Η Επανάσταση του AI Είναι Εδώ – Πώς οι MSPs Μπορούν να Ενισχύσουν την Υιοθέτηση για τις Επιχειρήσεις

Οι MSPs έχουν πάντα ήταν οι αρχιτέκτονες πίσω από τα τεχνολογικά οικοσυστήματα των πελατών, ισορροπώντας την αξιοπιστία και την ασφάλεια. Nhưng καθώς το AI αναμορφώνει τις επιχειρηματικές προσδοκίες, αυτό το ρόλο εξελίσσεται σε κάτι πιο στρατηγικό.

Το γεννητικό AI έχει γρήγορα περάσει από μια μακρινή πίστωση στο κεντρικό σημείο της ψηφιακής μεταμόρφωσης. Η πλειοψηφία των επιχειρήσεων σε όλους τους κλάδους, τόσο μεγάλες όσο και μικρές, είναι πρόθυμες να εντάξουν την τεχνολογία στα επιχειρηματικά διαδικασία μετά από το άκουσμα των ευρέως υποσχομένων κερδών της παραγωγικότητας που θα “μεταμορφώσουν τις επιχειρήσεις” και θα οδηγήσουν την είσπραξη εσόδων.

Αλλά η πραγματοποίηση αυτών των οφελών δεν συμβαίνει από την μια μέρα στην άλλη. Από το έδαφος εργασίας στο Sherweb με τους MSPs, abbiamo ανακαλύψει ότι ενώ περίπου το 70% των μικρομεσαίων επιχειρήσεων είναι ενεργά να εντάξουν το AI, και αυτές και οι επιχειρήσεις που τις υπηρετούν έχουν θεμελιώδες έργο που πρέπει να γίνει πριν το AI μπορεί να έχει οποιοδήποτε πραγματικό αντίκτυπο.

Τυχαία, η ρύθμιση αυτής της βάσης και η γρήγορη έτοιμότητα για το AI δεν χρειάζεται να διαρκέσει πολύ. Εδώ είναι τέσσερις βήματα που οι MSPs μπορούν να ακολουθήσουν για να κάνουν τις φιλοδοξίες του AI μια πραγματικότητα σε μόλις 90 ημέρες.

1. Γεφυρώστε το χάσμα μεταξύ απομονωμένων πηγών δεδομένων.

Ενώ τα δεδομένα είναι σπάνια σε έλλειψη για την πλειοψηφία των επιχειρήσεων, οι πληροφορίες είναι συνήθως αποσπασματικές και διασκορπισμένες σε πολλαπλά συστήματα και κανάλια. Αυτό κάνει δύσκολο για τα μοντέλα AI να εκπαιδευτούν και να βελτιστοποιηθούν στις συγκεκριμένες ανάγκες των επιχειρήσεων.

Καθώς η δημιουργία ενός ολιστικού χώρου όπου όλα τα δεδομένα θα ζουν ασφαλώς είναι ένα μεγαλύτερο έργο, για να αρχίσουν να ικανοποιούν τις φιλοδοξίες του AI αμέσως, οι εταιρείες μπορούν να εγκαταστήσουν προσωρινές συνδέσεις για να γεφυρώσουν το χάσμα μεταξύ των πηγών δεδομένων. Βγάζοντας συγκεκριμένα, ασφαλή συνόλα δεδομένων και συνδυάζοντάς τα, το AI μπορεί να έχει γρήγορα πρόσβαση στα σημεία δεδομένων που χρειάζεται για να λειτουργήσει σωστά.

Για παράδειγμα, αν μια εφαρμογή AI χρησιμοποιείται για την αυτοματοποίηση της υποστήριξης πελατών, οι MSPs μπορούν να συνδέσουν εξωτερικές και εσωτερικές πηγές δεδομένων που σχετίζονται με αυτή τη δυνατότητα, όπως τα εισιτήρια αιτήσεων υποστήριξης, για να ξεκινήσουν το πρόγραμμα AI τους.

2. Ανυψώστε τους τοίχους ασφαλείας για να προστατεύσετε τα δεδομένα.

Για κάθε εταιρεία, η προστασία των δεδομένων από τις απειλές ασφαλείας πρέπει να είναι στην κορυφή του νου τους, είτε εφαρμόζουν AI είτε όχι. Και, ενώ το AI έχει πολλά οφέλη, η τεχνολογία δεν είναι πάντα χωρίς σφάλματα, που σημαίνει ότι υπάρχει κίνδυνος διαρροής δεδομένων.

Για να προστατεύσουν από αυτό, οι MSPs μπορούν να περιορίσουν την πρόσβαση του AI, εισάγοντας τα μοντέλα μόνο στα σύνολα δεδομένων που είναι απαραίτητα για την απόδοσή του. Η περιόριση της πρόσβασης του AI στα ευαίσθητα δεδομένα είναι κρίσιμη, ιδιαίτερα πριν από tấtες τις εταιρείες των δεδομένων έχουν εξεταστεί και καθαριστεί. Οι πηγές δεδομένων υψηλού κινδύνου μπορούν να ελεγχθούν σωστά ενώ το AI εργάζεται με τα καθαρά δεδομένα.

3. Καθορίστε πού το AI θα έχει τον μεγαλύτερο αντίκτυπο στις επιχειρήσεις.

Μόλις όλες οι ανησυχίες ασφαλείας έχουν giải quyếtθεί και το AI έχει πρόσβαση στα δεδομένα που χρειάζεται για να λειτουργήσει, οι εταιρείες μπορούν να αρχίσουν να αναζητούν πού θα έχει τον μεγαλύτερο αντίκτυπο στην καθημερινή επιχείρησή τους.

Ενώ οι εταιρείες έχουν συνήθως μερικές αρχικές εργασίες AI και περιπτώσεις χρήσης στο μυαλό, στην βιασύνη να αναπτύξουν εργαλεία AI, πολλές επιχειρήσεις παραβλέπουν το μεγαλύτερο ερώτημα: πώς το AI αλλάζει τι αξίζει να αυτοματοποιήσουμε στην πρώτη θέση.

Η διεξαγωγή μιας σε βάθος ανάλυσης των περιοχών όπου το AI μπορεί να είναι το πιο ωφέλιμο είναι απαραίτητο για να δείτε κέρδη από την εφαρμογή του AI.

Η στόχος περιοχή θα διαφέρει από εταιρεία σε εταιρεία, αλλά το AI μπορεί να ενταχθεί για να κάνει όλα, από την ενσωμάτωση του Copilot έως την ροή των καθημερινών εργασιών έως την κατασκευή πιο εξατομικευμένων περιπτώσεων χρήσης. Όλες οι ικανότητες μπορούν επίσης να δοκιμαστούν πρώτα με μικρότερες υποομάδες στην εταιρεία. Αν δουν επιτυχία, τότε η εταιρεία μπορεί να τις εφαρμόσει σε ολόκληρη την εταιρεία.

4. Καταρρίψτε τα εμπόδια δεδομένων για μια ολιστική βάση για να τρέξετε το AI.

Τα δεδομένα είναι το κλειδί για το AI. Για να γίνει μια εταιρεία πραγματικά κεντρική στο AI, τα δεδομένα από όλη την εταιρεία πρέπει να κεντρωθούν σε ένα, προσιτό σημείο.

Καθώς οι εταιρείες αρχίζουν να εφαρμόζουν το AI σε βραχυπρόθεσμο διάστημα μέσω των παραπάνω βημάτων, πρέπει να εργάζονται ταυτόχρονα για να χτίσουν αυτή τη συνολική υποδομή δεδομένων. Μόλις εγκατασταθεί, οι MSPs μπορούν να αφαιρέσουν τα προσωρινά εμπόδια που εγκατέστησαν από την αρχή, δίνοντας στο AI πρόσβαση σε οποιοδήποτε σημείο δεδομένων που μπορεί να χρειάζεται για να εκτελέσει τους στόχους του.

Η επιτυχία του AI δεν είναι μόνο για την τεχνολογική υιοθέτηση. Είναι για την επιχειρηματική ετοιμότητα και μια αλλαγή νοοτροπίας. Καθώς το AI γίνεται ολοένα και πιο ενσωματωμένο στη société μας, αυτή η τετραπλή προσέγγιση θα επιτρέψει στους MSPs να επιτύχουν την ταχύτητα που χρειάζονται για να ανταγωνιστούν αμέσως, ενώ同時 τους τοποθετούν στη διαδρομή για να λάβουν μακροπρόθεσμες ωφέλειες καθώς η τεχνολογία εξελίσσεται.