Rewolucja AI jest już tu – Jak MSP mogą przyspieszyć wdrożenie AI dla firm

MSP zawsze byli architektami zaawansowanych ekosystemów technologicznych swoich klientów, balansując niezawodność i bezpieczeństwo. Ale gdy AI zmienia oczekiwania biznesowe, ich rola ewoluuje w coś bardziej strategicznego.

AI generatywny szybko przeszedł od odległej aspiracji do centrum rewolucji transformacji cyfrowej. Większość firm z różnych branż, zarówno dużych, jak i małych, jest gotowa do wdrożenia tej technologii w swoich procesach biznesowych, słysząc o obiecywanych zyskach produktywności, które „przekształcą biznes” i przyniosą przychody.

Ale realizacja tych korzyści nie następuje z dnia na dzień. Z doświadczeń Sherweb z MSP dowiedzieliśmy się, że podczas gdy około 70% małych i średnich firm aktywnie szuka możliwości integracji AI, zarówno one, jak i firmy, którym świadczą usługi, muszą wykonać podstawową pracę przed wdrożeniem AI.

Na szczęście, ustanowienie tej podstawy i przygotowanie do AI nie musi trwać długo. Oto cztery kroki, które MSP mogą podjąć, aby uczynić aspiracje AI rzeczywistością w zaledwie 90 dni.

1. Przełóżmy lukę między rozproszonymi źródłami danych.

Chociaż dane są prawie nigdy nie brakują większości firm, informacje są zwykle rozproszone i rozłożone na wiele systemów i kanałów. To utrudnia szkolenie i optymalizację modeli AI do potrzeb konkretnych firm.

Ponieważ tworzenie jednego holistycznego miejsca, w którym wszystkie dane będą przechowywane w sposób bezpieczny, jest większym projektem, firmy mogą tymczasowo ustanowić połączenia, aby przełamać barierę między źródłami danych. Poprzez łączenie określonych, bezpiecznych zestawów danych, AI może szybko uzyskać dostęp do punktów danych, których potrzebuje do prawidłowego działania.

Na przykład, jeśli aplikacja AI jest używana do automatyzacji obsługi klienta, MSP mogą połączyć zewnętrzne i wewnętrzne źródła danych związane z tą funkcjonalnością, takie jak bilety wsparcia, aby przyspieszyć program AI.

2. Wzniesienie murów bezpieczeństwa, aby chronić dane.

Dla każdej firmy ochrona danych przed zagrożeniami bezpieczeństwa powinna być na pierwszym miejscu, niezależnie od wdrożenia AI. Chociaż AI ma wiele korzyści, technologia ta nie jest pozbawiona błędów, co oznacza ryzyko wycieków danych.

Aby się przed tym zabezpieczyć, MSP mogą ograniczyć dostęp AI do danych, wprowadzając tylko te zestawy danych, które są niezbędne do jego działania. Ograniczanie dostępu AI do wrażliwych informacji jest kluczowe, zwłaszcza przed przeglądem i oczyszczeniem wszystkich danych firmy. Źródła danych o wyższym ryzyku mogą być odpowiednio sprawdzane, podczas gdy AI działa na oczyszczonych danych.

3. Określenie, gdzie AI będzie miało największy wpływ na biznes.

Gdy wszystkie problemy bezpieczeństwa zostaną rozwiązane, a AI uzyska dostęp do niezbędnych danych, firmy mogą zacząć identyfikować, gdzie AI będzie miało największy wpływ na ich codzienny biznes.

Zazwyczaj firmy mają kilka zadań AI i przypadków użycia na myśli, ale w pośpiechu wdrożenia narzędzi AI, wiele firm pomija większe pytanie: jak AI zmienia to, co warto zautomatyzować.

Przeprowadzenie dogłębnej analizy obszarów, w których AI może być najbardziej korzystne, jest niezbędne do uzyskania korzyści z wdrożenia AI.

Cel będzie się różnił w zależności od firmy, ale AI może być wykorzystywany do wszystkiego, od integracji Copilot do usprawnienia codziennych procesów, aż po tworzenie bardziej spersonalizowanych przypadków użycia. Wszystkie te możliwości mogą być również przetestowane najpierw z mniejszymi grupami w firmie. Jeśli odniosą sukces, wówczas firma może wdrożyć je w całej organizacji.

4. Przełamanie barier danych, aby stworzyć holistyczną podstawę do uruchomienia AI.

Dane są kluczem do AI. Aby firma mogła stać się prawdziwie ukierunkowana na AI, dane z całej organizacji muszą być scentralizowane w jednym, dostępnym miejscu.

Gdy firmy zaczną wdrażać AI w krótkim terminie za pomocą powyższych kroków, powinny jednocześnie pracować nad budową tej ogólnej infrastruktury danych. Gdy zostanie to ustanowione, MSP mogą usunąć tymczasowe bariery, które zainstalowali na początku, dając AI dostęp do dowolnego punktu danych, który może potrzebować do wykonania swoich celów.

Sukces AI nie jest tylko kwestią przyjęcia technologii. To kwestia gotowości operacyjnej i zmiany mentalności. Gdy AI staje się coraz bardziej zakorzenione w naszym społeczeństwie, ten czterostopniowy podejście pozwoli MSP na osiągnięcie początkowej prędkości niezbędnej do natychmiastowej konkurencji, a także położy ich na drodze do osiągnięcia długoterminowych korzyści, gdy technologia ewoluuje.