AI-revolusjonen er her – Hvordan MSP-er kan gi bedriftene et løft i adopsjonen

MSP-er har alltid vært arkitektene bak kundenes tekniske økosystemer, og har balansert pålitelighet og sikkerhet. Men når AI endrer forretningsforventningene, utvikler denne rollen seg til noe mer strategisk.

Generativ AI har raskt gått fra å være et fjernt mål til å være midtpunktet i den digitale transformasjonsrevolusjonen. Flertallet av bedrifter over hele verden, både store og små, er ivrige etter å infusere teknologien i sine forretningsprosesser etter å ha hørt om de løftede produktivitetsgavnene som vil “transformere bedrifter” og drive inntekter.

Men å realisere disse fordelene skjer ikke over natten. Fra erfaringer på bakken hos Sherweb med MSP-er, har vi oppdaget at mens omtrent 70% av små og mellomstore bedrifter aktivt søker å integrere AI, både de og bedriftene de betjener, har grunnleggende arbeid som må gjøres før AI kan ha noen reell effekt.

Heldigvis trenger det ikke å ta lang tid å legge denne grunnlaget og bli AI-klar. Her er fire trinn som MSP-er kan følge for å gjøre AI-ambisjoner til virkelighet på bare 90 dager.

1. Brygge gapet mellom isolerte datakilder.

Mens data ikke er i kort supply for de fleste bedrifter, er informasjonen vanligvis fragmentert og spredt over flere systemer og kanaler. Dette gjør det vanskelig for AI-modeller å bli trent og optimalisert for bedriftens spesifikke behov.

Siden å opprette ett holistisk rom hvor all data kan bo trygt er et større prosjekt, kan bedrifter for å møte AI-ambisjonene umiddelbart, sette opp midlertidige koblinger for å brygge gapet mellom datakilder. Ved å trekke ut spesifikke, sikre datasett og fusjonere dem sammen, kan AI raskt få tilgang til datapunktene den trenger for å fungere korrekt.

For eksempel, hvis en AI-applikasjon brukes til å automatisere kundesupport, kan MSP-er knytte sammen eksterne og interne datakilder relatert til denne funksjonen, som for eksempel supportforespørsler, for å gi et løft til AI-programmet.

2. Reise sikkerhetsbarrierer for å beskytte data.

For enhver bedrift, å beskytte data mot sikkerhetstrusler bør være topp prioritert, uansett om de implementerer AI eller ikke. Og, mens AI har mange fordeler, er teknologien ikke alltid feilfri, noe som betyr at det finnes en risiko for datalekkasjer.

For å beskytte mot dette, kan MSP-er begrense tilgangen AI har, og bare introdusere modellene for de datasettene som er essensielle for dens ytelse. Å begrense AI fra å få tilgang til følsomme opplysninger er kritisk, spesielt før all bedriftens data har blitt gjennomgått og renset. Høyrisikodatakilder kan bli gjennomgått ordentlig mens AI arbeider med renset data.

3. Bestemme hvor AI vil ha størst effekt i bedriftens daglige drift.

Når alle sikkerhetsproblemer er løst og AI har tilgang til de dataene den trenger for å fungere, kan bedrifter begynne å identifisere hvor AI vil ha størst umiddelbar effekt i deres daglige drift.

Mens bedrifter vanligvis har noen oppgaver og brukstilfeller for AI i tankene, overseer mange bedrifter i hastverket til å deployere AI-verktøy, den større spørsmålet: hvordan AI endrer hva som er verdt å automatisere fra første sted.

Å gjøre en grundig analyse av områdene hvor AI kan være mest nyttig, er essensielt for å faktisk se fordeler fra AI-implementeringen.

Målområdet vil variere fra bedrift til bedrift, men AI kan bli infusert for å gjøre alt fra å integrere Copilot til å strømlinje daglige arbeidsflyter til å bygge mer tilpassede brukstilfeller. Alle disse evnene kan også bli testet først med mindre undergrupper i bedriften. Hvis de ser suksess, kan bedriften rulle dem ut på bedriftsnivå.

4. Bryte ned datahindre for å skape en holistisk grunnlag for å kjøre AI på.

Data er nøkkelen til AI. For at en bedrift skal bli virkelig AI-sentrisk, må data fra hele organisasjonen sentraliseres i ett tilgjengelig sted.

Når bedrifter begynner å implementere AI på kort sikt gjennom ovenstående trinn, bør de samtidig arbeide mot å bygge denne overordnede datainfrastrukturen. Når den er på plass, kan MSP-er fjerne de midlertidige barrierene de installerte fra starten, og gi AI tilgang til alle datapunkter den måtte trenge for å utføre sine mål.

AI-suksess handler ikke bare om teknologiadopsjon. Det handler om operasjonell beredskap og en holdningsendring. Mens AI blir mer og mer integrert i vårt samfunn, vil denne firetrinns tilnærmingen gi MSP-er mulighet til å oppnå den umiddelbare hastigheten som trengs for å konkurrere, og samtidig sette dem på vei til å høste lengrevarige fordeler mens teknologien utvikler seg.