L'intelligenza artificiale come infrastruttura: i principali MSP statunitensi considerano l'intelligenza artificiale un servizio fondamentale, non un componente aggiuntivo futuro

Per anni, l'IA è stata considerata un abilitatore del futuro, un potenziamento opzionale per le aziende tecnologicamente avanzate o un componente aggiuntivo per lo stack IT di domani. Tuttavia, l'era dell'IA come ripensamento è finita. La comunità dei fornitori di servizi gestiti (MSP), da tempo al centro dell'innovazione delle piccole e medie imprese, ora vede l'IA non come un componente aggiuntivo futuro, ma come un'infrastruttura fondamentale. Oggi, Il 64% degli MSP segnala che stanno già utilizzando l'IA nei processi interni e nell'erogazione dei servizi. Oltre il 40% afferma che i servizi di IA sono ormai un fattore di differenziazione aziendale primario.

Il cambiamento è sottile ma epocale. Non si tratta solo di aiutare i clienti a implementare l'IA; si tratta di riprogettare le fondamenta stesse dei servizi gestiti utilizzando l'IA stessa. Gli MSP in forte crescita stanno automatizzando l'applicazione delle policy, il rilevamento delle minacce, l'assistenza clienti, la governance delle identità e persino il processo decisionale. Si prevede che la spesa aziendale per l'IA salirà alle stelle. $309 miliardi Entro il 2032, le organizzazioni meglio posizionate per vincere non saranno necessariamente quelle con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) più appariscenti, ma quelle con l'infrastruttura per rendere l'intelligenza artificiale reale, affidabile e scalabile. Questo mette gli MSP direttamente al centro dell'attenzione.

Dagli strumenti all'infrastruttura: il punto di svolta dell'intelligenza artificiale

L'evoluzione dell'IA da strumento di produttività a infrastruttura operativa sta riscrivendo le regole per gli MSP. In passato, le funzioni principali degli MSP erano incentrate sul monitoraggio, l'applicazione di patch, la protezione e il supporto degli ambienti IT. Questi compiti, sebbene critici, erano in gran parte reattivi. Con l'IA, ora sono proattivi e predittivi.

Prendiamo ad esempio la sicurezza. L'intelligenza artificiale sta diventando il piano di controllo del rischio aziendale. Fornitori come CrowdStrike e Palo Alto Networks stanno già registrando una crescita del fatturato derivante dall'intelligenza artificiale, integrando funzionalità di rilevamento intelligente e risposta automatizzata direttamente nelle loro piattaforme. Le infrastrutture legacy faticano a tenere il passo.

Per gli MSP, questa trasformazione non è teorica; è operativa. L'intelligenza artificiale viene utilizzata per automatizzare l'applicazione delle policy di sicurezza alla velocità della macchina, riducendo i rischi e l'errore umano. Consente il rilevamento proattivo delle minacce utilizzando l'analisi comportamentale e il rilevamento delle anomalie, identificando i rischi prima che si aggravino. Gli MSP offrono inoltre supporto 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX, tramite chatbot intelligenti e sensibili al contesto che forniscono assistenza in tempo reale. L'orchestrazione delle identità per l'onboarding e l'offboarding viene semplificata grazie all'intelligenza artificiale, risparmiando tempo e migliorando la sicurezza. Anche i cicli di patch vengono gestiti in base all'intelligence sulle vulnerabilità in tempo reale, garantendo che i sistemi rimangano aggiornati senza i ritardi dei processi manuali.

Questi non sono progetti pilota. Sono sistemi di produzione in fase di implementazione.

Perché gli MSP stanno diventando in prima linea nell'adozione dell'intelligenza artificiale

Gli MSP sono in una posizione unica per guidare la carica dell'IA per un semplice motivo: gestiscono già la complessità degli ambienti IT da cui le piccole e medie imprese (PMI) dipendono quotidianamente. Mentre i giganti della tecnologia aziendale possono stabilire lo standard nello sviluppo di modelli e nell'innovazione cloud, sono gli MSP a rendere operativi questi progressi per il resto dell'economia.

Per molti versi, gli MSP rappresentano il vero livello di adozione dell'IA. Traducono le promesse in pratica. Ciò significa che sono in prima linea nell'aiutare le organizzazioni a gestire i requisiti di governance e conformità dell'IA, a integrare l'IA in architetture zero trust, a modernizzare endpoint e infrastrutture per i carichi di lavoro di IA e a garantire sicurezza e resilienza negli ambienti ibridi.

L'intelligenza artificiale non è solo un'altra offerta di servizi, sta diventando la base di tutti i servizi. Gli MSP che la considerano un'aggiunta faranno fatica a rimanere competitivi. Chi la considererà un'infrastruttura definirà il futuro dei servizi gestiti.

L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il concetto di “gestito”

Cosa significa "gestito" nell'era dell'intelligenza artificiale? Per anni, i servizi gestiti sono stati definiti da supporto basato su SLA, garanzie di uptime ed efficienza dei costi. L'intelligenza artificiale sta alzando drasticamente le aspettative.

“Gestito” ora significa:

• Predittivo anziché reattivo: i sistemi devono rilevare, diagnosticare e risolvere i problemi prima ancora che i clienti si accorgano che esistono.
• Consapevole del contesto anziché basato su regole: l'automazione dei servizi deve comprendere l'intento e adattarsi ai comportamenti sfumati degli utenti.
• Sempre attivo anziché durante l'orario lavorativo: gli agenti intelligenti forniscono supporto 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX e percorsi di escalation personalizzati per ciascun cliente.
• Sicuro per progettazione: le piattaforme basate sull'intelligenza artificiale devono integrare l'applicazione delle policy di sicurezza come impostazione predefinita, non come una sovrapposizione.

Questo cambiamento sta imponendo un nuovo modello di business per gli MSP, che privilegia i risultati rispetto all'impegno e l'intelligenza rispetto alle ore fatturate. In molti casi, ciò richiede di ripensare non solo gli strumenti utilizzati dagli MSP, ma anche il modo in cui strutturano i team, formano il personale e stabiliscono i prezzi dei servizi.

I clienti si aspettano di più, più velocemente

Mentre l'intelligenza artificiale continua a saturare la tecnologia aziendale e di consumo, le aspettative dei clienti aumentano rapidamente. Le aziende che un tempo tolleravano l'assistenza basata su ticket ora si aspettano soluzioni in tempo reale. Gli aggiornamenti manuali sembrano arcaici. E l'applicazione delle policy che richiede giorni anziché secondi è vista come un rischio per la sicurezza, non come un ritardo procedurale.

Gli MSP sono tenuti a fornire un onboarding immediato su identità, endpoint e applicazioni, riducendo i ritardi e accelerando la produttività fin dal primo giorno. È necessario implementare un monitoraggio proattivo della conformità per rimanere al passo con gli standard in continua evoluzione, in particolare nei settori altamente regolamentati. I clienti richiedono sempre più strumenti di intelligenza artificiale integrati, implementabili nei propri ambienti, che consentano loro di assumere il controllo dei propri dati e del processo decisionale. L'osservabilità e la spiegabilità dettagliate dell'intelligenza artificiale stanno diventando essenziali, garantendo che le decisioni basate sull'intelligenza artificiale siano trasparenti, tracciabili e affidabili.

L'intelligenza artificiale non sta sostituendo il tocco umano nei servizi gestiti; lo sta potenziando. Gli MSP che prospereranno in questo nuovo scenario troveranno il giusto equilibrio tra intelligenza automatizzata e giudizio umano, tra velocità e responsabilità.

Possedere il livello dell'infrastruttura AI

L'intelligenza artificiale aziendale potrebbe essere un $309 miliardi Un'opportunità, ma il bottino non andrà a chi si limita a rivendere strumenti di intelligenza artificiale. Il vero valore risiede nel possedere l'infrastruttura hardware, software, identità, dati e accesso su cui l'intelligenza artificiale funziona. Gli MSP che riusciranno a integrare l'intelligenza artificiale nelle loro offerte principali non saranno più solo fornitori di supporto, ma diventeranno partner strategici per le infrastrutture.

Per avere successo, gli MSP devono stringere partnership con fornitori di infrastrutture native per l'IA che possano aiutarli a scalare in modo efficace e sicuro. Devono creare livelli di gestione scalabili, sicuri e osservabili che offrano visibilità sugli ambienti dei clienti. I team interni devono essere formati in competenze emergenti come l'ingegneria tempestiva, la supervisione dei modelli e la governance dell'IA per l'intero ciclo di vita. Fondamentalmente, gli MSP devono fornire servizi basati sull'IA che siano misurabili, basati sui risultati e semplici da utilizzare per i clienti.

In questo modo, gli MSP proteggono il loro business per il futuro, si differenziano in un mercato affollato e, soprattutto, aiutano i loro clienti a crescere in modo più rapido e sicuro.

L'anno dell'MSP nativo basato sull'intelligenza artificiale

Potremmo considerare il 2025 come l'anno in cui l'IA ha smesso di essere un trend tecnologico e ha iniziato a diventare un'aspettativa di base nei servizi gestiti. Per molti MSP, il cambiamento è già in atto. I vincitori di questa nuova era non saranno coloro che parlano dell'IA come del futuro, ma coloro che la integreranno silenziosamente in tutto ciò che offrono.

Il copione è in fase di riscrittura. La questione non è più se gli MSP adotteranno l'IA, ma quanto bene e con quale rapidità.