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 mentre l’intelligenza artificiale ridisegna le aspettative aziendali, quel ruolo si sta evolvendo in qualcosa di più strategico.

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

Ma la realizzazione di 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’intelligenza artificiale, sia loro che le aziende che servono hanno un lavoro fondamentale da svolgere prima che l’intelligenza artificiale possa avere un impatto reale.

Per fortuna, stabilire questa base e diventare pronti per l’intelligenza artificiale non richiede molto tempo. Ecco quattro passaggi che gli MSP possono seguire per rendere le aspirazioni di intelligenza artificiale una realtà in soli 90 giorni.

1. Colmare il divario tra fonti di dati isolate.

Mentre i dati non sono certo in breve supply per la maggior parte delle aziende, le informazioni sono tipicamente frammentate e diffuse in più sistemi e canali. Ciò rende difficile addestrare e ottimizzare i modelli di intelligenza artificiale alle 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 di intelligenza artificiale 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’intelligenza artificiale può rapidamente accedere ai punti di dati di cui ha bisogno per funzionare correttamente.

Ad esempio, se un’applicazione di intelligenza artificiale viene utilizzata per automatizzare il supporto clienti, gli MSP possono legare insieme fonti di dati esterne e interne relative a quella funzionalità, come ad esempio i biglietti delle richieste di supporto, per avviare il loro programma di intelligenza artificiale.

2. Innalzare i muri 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’intelligenza artificiale o meno. E, mentre l’intelligenza artificiale 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 che l’intelligenza artificiale ha, introducendo i modelli solo ai set di dati essenziali per le loro prestazioni. Limitare l’accesso dell’intelligenza artificiale alle informazioni 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 a fondo mentre l’intelligenza artificiale lavora con dati puliti.

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

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

Mentre le aziende hanno tipicamente alcuni compiti e casi d’uso di intelligenza artificiale in mente, nella fretta di distribuire gli strumenti di intelligenza artificiale, molte aziende trascurano la domanda più grande: come l’intelligenza artificiale cambia ciò che vale la pena automatizzare per prima.

È essenziale effettuare un’analisi approfondita delle aree in cui l’intelligenza artificiale potrebbe essere più benefica per vedere effettivamente i guadagni dall’implementazione dell’intelligenza artificiale.

L’area di destinazione sarà diversa da azienda ad azienda, ma l’intelligenza artificiale può essere infusa per fare tutto, dall’integrazione di Copilot alla razionalizzazione dei flussi di lavoro quotidiani alla creazione di casi d’uso personalizzati. Tutte queste 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 fondazione olistica per eseguire l’intelligenza artificiale.

I dati sono la chiave dell’intelligenza artificiale. Affinché un’azienda diventi veramente centrica sull’intelligenza artificiale, i dati di tutta l’organizzazione devono essere centralizzati in un’unica posizione accessibile.

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

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