La révolution de l'IA est là : comment les MSP peuvent accélérer son adoption par les entreprises

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

L’IA générative est rapidement passée d’une aspiration lointaine à la pièce maîtresse de la révolution de la transformation numérique. La majorité des entreprises de tous les secteurs, grandes et petites, sont désireuses d’intégrer la technologie dans leurs processus commerciaux après avoir entendu parler des gains de productivité largement promis qui « transformeront les entreprises » et généreront des revenus.

Mais ces avantages ne se concrétisent pas du jour au lendemain. Chez Sherweb, notre travail sur le terrain auprès des MSP nous a permis de constater que, même si environ 70 % des PME cherchent activement à intégrer l'IA, elles et les entreprises qu'elles servent doivent encore accomplir des travaux fondamentaux avant que l'IA puisse avoir un réel impact.

Heureusement, poser ces fondations et se préparer à l'IA ne prend pas longtemps. Voici quatre étapes que les MSP peuvent suivre pour concrétiser leurs aspirations en matière d'IA en seulement 90 jours.

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

Si les données ne manquent pas à la plupart des entreprises, elles sont généralement fragmentées et réparties sur de multiples systèmes et canaux. Il est donc difficile d'entraîner et d'optimiser les modèles d'IA en fonction des besoins spécifiques des entreprises.

La création d'un espace holistique où toutes les données seront hébergées en toute sécurité étant un projet de grande envergure, pour répondre dès maintenant aux ambitions de l'IA, les entreprises peuvent mettre en place des connecteurs temporaires pour combler le fossé entre les sources de données. En extrayant des ensembles de données spécifiques et sécurisés et en les fusionnant, l'IA peut accéder rapidement aux 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 des sources de données externes et sur site liées à cette capacité, telles que des tickets de demande d’assistance, afin de lancer leur programme d’IA.

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

Pour toute entreprise, protéger les données contre les menaces de sécurité L'IA devrait être une priorité, qu'ils la mettent en œuvre ou non. Et si l'IA présente de nombreux avantages, elle n'est pas toujours exempte de bugs, ce qui implique un risque de fuite de données.

Pour se protéger, les MSP peuvent limiter l'accès de l'IA, en n'introduisant les modèles que dans les ensembles de données essentiels à son fonctionnement. Il est essentiel d'empêcher l'IA d'accéder aux informations sensibles, surtout avant que toutes les données de l'entreprise n'aient été examinées et nettoyées. Les sources de données à haut risque peuvent être vérifiées correctement pendant que l'IA travaille sur des données validées.

3. Déterminez où l’IA aura le plus grand impact sur les entreprises.

Une fois que tous les problèmes de sécurité ont été résolus et que l’IA a accès aux données dont elle a besoin pour fonctionner, les entreprises peuvent commencer à identifier où elle aura l’impact le plus immédiat sur leurs activités quotidiennes.

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

Il est essentiel de procéder à une analyse approfondie des domaines dans lesquels l’IA pourrait être la plus bénéfique pour constater réellement les gains liés à la mise en œuvre de l’IA.

La zone cible diffère d'une entreprise à l'autre, mais l'IA peut être intégrée pour tout faire, de intégration de Copilot De la simplification des flux de travail quotidiens à la création de cas d'utilisation plus personnalisés. Toutes ces fonctionnalités peuvent également être testées dans un premier temps auprès de petits groupes de l'entreprise. En cas de succès, l'entreprise peut les déployer à l'échelle de l'entreprise.

4. Éliminez les barrières de données pour créer une base holistique sur laquelle exécuter l’IA.

Les données sont la clé de l'IAPour qu’une entreprise devienne véritablement centrée sur l’IA, les données de l’ensemble de l’organisation doivent être centralisées dans un seul endroit accessible.

Alors que les entreprises commencent à déployer l'IA à court terme en suivant les étapes décrites ci-dessus, elles doivent simultanément travailler à la construction de cette infrastructure de données globale. Une fois en place, les MSP peuvent supprimer les obstacles temporaires installés en amont, permettant à l'IA d'accéder à tous les points de données nécessaires à l'atteinte de ses objectifs.

Le succès de l'IA ne dépend pas uniquement de l'adoption de la technologie. Il s'agit également d'une préparation opérationnelle et d'un changement de mentalité. Alors que l'IA s'impose de plus en plus dans notre société, cette approche en quatre étapes permettra aux MSP d'atteindre la vitesse initiale nécessaire pour être immédiatement compétitifs, tout en les préparant à en tirer des bénéfices à long terme grâce à l'évolution de la technologie.