Jermaine Clark, シニア at Sherweb Jermaine Clark シニア at Sherweb

AI革命がここに到来 – MSPがビジネスにAIの導入を促進する方法

MSPは、クライアントのテクノロジー・エコシステムのアーキテクトとして、信頼性とセキュリティのバランスを取ってきた。しかし、AIがビジネスの期待を変えているため、この役割はより戦略的なものになっている。ジェネレーティブAIは、遠い将来の夢から、デジタル・トランスフォーメーション・レボリューションの中心になりました。業界を問わず、大きな会社も小さな会社も、生産性の向上によって「ビジネスを変革する」という約束された利益を得るために、AIをビジネス・プロセスに導入しようとしています。しかし、これらの利益を実現するには時間がかかります。SherwebでのMSPとの実践から、約70%の小規模から中規模のビジネスがAIを統合しようとしていることがわかりましたが、AIが実際に影響を与える前に、基礎的な作業が必要です。幸いにも、AIを導入する基盤を構築するには、長い時間が必要ではありません。MSPは、次の4つのステップに従うことで、AIの目標を90日で実現できます。1. 分散したデータ・ソースの間のギャップを埋める。大多数のビジネスでは、データが不足していることはありませんが、情報は通常、複数のシステムとチャンネルに分散しています。これにより、AIモデルをビジネスの特定のニーズに合わせてトレーニングし、最適化することが困難になります。すべてのデータを安全に保管するための包括的なスペースを作成することは大きなプロジェクトですが、AIの目標をすぐに達成するために、会社は一時的なコネクタを設定できます。特定の安全なデータセットを結合することで、AIは必要なデータ・ポイントに迅速にアクセスできます。例えば、AIアプリケーションがカスタマー・サポートの自動化に使用されている場合、MSPは、サポート・リクエスト・チケットなどの機能に関連する外部およびオンプレミス・データ・ソースを結び付けることで、AIプログラムを開始できます。2. データを保護するためのセキュリティ・ウォールを構築する。どの会社でも、データをセキュリティ・脅威から保護することは、AIを導入するかどうかに関係なく、最優先事項です。AIには多くの利点がありますが、バグがないわけではありません。つまり、データ漏洩のリスクがあります。これに対処するために、MSPはAIのアクセスを制限し、必要なデータセットのみにモデルを導入することができます。AIが機密情報にアクセスしないようにすることは、特に会社のすべてのデータがレビューおよびクリーンアップされる前に、非常に重要です。高リスクのデータ・ソースは、AIがクリアされたデータで動作している間に適切に検証できます。3. ビジネスでAIが最大の影響を与える場所を決定する。セキュリティに関する懸念がすべて解決され、AIが必要なデータにアクセスできるようになると、会社は、AIが最も即座に影響を与える場所を日常のビジネスで特定し始めることができます。会社は、通常、AIの最初のタスクとユースケースを念頭に置いていますが、AIツールを導入する際の混乱で、最も重要な質問を過ごすことがあります。AIが最初に自動化する価値のあるものは何ですか。AIが最も恩恵がある場所を分析することは、AIの導入から利益を得るために不可欠です。ターゲット・エリアはビジネスによって異なりますが、AIは、コピロットの統合から、日常のワークフローをストリームライン化するまで、ビジネス・プロセスをカスタマイズするために使用できます。すべての機能を会社内の小さなサブグループで最初にテストし、成功を見ると、ビジネスはそれらを会社全体に展開できます。4. ホリスト的な基盤を構築してAIを実行するためのデータの障壁を排除する。データはAIの鍵です。会社が真正にAI中心になるためには、組織全体のデータを1つのアクセス可能な場所に集中させる必要があります。会社が上記のステップに従ってAIを短期的に実装するにつれて、同時にこの包括的なデータ・インフラストラクチャを構築する必要があります。構築されると、MSPは最初に設置した一時的なバリアを削除し、AIが目的を達成するために必要なデータ・ポイントにアクセスできるようにします。AIの成功は、技術の導入のみではありません。運用の準備とマインド・シフトが必要です。AIが社会に浸透するにつれて、この4つのステップのアプローチにより、MSPはすぐに競争するために必要なスピードを達成し、技術が進化するにつれて長期的な利益を得ることができます。