La révolution de l’IA est arrivée – Comment les MSP peuvent accélérer l’adoption pour les entreprises

Les MSP ont toujours été les architectes derrière les écosystèmes technologiques de leurs clients, équilibrant fiabilité et sécurité. Mais à mesure que l’IA redéfinit les attentes des entreprises, ce rôle évolue vers quelque chose de plus stratégique.

L’IA générative est rapidement passée d’un objectif lointain à l’épicentre de la révolution de la transformation numérique. La majorité des entreprises, grandes et petites, sont impatientes d’intégrer cette technologie dans leurs processus commerciaux après avoir entendu parler des gains de productivité promis qui « transformeront les entreprises » et généreront des revenus.

Cependant, la réalisation de ces avantages ne se produit pas du jour au lendemain. À partir du travail de terrain effectué chez Sherweb avec les MSP, nous avons découvert que même si environ 70 % des petites et moyennes entreprises cherchent à intégrer l’IA, elles et les entreprises qu’elles servent doivent effectuer des travaux fondamentaux avant que l’IA puisse avoir un impact réel.

Heureusement, établir ces fondations et devenir prêt pour l’IA ne nécessite pas beaucoup de temps. Voici quatre étapes que les MSP peuvent suivre pour rendre les aspirations de l’IA réalité en seulement 90 jours.

1. Combler le fossé entre les sources de données cloisonnées.

Alors que les données ne manquent pas pour la majorité des entreprises, les informations sont généralement fragmentées et réparties sur plusieurs systèmes et canaux. Cela rend difficile l’entraînement et l’optimisation des modèles d’IA sur les besoins spécifiques des entreprises.

Puisque la création d’un espace holistique unique où toutes les données vivront en sécurité est un projet plus important, afin de commencer à réaliser les ambitions de l’IA dès que possible, les entreprises peuvent établir des connecteurs temporaires pour combler le fossé entre les sources de données. En extrayant des jeux de données spécifiques et sécurisés et en les fusionnant, l’IA peut rapidement accéder aux points de données dont elle a besoin pour fonctionner correctement.

Par exemple, si une application d’IA est utilisée pour automatiser le support client, les MSP peuvent relier les sources de données externes et internes liées à cette fonctionnalité, telles que les tickets de demande de support, afin de lancer leur programme d’IA.

2. Ériger des murs de sécurité pour protéger les données.

Pour toute entreprise, protéger les données contre les menaces de sécurité doit être une priorité, que l’IA soit mise en œuvre ou non. Et, même si l’IA présente de nombreux avantages, la technologie n’est pas toujours sans bogues, ce qui signifie qu’il existe un risque de fuites de données.

Pour se protéger contre cela, les MSP peuvent limiter l’accès de l’IA, ne lui présentant que les jeux de données essentiels à ses performances. Restreindre l’accès de l’IA aux informations sensibles est crucial, en particulier avant que toutes les données de l’entreprise aient été examinées et nettoyées. Les sources de données à haut risque peuvent être vérifiées correctement tandis que l’IA fonctionne à partir de données nettoyées.

3. Déterminer où l’IA aura l’impact le plus important dans l’entreprise.

Une fois que toutes les préoccupations en matière de sécurité ont été résolues et que l’IA a accès aux données dont elle a besoin pour fonctionner, les entreprises peuvent commencer à identifier où elle aura le plus d’impact immédiat sur leur activité quotidienne.

Alors que les entreprises ont généralement quelques tâches et cas d’utilisation de l’IA en tête, dans la précipitation de déployer des outils d’IA, de nombreuses entreprises négligent la question plus large : comment l’IA modifie ce qui vaut la peine d’être automatisé en premier lieu.

Effectuer une analyse approfondie des domaines où l’IA pourrait être la plus bénéfique est essentiel pour réellement voir des gains provenant de la mise en œuvre de l’IA.

Le domaine cible différera d’une entreprise à l’autre, mais l’IA peut être intégrée pour faire tout, de l’intégration de Copilot à la rationalisation des flux de travail quotidiens, en passant par la création de cas d’utilisation personnalisés. Toutes ces capacités peuvent également être testées en premier avec de petits sous-groupes au sein de l’entreprise. Si elles voient du succès, l’entreprise peut alors les déployer à l’échelle de l’entreprise.

4. Éliminer les barrières de données pour établir une fondation holistique pour exécuter l’IA.

Les données sont la clé de l’IA. Pour qu’une entreprise devienne vraiment centrée sur l’IA, les données de toute l’organisation doivent être centralisées dans un emplacement accessible.

Alors que les entreprises commencent à mettre en œuvre l’IA à court terme grâce aux étapes ci-dessus, elles devraient travailler en parallèle à la construction de cette infrastructure de données globale. Une fois en place, les MSP peuvent supprimer les barrières temporaires qu’ils ont installées initialement, donnant à l’IA accès à n’importe quel point de données dont elle a besoin pour exécuter ses objectifs.

Le succès de l’IA ne concerne pas seulement l’adoption de la technologie. Il s’agit de la préparation opérationnelle et d’un changement de mentalité. À mesure que l’IA devient de plus en plus ancrée dans notre société, cette approche en quatre étapes permettra aux MSP de parvenir à la vitesse initiale nécessaire pour concurrencer immédiatement, tout en les plaçant sur la voie pour récolter des avantages à long terme à mesure que la technologie évolue.