マーク・クレイマン、Netrio CEO – インタビュー・シリーズ

マーク・クレイマン、NetrioのCEOは、クラウドコンピューティング、管理されたITサービス、サイバーセキュリティ、エンタープライズインフラストラクチャを含む分野で20年以上のリーダーシップ経験を持つベテラン技術エグゼクティブです。2024年にNetrioに入社する前に、彼はNavisiteのCEOを務め、Accentureによる同社の買収を経て、RDXとTriCore Solutionsを率いて、重要な成長と買収を遂行しました。彼のキャリアの初期には、クレイマンはNavisiteのシニアリーダーシップ役職を務め、SurebridgeのCIOを務め、テクノロジー組織のスケーリング、買収会社の統合、エンタープライズおよびミッドマーケット顧客のための管理サービス運用の近代化で評判を築きました。

Netrioは、北米の管理されたITサービスプロバイダーで、小規模および中規模組織がテクノロジー環境を近代化し、セキュリティを強化するのを支援することに重点を置いています。同社は、管理されたIT、クラウドサービス、サイバーセキュリティ、インフラストラクチャ管理、デジタル変換ソリューションに専門知識を持ち、ヘルスケア、金融サービス、小売業などの業界を横断しています。SUCCESS Computer Consultingとの合併に伴い、Netrioはリーチと能力を拡大し、成長するビジネスが複雑化するIT環境を切り抜けるために、エンタープライズグレードのテクノロジーサポート、運用効率、サイバーセキュリティ保護を提供する大規模なMSPとして自己を位置付けました。

あなたは、RDX、Navisite、TriCore Solutions、そして現在のNetrioを含む、複数の管理サービスおよびクラウド会社を、重要な買収を経て率いてきました。エンタープライズIT変革についてのあなたの視点は、これらの異なる時代を通じてどのように進化してきましたか？また、MSPにとってAIが次の基礎的な変化となることをあなたが信じる理由は何ですか？

これまでのところ、私は、エンタープライズIT変革は、新しいテクノロジー・カテゴリについてのみではないと考えています。管理ホスティング、クラウド、セキュリティ、自動化、そして今のAIから始まるかもしれませんが、本当の変革は、テクノロジーがビジネスがどのように運営され、競争するかを変える時に起こります。私のキャリアの初期には、インフラストラクチャに焦点が当てられていました。ワークロードはどこにあり、システムはどのように管理されるか、ダウンタイムを改善する方法、コストを削減する方法などです。時間の経過とともに、会話は、テクノロジーが組織にどのように価値をもたらすか、どこで価値をもたらすかについて移りました。顧客は、環境を実行できるか、あるいは、より効率的、よりセキュア、より回復力があり、より競争力があるかどうかを尋ねるようになりました。AIは、すべての質問に同時に触れる基礎的な変化です。MSPにとって、AIは、新しいツールを追加することだけではありません。サービスが提供される方法、エンジニアが働く方法、顧客がサポートを利用する方法、ビジネス価値が創造される方法を変えるパラダイムシフトです。

あなたは、AIをMSPの新しいデリバリーバックボーンとして説明しました。5年後のAIネイティブMSPは、今日の伝統的なMSPモデルと比較してどのように見えますか？

伝統的なMSPモデルは、問題に対応するために、人、プロセス、ツールを中心に構築されてきました。環境を監視し、チケットを開き、エンジニアを割り当て、問題を解決し、顧客に報告します。AI駆動のMSPは、まったく異なります。AIは、監視、ITサービスマネジメント、セキュリティ、エンドポイント管理、顧客コミュニケーション、分析、ビジネスワークフローの最適化を含む、全体的なデリバリーモデルにわたって配置されます。次の2〜3年以内に、MSPのリーダーは、質問に迅速に回答するだけでなく、パターンを検出するためにAIを使用するようになります。リスクを優先する、既知の問題を修復する、チケットをまとめる、感情を分析する、エンジニアに次のベストアクションを指示するためです。また、最も重要なのは、顧客体験が、セルフサービスとAIプラットフォームによって推進されるものになるということです。

Netrioは、「AIファースト、ヒューマンセカンド」のサポート哲学を推進しています。ユーザーの行動が、AIと人間のテクニシャンの両方と対話するのではなく、AIと対話することにどのように慣れ、快適になったのでしょうか？

最も大きな変化は、ユーザーが日常生活で使用するテクノロジーによって、期待がリセットされたことです。ユーザーは、瞬時に回答を得ること、自分でヘルプを検索すること、チャットボットや知能型アシスタントと対話すること、基本的な問題を待たずに解決することに慣れています。その行動は、現在、職場でも現れています。AIシステムがアカウントのロックを解除したり、接続性の問題を診断したり、質問に回答したり、リクエストを適切にルーティングしたりすることができれば、多くのユーザーは、チケットを提出して誰かが返信するのを待つよりも、AIを使用したいと考えるでしょう。しかし、重要なのは、AIファーストはヒューマン・ネバーを意味しないということです。AIを使用するのは、スピード、整合性、利便性を生み出す場合であり、問題が複雑で、デリケートで、判断が必要な場合は、人間を導入する必要があるということです。

多くの企業はAIコパイロットについて話していますが、あなたはエージェントAIと自律的な修復を強調しています。ルーティンワークのITインシデントのほとんどを人間の介入なしに解決するAIシステムの実現に向けて、どのくらい進んでいますか？

近づいてきていますが、本当の意味で自律的であることについては、実際的である必要があります。すでに、AIが問題を診断し、行動を推奨し、行動を実行し、チケットを更新することができる、人間のエンジニアが行うのと同じように見える、多くのルーティンワークのインシデントがあります。そのことは、単なるチャットボットやコパイロットが回答を示すだけではありません。Netrioでは、環境を理解し、ポリシーを理解し、適切なアクセス権を持ち、既知の問題を安全に修復できる、ガードレール付きのエージェントAIの活用機会を見出しています。パートナーによるネイティブAIと、独自の機能を構築する必要性のバランスを、慎重に検討しています。複数の環境をサポートしているため、AIエージェントは、多テナントの複雑さを理解する必要があります。インフラストラクチャのアラートやセキュリティアラートの統合などの分野では、成熟したベンダーのAIが適切な答えである可能性があります。一方、顧客環境、エンドポイントアクセス、資格情報、リモートサポートを横断するワークフローでは、MSP固有の知識が非常に重要になります。

あなたが提起した、より興味深いアイデアの1つは、サポートチケットごとのAI駆動の感情分析です。次の世代のエンタープライズIT運用において、感情知能と顧客感情はどのくらい重要になりますか？

サービス品質の測定方法の重要な部分になります。管理されたサービスでは、チケットが閉じられたか、SLAが満たされたかだけでは不十分です。顧客がそのやり取り中にどのように感じたかも知る必要があります。苛立ったか、混乱したか、聞き取られたか、問題が繰り返されたか、などです。従来、MSPは、毎月または四半期ごとのビジネスレビューまたは顧客満足度調査で、これらのパターンについて学ぶことができましたが、時には遅すぎる場合があります。AI駆動の感情分析により、顧客体験をほぼリアルタイムで理解する能力が得られます。つまり、顧客が苛立っている場所、コミュニケーションが明確でない場所、繰り返される問題が信頼を損なっている場所を特定し、迅速に介入できます。那は、AIが人間のサービス側面を増幅する場所であり、代替するのではないのです。

あなたは、多くの組織が「影のAI」と呼ばれるものに苦労していることを指摘しています。現在、従業員が急速にAIツールを採用している状況で、企業がAIの採用を誤って行っている最大のガバナンス上のミスは何ですか？

最大のミスは、AIの採用が完全に断片化された方法で行われていることです。従業員は実験するでしょうし、多くの場合、それは良いことですが、組織は、どのツールが使用されているか、どのデータが入力されているか、どのようなリスクが生み出されているかを理解する必要があります。現在、多くの企業では、ビジネス全体で個人がAIを使用していますが、共通のポリシー、測定フレームワーク、トレーニングモデル、明確なロードマップがなく、組織の目標と一致していません。

これにより、セキュリティリスク、コンプライアンスリスク、無駄な努力が生じます。理想的なアプローチは、実験を停止することではなく、それを正式化し、組織化することです。企業には、ガバナンスフレームワーク、セキュリティ、コンプライアンスチーム、従業員のトレーニング、承認済みのユースケース、価値を測定する方法が必要です。これは、特にミッドマーケットで重要です。ミッドマーケットの企業は、AIを活用する圧力を受けていますが、内部のAI専門知識、セキュリティ、コンプライアンスチームが不足していることが多いからです。

AIが基本的なMSPタスクをさらに自動化するにつれて、管理されたサービスの伝統的な経済は、次の10年で根本的に変化すると思いますか？

はい、経済はかなり変化するでしょう。伝統的な管理されたサービスモデルは、労働、ツール、利益率で構成されてきました。AIと自動化が基本的なサポート、監視、修復に必要な人間の労力を削減すると、価格圧力は避けられません。しかし、私はそれを否定的に見ていません。MSPが価値を高めるために、より高度なサービスを提供することを強いられるからです。価値は、顧客がテクノロジーをビジネス成果に適用するのを助けることから来ます。運用を改善すること、ワークフローを自動化すること、セキュリティを強化すること、より良い決定を下すことなどです。

そのため、戦略的な顧客との会話が非常に重要です。MSPは、顧客のビジネスをどのように運営しているか、サプライチェーン、顧客サービスモデル、内部プロセス、成長計画、リスクプロファイルを理解する必要があります。そうすれば、AIと自動化を使用して、より高価値の問題を解決できます。経済は、環境をサポートするために何人の人員が必要かから、MSPがビジネスにどれだけの価値を創造するかへと移ります。

AIについての多くの会話は、大規模企業に焦点を当てていますが、ミッドマーケット企業は、AIを責任を持って導入するための内部の専門知識が不足しています。業界全体が見落としている、ミッドマーケット企業が直面しているユニークな課題は何ですか？

ミッドマーケット企業は、非常に興味深い立場にあります。彼らはAIを採用するためのビジネス上の圧力があり、多くの場合、大企業と同じくらいの緊急性があります。彼らのリーダーシップチームと取締役会は、AI戦略について何であるか、どこで効率化が見られるか、会社がどのように競争力を維持するかを尋ねています。しかし、先ほど述べたように、彼らは、大企業と同じ内部リソースを持っていません。AIガバナンスチーム、セキュリティ組織、成熟したデータサイエンス機能、AIをパイロットから本稼働に移行するために必要な変更管理リソースがありません。したがって、彼らは、実験と実行の間で挟まれることがあります。彼らはAIが重要であることを知っていますが、適切なユースケースを特定するのを助ける必要があります。ガバナンスを確立する必要があります。環境をセキュアにする必要があります。従業員をトレーニングする必要があります。AIを実際のワークフローに統合する必要があります。那が、Netrioのアプローチが実用的な採用に焦点を当てている理由です。準備、ガバナンス、戦略、プラットフォームの展開、有効化、継続的な開発とサポートです。

Netrioは、ヘルスケア、金融サービス、 小売業を含む業界で運営しています。AIを活用した管理されたサービスにおける将来の勝者は、最も広範なテクノロジー・スタックを持つ企業ではなく、最も深い垂直エキスパートを持つ企業になるのでしょうか？

はい、思います。広範なテクノロジー・スタックは重要ですが、それだけでは不十分です。本当の価値は、顧客のビジネスを十分に理解して、AIが本当に違いを生み出す場所を知っていることから来ます。ヘルスケア、金融サービス、小売業、製造業、ホテル業など、各業界には、異なるワークフロー、規制の圧力、顧客の期待、リスクプロファイル、運用の現実があります。汎用的なAIの展開は、ある程度の効率を生み出すかもしれませんが、ドメイン固有のソリューションは、より意味のある問題を解決できます。例えば、規制された金融サービス環境におけるAIの考え方は、小売業の運用ワークフローにおける考え方と異なります。勝者となるMSPは、AI、自動化、セキュリティ、垂直エキスパートを組み合わせるものになります。

先を見て、どの部分のエンタープライズIT管理は、AIシステムがどれだけ進化しても、基本的に人間が主導することになるのでしょうか？

人間が主導する部分は、信頼、判断、共感、戦略的コンテキストを必要とする分野になります。AIは、繰り返しの運用作業をさらに多く引き受けるでしょう。那は良いことです。エンジニアが迅速に作業できるように手助けし、反応時間を改善し、パターンを特定し、既知の問題を自動化するからです。しかし、顧客は、ビジネスを理解し、トレードオフを支援し、行われた推奨事項を裏付けることができる人を必要とします。セキュリティは良い例です。AIは脅威を検出し、警報を優先し、自動で対応できますが、セキュリティ文化を構築することは、人間によって大きく依存しています。AIの採用も同様です。強力なツールを展開できますが、どのユースケースが重要か、どのリスクが受け入れられるか、従業員をどのようにトレーニングするか、成功をどのように測定するかを決定するには、まだ誰かが必要です。

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