Tekoälyvallankumous on täällä – Kuinka MSP:t voivat käynnistää tekoälyadoption liiketoiminnassa

MSP:t ovat aina olleet asiakkaiden teknologisten ekosysteemien arkkitehteja, tasapainoillaan luotettavuuden ja turvallisuuden välillä. Mutta kun tekoäly muuttaa liiketoiminnan odotuksia, tämä rooli kehittyy strategisemmaksi.

Generatiivinen tekoäly on nopeasti muuttunut kaukaisesta haaveesta digitaalisen muutosvallankumouksen keskipisteksi. Useat liiketoiminnat eri aloilla, sekä suuret että pienet, ovat innostuneita ottamaan tämän teknologian osaksi liiketoimintaprosessejaan kuultuaan luvatuista tuottavuuden parantumisista, jotka “muuttavat liiketoimintaa” ja tuottavat lisää tulosta.

Mutta näiden hyötyjen toteutuminen ei tapahdu yhdessä yössä. Sherwebin kanssa tehdystä työstä MSP:iden kanssa olemme havainneet, että vaikka noin 70 % pienistä ja keskisuurista liiketoiminnista etsii aktiivisesti tapoja integroida tekoäly, sekä heillä itsellään että heidän asiakkailleen on perustava työtä, joka on tehtävä ennen kuin tekoäly voi olla oikeasti vaikuttava.

Onneksi tämän perustan luominen ja tekoälyvalmiuden saavuttaminen ei tarvitse viedä paljon aikaa. Tässä on neljä askelta, joita MSP:t voivat seurata tekoälyhaaveiden toteuttamiseksi vain 90 päivässä.

1. Siltaa erillisten tietolähteiden välistä.

Vaikka dataa on melkein tarpeeksi useimmille liiketoiminnalle, tieto on tyypillisesti hajanainen ja jakautunut useille järjestelmille ja kanaville. Tämä tekee vaikeaksi tekoälymallien kouluttamisen ja optimoinnin liiketoiminnan tarkoituksiin.

Koska yhden holistisen tilan luominen, jossa kaikki data on turvallisesti, on suurempi projekti, voidaan väliaikaisia liittimiä asentaa siltaamaan tietolähteiden välistä. Vetämällä tiettyjä, turvallisia tietojoukkoja ja yhdistämällä ne, tekoäly pystyy nopeasti pääsemään tarvitsemiinsa tietopisteisiin toiminnan kannalta.

Esimerkiksi, jos tekoälysovellusta käytetään asiakastuen automatisointiin, MSP:t voivat kytkeä yhteen ulkoiset ja paikalliset tietolähteet, jotka liittyvät tähän kykyyn, kuten tukipyynnöt, aloittaakseen tekoälyohjelmansa.

2. Turvallisuuden lisääminen datan suojelemiseksi.

Mille tahansa yritykselle datan suojaaminen turvallisuuden uhilta tulisi olla ensimmäisenä mielessä, riippumatta siitä, onko tekoälyä toteutettu vai ei. Ja vaikka tekoälyllä on runsaasti hyötyjä, teknologia ei aina ole ilman virheitä, mikä tarkoittaa, että on riski datavuotoja.

Tätä vastaan MSP:t voivat rajoittaa tekoälyn pääsyä vain niiden tietojoukkoihin, jotka ovat välttämättömiä sen suorituskyvylle. Tekoälyn estäminen pääsemästä herkistä tietolähteistä on kriittistä, erityisesti ennen kuin kaikki yrityksen data on tarkastettu ja puhdistettu. Korkean riskin tietolähteet voidaan tarkistaa asianmukaisesti, kun tekoäly toimii puhdistetun datan kanssa.

3. Määritteleminen, missä tekoäly vaikuttaa eniten liiketoimintaan.

Kun kaikki turvallisuuden huolenaiheet on ratkaistu ja tekoälyllä on pääsy tarvitsemiinsa tietoihin, yritykset voivat aloittaa määrittelyn, missä tekoäly vaikuttaa eniten päivittäisessä liiketoiminnassaan.

Yrityksillä on tyypillisesti joitakin etukäteen määritettyjä tekoälytehtäviä ja käyttötarkoituksia mielessä, mutta tekoälytyökalujen kiireessä useat yritykset jättävät huomiotta isomman kysymyksen: miten tekoäly muuttaa sitä, mitä kannattaa automatisoida ensinnäkin.

Tekoälyn vaikutusalueen syvällinen analyysi on välttämätöntä, jotta voidaan nähdä todellisia hyötyjä tekoälyn toteuttamisesta.

Kohdekohdat vaihtelevat yrityksestä toiseen, mutta tekoälyä voidaan käyttää kaikenlaisiin tehtäviin, kuten Copilotin integrointiin, päivittäisten työprosessien sujuvoittamiseen ja mukautettujen käyttötapauksien luomiseen. Kaikki nämä ominaisuudet voidaan myös testata ensin pienemmällä alaryhmällä yrityksessä. Jos he havaitsevat menestystä, yritys voi laajentaa ne koko yritykseen.

4. Datan esteiden murtaminen holistisen perustan luomiseksi tekoälylle.

Data on avain tekoälylle. Jotta yritys voi todella keskittyä tekoälyyn, koko organisaation data on keskitettävä yhteen, kaikkien saatavilla olevaan paikkaan.

Kun yritykset toteuttavat tekoälyä lyhyellä aikavälillä edellä mainittujen askelten kautta, heidän tulisi samanaikaisesti rakentaa tätä ympäröivää data-infrastruktuuria. Kun se on valmis, MSP:t voivat poistaa väliaikaiset esteet, jotka asennettiin aluksi, antaen tekoälylle pääsyn mihin tahansa tarvittavaan tietopisteeseen sen tarkoituksiin.

Tekoälymenestys ei ole pelkästään teknologian omaksumista. Se on operatiivisesta valmiudesta ja asenteen muutoksesta. Kun tekoäly muuttuu yhä enemmän osaksi yhteiskuntaamme, tämä neljän vaiheen lähestymistapa antaa MSP:ille mahdollisuuden saavuttaa nopeus, joka tarvitaan kilpailun aloittamiseen välittömästi, ja samalla asettaa heidät polulle, jotta he voivat hyötyä pidemmän aikavälin hyötyjä, kun teknologia kehittyy.