieren, sowohl sie als auch die Unternehmen, denen sie dienen, Grundlagenarbeit leisten müssen, bevor KI einen echten Einfluss haben kann.

Glücklicherweise muss die Schaffung dieser Grundlage und die Vorbereitung auf KI nicht lange dauern. Hier sind vier Schritte, die MSPs befolgen können, um KI-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 auf mehrere Systeme und Kanäle verteilt. Dies macht es schwierig für KI-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 ihre KI-Ambitionen sofort zu verwirklichen, vorübergehende Verbindungen einrichten, um die Lücke zwischen den Datenquellen zu schließen. Indem sie spezifische, sichere Datensätze zusammenführen, kann die KI schnell auf die Datenpunkte zugreifen, die sie benötigt, um ordnungsgemäß zu funktionieren.

Zum Beispiel, wenn eine KI-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 KI-Programm zu starten.

2. Erhöhe die Sicherheitsmauern, um Daten zu schützen.

Für jedes Unternehmen sollte der Schutz der Daten vor Sicherheitsbedrohungen an erster Stelle stehen, unabhängig davon, ob sie KI implementieren oder nicht. Und obwohl KI viele Vorteile bietet, ist die Technologie nicht immer fehlerfrei, was bedeutet, dass es ein Risiko von Datenlecks gibt.

Um sich davor zu schützen, können MSPs den Zugriff der KI auf die Daten beschränken und nur die Datensätze einführen, die für ihre Leistung erforderlich sind. Es ist entscheidend, die KI vom Zugriff auf sensible Informationen abzuhalten, insbesondere bevor alle Daten des Unternehmens überprüft und bereinigt wurden. Hochrisikodatenquellen können ordnungsgemäß überprüft werden, während die KI mit bereinigten Daten arbeitet.

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

Sobald alle Sicherheitsbedenken ausgeräumt und die KI Zugriff auf die benötigten Daten hat, können Unternehmen beginnen, zu bestimmen, wo KI den größten Einfluss auf ihr tägliches Geschäft haben wird.

Während Unternehmen typischerweise einige vorherige KI-Aufgaben und Anwendungsfälle im Sinn haben, übersehen viele Unternehmen in der Eile, KI-Tools zu implementieren, die größere Frage: wie KI das ändert, was überhaupt automatisiert werden sollte.

Eine gründliche Analyse der Bereiche, in denen KI am meisten nützen kann, ist entscheidend, um tatsächliche Vorteile von der KI-Implementierung zu sehen.

Der Zielbereich wird von Unternehmen zu Unternehmen variieren, aber KI kann eingesetzt werden, um alles von der Integration von Copilot bis hin zur Optimierung täglicher Workflows und der Erstellung 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 KI zu schaffen.

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

Während Unternehmen beginnen, KI auf kurze Sicht durch die oben genannten Schritte umzusetzen, 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 der KI Zugriff auf alle Datenpunkte gewähren, die sie benötigt, um ihre Ziele auszuführen.

Der Erfolg von KI ist nicht allein eine Frage der Technologieadoption. Es geht um betriebliche Bereitschaft und eine Veränderung der Denkweise. Wenn KI immer mehr in unsere Gesellschaft integriert wird, ermöglicht dieser vierstufige Ansatz es MSPs, die erforderliche Geschwindigkeit zu erreichen, um sofort zu konkurrieren, und setzt sie gleichzeitig auf den Weg, um langfristige Vorteile zu erzielen, wenn die Technologie sich weiterentwickelt.