Revolusi AI Sudah Tiba – Bagaimana MSP Dapat Meningkatkan Adopsi untuk Bisnis

MSP selalu menjadi arsitek di balik ekosistem teknologi klien, menyeimbangkan keandalan dan keamanan. Namun, karena AI mengubah harapan bisnis, peran tersebut berkembang menjadi sesuatu yang lebih strategis.

AI generatif telah dengan cepat berubah dari aspirasi jauh ke pusat revolusi transformasi digital. Sebagian besar bisnis di berbagai industri, baik besar maupun kecil, ingin memasukkan teknologi ini ke dalam proses bisnis mereka setelah mendengar tentang peningkatan produktivitas yang luas yang akan “mengubah bisnis” dan menghasilkan pendapatan.

Namun, merealisasikan manfaat ini tidak terjadi dalam semalam. Dari pekerjaan di lapangan di Sherweb dengan MSP, kami telah menemukan bahwa sementara sekitar 70% bisnis kecil hingga menengah aktif mencari untuk mengintegrasikan AI, baik mereka maupun bisnis yang mereka layani memiliki pekerjaan dasar yang perlu dilakukan sebelum AI dapat membuat dampak nyata.

Untungnya, menetapkan fondasi ini dan menjadi siap AI tidak perlu memakan waktu lama. Berikut adalah empat langkah yang dapat diikuti MSP untuk membuat aspirasi AI menjadi kenyataan dalam waktu hanya 90 hari.

1. Jembatani kesenjangan antara sumber data yang terisolasi.

Sementara data hampir tidak pernah kekurangan untuk sebagian besar bisnis, informasi tersebut biasanya terfragmentasi dan tersebar di berbagai sistem dan saluran. Ini membuatnya sulit bagi model AI untuk dilatih dan dioptimalkan pada kebutuhan spesifik bisnis.

Karena membuat satu ruang holistik di mana semua data akan hidup dengan aman adalah proyek yang lebih besar, untuk memulai memenuhi ambisi AI segera, perusahaan dapat mengatur penghubung sementara untuk menjembatani kesenjangan antara sumber data. Dengan menarik dataset spesifik yang aman dan menggabungkannya, AI dapat dengan cepat mengakses poin data yang diperlukan untuk berfungsi dengan baik.

Misalnya, jika aplikasi AI digunakan untuk mengotomatisasi dukungan pelanggan, MSP dapat menghubungkan sumber data eksternal dan on-prem yang terkait dengan kemampuan tersebut, seperti tiket permintaan dukungan, untuk memulai program AI mereka.

2. Tingkatkan tembok keamanan untuk melindungi data.

Untuk setiap perusahaan, melindungi data dari ancaman keamanan harus menjadi prioritas utama baik mereka mengimplementasikan AI atau tidak. Dan, sementara AI memiliki banyak manfaat, teknologi ini tidak selalu tanpa bug, yang berarti ada risiko kebocoran data.

Untuk melindungi terhadap ini, MSP dapat membatasi akses AI, hanya memperkenalkan model kepada dataset yang penting untuk kinerjanya. Membatasi AI dari mengakses informasi sensitif sangat penting, terutama sebelum semua data perusahaan telah ditinjau dan dibersihkan. Sumber data berisiko tinggi dapat diperiksa dengan benar sementara AI bekerja dengan data yang telah dibersihkan.

3. Tentukan di mana AI akan membuat dampak terbesar dalam bisnis.

Setelah semua kekhawatiran keamanan telah ditangani dan AI memiliki akses ke data yang diperlukan untuk berfungsi, perusahaan dapat mulai mengidentifikasi di mana AI akan membuat dampak paling langsung dalam kegiatan sehari-hari mereka.

Sementara perusahaan biasanya memiliki beberapa tugas AI dan kasus penggunaan yang sudah ada di awal, dalam kegembiraan untuk menggelar alat AI, banyak bisnis mengabaikan pertanyaan yang lebih besar: bagaimana AI mengubah apa yang patut dioptimalkan di tempat pertama.

Melakukan analisis mendalam tentang area di mana AI dapat memberikan manfaat paling besar sangat penting untuk benar-benar melihat keuntungan dari implementasi AI.

Area target akan berbeda dari bisnis ke bisnis, tetapi AI dapat diinfuskan untuk melakukan semua hal mulai dari mengintegrasikan Copilot hingga mempermudah alur kerja sehari-hari hingga membangun kasus penggunaan yang lebih disesuaikan. Semua kemampuan ini juga dapat diuji terlebih dahulu dengan sub-grup kecil di perusahaan. Jika mereka melihat kesuksesan, maka bisnis dapat menggelar kemampuan tersebut di seluruh perusahaan.

4. Turunkan hambatan data untuk fondasi holistik untuk menjalankan AI.

Data adalah kunci AI. Agar sebuah perusahaan dapat menjadi benar-benar terpusat pada AI, data dari seluruh organisasi perlu diintegrasikan ke dalam satu lokasi yang dapat diakses.

Ketika perusahaan mulai mengimplementasikan AI dalam jangka pendek melalui langkah-langkah di atas, mereka seharusnya secara bersamaan bekerja untuk membangun infrastruktur data yang lebih luas ini. Setelah infrastruktur ini siap, MSP dapat menghapus hambatan sementara yang mereka pasang sebelumnya, memberikan AI akses ke setiap poin data yang mungkin diperlukan untuk menjalankan tujuan yang diberikan.

Keberhasilan AI tidak hanya tentang adopsi teknologi. Ini tentang kesiapan operasional dan perubahan mentalitas. Ketika AI menjadi lebih dan lebih melekat dalam masyarakat kita, pendekatan empat langkah ini akan memungkinkan MSP untuk mencapai kecepatan awal yang diperlukan untuk segera bersaing, serta meletakkan mereka di jalur untuk memanen manfaat jangka panjang ketika teknologi berkembang.