La Rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale è Qui – Come gli MSP Possono Avviare l’Adozione per le Aziende

Gli MSP sono sempre stati gli architetti dietro gli ecosistemi tecnologici dei clienti, bilanciando affidabilità e sicurezza. Ma poiché l’IA ridisegna le aspettative aziendali, quel ruolo si sta evolvendo in qualcosa di più strategico.

L’IA generativa è passata rapidamente da un’aspirazione lontana al centro della rivoluzione della trasformazione digitale. La maggior parte delle aziende, grandi e piccole, di tutti i settori, è ansiosa di infondere la tecnologia nei propri processi aziendali dopo aver sentito parlare dei guadagni di produttività ampiamente promessi che “trasformeranno le aziende” e driveranno i ricavi.

Ma realizzare questi benefici non avviene durante la notte. Dal lavoro sul campo presso Sherweb con gli MSP, abbiamo scoperto che mentre circa il 70% delle piccole e medie imprese sta attivamente cercando di integrare l’IA, sia loro che le aziende che servono hanno un lavoro fondamentale da fare prima che l’IA possa avere un impatto reale.

Per fortuna, creare questa base e diventare pronti per l’IA non deve richiedere molto tempo. Ecco quattro passaggi che gli MSP possono seguire per rendere le aspirazioni all’IA una realtà in soli 90 giorni.

1. Colmare il divario tra fonti di dati isolate.

Mentre i dati non sono certo scarsi per la maggior parte delle aziende, le informazioni sono di solito frammentate e diffuse in più sistemi e canali. Ciò rende difficile per i modelli di IA essere addestrati e ottimizzati per le esigenze specifiche delle aziende.

Poiché creare uno spazio olistico in cui tutti i dati vivranno in modo sicuro è un progetto più ampio, per iniziare a soddisfare le ambizioni dell’IA subito, le aziende possono configurare connettori temporanei per colmare il divario tra le fonti di dati. Estraendo set di dati specifici e sicuri e fondendoli insieme, l’IA può rapidamente accedere ai punti di dati di cui ha bisogno per funzionare correttamente.

Ad esempio, se un’applicazione di IA viene utilizzata per automatizzare il supporto clienti, gli MSP possono legare insieme fonti di dati esterne e on-prem relative a quella funzionalità, come ad esempio i biglietti di richiesta di supporto, per avviare il loro programma di IA.

2. Alzare le barriere di sicurezza per proteggere i dati.

Per qualsiasi azienda, proteggere i dati dalle minacce di sicurezza dovrebbe essere al primo posto, sia che stiano implementando l’IA o meno. E, mentre l’IA ha molti vantaggi, la tecnologia non è sempre senza bug, il che significa che c’è il rischio di perdite di dati.

Per proteggersi contro questo, gli MSP possono limitare l’accesso dell’IA, introducendo solo i modelli ai set di dati essenziali per le loro prestazioni. Restringere l’accesso dell’IA ai dati sensibili è fondamentale, soprattutto prima che tutti i dati dell’azienda siano stati esaminati e puliti. Le fonti di dati ad alto rischio possono essere esaminate correttamente mentre l’IA lavora con dati puliti.

3. Determinare dove l’IA avrà il maggior impatto sull’azienda.

Una volta che tutte le preoccupazioni relative alla sicurezza sono state affrontate e l’IA ha accesso ai dati di cui ha bisogno per funzionare, le aziende possono iniziare a identificare dove l’IA avrà l’impatto più immediato nel loro business quotidiano.

Sebbene le aziende abbiano generalmente alcuni compiti e casi d’uso dell’IA in mente, nella fretta di distribuire gli strumenti di IA, molte aziende trascurano la domanda più grande: come l’IA cambia ciò che vale la pena automatizzare per primo.

Fare un’analisi approfondita delle aree in cui l’IA potrebbe essere più benefica è essenziale per vedere effettivamente i guadagni dall’implementazione dell’IA.

L’area di destinazione sarà diversa da azienda a azienda, ma l’IA può essere infusa per fare tutto, dall’integrazione di Copilot alla gestione dei flussi di lavoro quotidiani, alla creazione di casi d’uso personalizzati. Tutte le capacità possono anche essere testate per prima con piccoli sottogruppi all’interno dell’azienda. Se vedono il successo, allora l’azienda può distribuirle in tutta l’azienda.

4. Abbattere le barriere dei dati per una base olistica per eseguire l’IA.

I dati sono la chiave dell’IA. Perché un’azienda diventi veramente centrata sull’IA, i dati di tutta l’organizzazione devono essere centralizzati in un’unica posizione accessibile.

Man mano che le aziende iniziano a implementare l’IA nel breve termine attraverso i passaggi precedenti, dovrebbero lavorare contemporaneamente per costruire questa infrastruttura di dati olistica. Una volta in posizione, gli MSP possono rimuovere le barriere temporanee che hanno installato inizialmente, dando all’IA l’accesso a qualsiasi punto di dati di cui potrebbe aver bisogno per eseguire i suoi obiettivi assegnati.

Il successo dell’IA non riguarda solo l’adozione della tecnologia. Si tratta di prontezza operativa e di un cambiamento di mentalità. Man mano che l’IA diventa sempre più radicata nella nostra società, questo approccio a quattro passaggi consentirà agli MSP di raggiungere la velocità immediata necessaria per competere subito, mettendoli anche sulla strada per raccogliere benefici a lungo termine man mano che la tecnologia evolve.