AI 혁명이 도착했습니다 – MSP가 비즈니스에 AI를 도입하는 방법

MSP는 항상 클라이언트의 기술 생태계를 설계하고, 안정성과 보안을 균형 있게 유지해 왔습니다. 그러나 AI가 비즈니스 기대를 재정의하면서, 그 역할은 더 전략적인 것으로 발전하고 있습니다.

생성적 AI는 먼 꿈에서 디지털 변혁 혁명의 핵심으로 빠르게 발전했습니다. 대부분의 산업에서 작은 비즈니스부터 큰 비즈니스까지 많은 기업들이 기술을 비즈니스 프로세스에 통합하고자 합니다. 이는 생산성 향상과 수익 증가를 약속하기 때문입니다.

그러나 이러한 이점을 실현하는 것은 밤샘 작업이 아닙니다. Sherweb에서 MSP와 함께 작업한 결과, 약 70%의 중소기업이 AI를 통합하고자 하지만, 그們과 그們이 서비스하는 비즈니스 모두가 AI가 실제 영향을 미치기 전에 기초적인 작업을 수행해야 한다는 것을 발견했습니다.

幸い, 이 기초를 마련하고 AI 준비를 하는 데 오래 걸리지 않습니다. MSP는 90일 안에 AI를 현실화하는 4단계를 따를 수 있습니다.

1. 분리된 데이터 소스를 연결합니다.

대부분의 비즈니스에서는 데이터가 부족하지 않지만, 정보는 일반적으로 여러 시스템과 채널에 걸쳐 분산되어 있습니다. 이는 AI 모델이 비즈니스 특정 요구 사항에 대해 훈련되고 최적화되는 것을 어렵게 만듭니다.

한 곳에서 모든 데이터가 안전하게 저장될 수 있는 공간을 만드는 것이 더 큰 프로젝트이므로, AI를 즉시 시작하기 위해 기업은 데이터 소스 간의 임시 커넥터를 설정할 수 있습니다. 특정 안전한 데이터 세트를 가져와 결합하면 AI는 제대로 작동하는 데 필요한 데이터 포인트에 빠르게 액세스할 수 있습니다.

예를 들어, AI 애플리케이션이 고객 지원을 자동화하는 경우, MSP는 외부 및 온프레미스 데이터 소스를 연결하여 AI 프로그램을 시작할 수 있습니다.

2. 데이터를 보호하기 위한 보안 벽을 높입니다.

어떤 회사든, 데이터를 보안 위협으로부터 보호하는 것이 가장 중요합니다. AI는 많은 이점을 가지고 있지만, 기술은 항상 버그가 없지는 않습니다. 이는 데이터 유출의 위험이 있다는 것을 의미합니다.

이를 방지하기 위해, MSP는 AI에 대한 액세스를 제한할 수 있습니다. 모델에 필수적인 데이터 세트만 노출시키는 것입니다. 특히 모든 데이터가 검토되고 정리되기 전에 AI가 민감한 정보에 액세스하지 못하도록 하는 것이 중요합니다. 높은 위험 데이터 소스는 적절하게 검토될 수 있습니다.

3. 비즈니스에서 AI가 가장 큰 영향을 미치는 곳을 결정합니다.

모든 보안 문제가 해결되고 AI가 필요한 데이터에 액세스할 수 있으면, 기업은 비즈니스에서 AI가 가장 즉각적인 영향을 미치는 곳을 식별할 수 있습니다.

일반적으로 기업은 몇 가지 초기 AI 작업과 사용 사례를 생각하지만, AI 도구를 배포하는 과정에서 많은 비즈니스에서는 더 큰 질문을 간과합니다. 즉, AI가 자동화할 가치가 있는 것을 어떻게 변경하는지입니다.

AI가 가장 유익한 곳을 철저히 분석하는 것이 실제로 AI 구현에서 이점을 얻는 데 중요합니다.

타겟 영역은 비즈니스마다 다를 수 있지만, AI는 CoPilot를 통합하여 일상적인 워크플로우를 최적화하거나 사용자 지정 사용 사례를 구축하는 모든 것을 수행할 수 있습니다. 이러한 모든 기능은 기업 내的小 그룹에서 먼저 테스트할 수 있습니다. 성공을 본다면, 비즈니스는 이를 전체적으로 적용할 수 있습니다.

4. AI를 실행하기 위한 종합적인 기초를 마련합니다.

데이터는 AI의 핵심입니다. 기업이真正로 AI 중심이 되려면, 조직 전체의 데이터를 하나의 접근 가능한 위치에集中해야 합니다.

기업이 앞서서 설명한 단계를 통해 단기적으로 AI를 구현하기 시작하면, 동시에 이 종합적인 데이터 인프라를 구축하기 위해 작업해야 합니다. 일단 구축되면, MSP는 초기에 설치한 임시 장벽을 제거하여 AI가 필요한 모든 데이터 포인트에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다.

AI 성공은 기술 채택에 관한 것이 아닙니다. 그것은 운영 준비와 마음가짐의 변화에 관한 것입니다. AI가 우리 사회에 더 깊숙이 침투함에 따라, 이 4단계 접근 방식은 MSP가 즉시 경쟁할 수 있는 초기 속도를 얻을 수 있도록 하며, 기술이 발전함에 따라 더 긴 기간의 이점을 얻을 수 있도록 합니다.