La Revolución de la Inteligencia Artificial ya está aquí: Cómo los MSP pueden impulsar la adopción para las empresas

Los MSP siempre han sido los arquitectos detrás de los ecosistemas tecnológicos de los clientes, equilibrando la confiabilidad y la seguridad. Pero a medida que la IA cambia las expectativas empresariales, ese papel está evolucionando hacia algo más estratégico.

La IA generativa ha pasado rápidamente de ser una aspiración lejana a ser el centro de la revolución de la transformación digital. La mayoría de las empresas de todos los tamaños y sectores están ansiosas por infundir esta tecnología en sus procesos empresariales después de escuchar sobre los beneficios de productividad que “transformarán los negocios” y generarán ingresos.

Pero lograr estos beneficios no sucede de la noche a la mañana. A partir del trabajo en el terreno con MSP en Sherweb, hemos descubierto que, aunque aproximadamente el 70% de las empresas pequeñas y medianas están buscando activamente integrar la IA, tanto ellas como las empresas que sirven necesitan realizar un trabajo fundamental antes de que la IA pueda tener un impacto real.

Afortunadamente, establecer esta base y convertirse en una empresa preparada para la IA no tiene que tomar mucho tiempo. Aquí hay cuatro pasos que los MSP pueden seguir para hacer que las aspiraciones de la IA se conviertan en una realidad en solo 90 días.

1. Puente el vacío entre las fuentes de datos aisladas.

Aunque los datos no escasean para la mayoría de las empresas, la información suele estar fragmentada y dispersa en múltiples sistemas y canales. Esto hace que sea difícil para los modelos de IA ser entrenados y optimizados según las necesidades específicas de las empresas.

Dado que crear un espacio holístico donde vivan todos los datos de manera segura es un proyecto más grande, para empezar a cumplir con las ambiciones de la IA de inmediato, las empresas pueden configurar conectores temporales para puente el vacío entre las fuentes de datos. Al extraer conjuntos de datos específicos y seguros y fusionarlos, la IA puede acceder rápidamente a los puntos de datos que necesita para funcionar correctamente.

Por ejemplo, si se utiliza una aplicación de IA para automatizar el soporte al cliente, los MSP pueden unir las fuentes de datos externas e internas relacionadas con esa capacidad, como los tickets de solicitud de soporte, para impulsar su programa de IA.

2. Levantar muros de seguridad para proteger los datos.

Para cualquier empresa, proteger los datos de las amenazas de seguridad debe ser una prioridad, ya sea que estén implementando la IA o no. Y, aunque la IA tiene muchos beneficios, la tecnología no siempre está exenta de errores, lo que significa que existe el riesgo de fugas de datos.

Para protegerse contra esto, los MSP pueden limitar el acceso que tiene la IA, introduciendo solo los modelos a los conjuntos de datos esenciales para su rendimiento. Restringir el acceso de la IA a información sensible es crucial, especialmente antes de que toda la información de la empresa haya sido revisada y limpiada. Las fuentes de datos de alto riesgo pueden ser verificadas adecuadamente mientras la IA trabaja con datos verificados.

3. Determinar dónde la IA tendrá el mayor impacto en el negocio.

Una vez que se hayan abordado todas las preocupaciones de seguridad y la IA tenga acceso a los datos que necesita para funcionar, las empresas pueden comenzar a identificar dónde tendrá el mayor impacto inmediato en su negocio diario.

Mientras que las empresas suelen tener algunas tareas y casos de uso de IA en mente, en la prisa por desplegar herramientas de IA, muchas empresas pasan por alto la pregunta más grande: cómo la IA cambia lo que vale la pena automatizar en primer lugar.

Realizar un análisis en profundidad de las áreas donde la IA podría ser más beneficiosa es esencial para realmente ver ganancias en la implementación de la IA.

El área objetivo será diferente de una empresa a otra, pero la IA se puede infundir para hacer todo, desde integrar Copilot hasta optimizar los flujos de trabajo diarios y crear casos de uso personalizados. Todas estas capacidades también se pueden probar primero con subgrupos más pequeños en la empresa. Si ven éxito, entonces la empresa puede implementarlas en toda la empresa.

4. Romper las barreras de datos para crear una base holística para ejecutar la IA.

Los datos son la clave de la IA. Para que una empresa se convierta verdaderamente en centrada en la IA, los datos de toda la organización deben centralizarse en un lugar accesible.

A medida que las empresas comienzan a implementar la IA a corto plazo a través de los pasos anteriores, también deben trabajar simultáneamente en la construcción de esta infraestructura de datos general. Una vez que esté en su lugar, los MSP pueden eliminar las barreras temporales que instalaron al principio, dando a la IA acceso a cualquier punto de datos que necesite para ejecutar sus objetivos asignados.

El éxito de la IA no se trata solo de la adopción de la tecnología. Se trata de la preparación operativa y un cambio de mentalidad. A medida que la IA se integra cada vez más en nuestra sociedad, este enfoque de cuatro pasos permitirá a los MSP alcanzar la velocidad inicial necesaria para competir de inmediato, y también los pondrá en el camino para cosechar beneficios a largo plazo a medida que la tecnología evoluciona.