A Revolução de IA Está Aqui – Como os MSPs Podem Dar o Pontapé Inicial na Adoção para as Empresas

Os MSPs sempre foram os arquitetos por trás dos ecossistemas de tecnologia dos clientes, equilibrando confiabilidade e segurança. Mas à medida que a IA redefine as expectativas dos negócios, esse papel está evoluindo para algo mais estratégico.

A IA gerativa rapidamente passou de uma aspiração distante para o centro das transformações digitais. A maioria das empresas, de todos os tamanhos e setores, está ansiosa para infundir a tecnologia em seus processos de negócios após ouvir sobre os ganhos de produtividade amplamente prometidos que “transformarão os negócios” e impulsionarão a receita.

Mas realizar esses benefícios não acontece da noite para o dia. A partir do trabalho realizado no Sherweb com os MSPs, descobriu-se que, embora aproximadamente 70% das empresas de pequeno e médio porte estejam ativamente buscando integrar a IA, elas e as empresas que servem têm um trabalho fundamental que precisa ser feito antes que a IA possa ter qualquer impacto real.

Felizmente, estabelecer essa base e se tornar pronto para a IA não precisa levar muito tempo. Aqui estão quatro etapas que os MSPs podem seguir para tornar as aspirações de IA em realidade em apenas 90 dias.

1. Feche a lacuna entre fontes de dados isoladas.

Enquanto os dados não são escassos para a maioria das empresas, as informações geralmente estão fragmentadas e espalhadas por vários sistemas e canais. Isso torna difícil para os modelos de IA serem treinados e otimizados para atender às necessidades específicas dos negócios.

Como criar um espaço holístico onde todos os dados vivem de forma segura é um projeto maior, para começar a atender às ambições de IA imediatamente, as empresas podem configurar conectores temporários para fechar a lacuna entre as fontes de dados. Ao puxar conjuntos de dados específicos e seguros e fundi-los, a IA pode acessar rapidamente os pontos de dados de que precisa para funcionar corretamente.

Por exemplo, se um aplicativo de IA está sendo usado para automatizar o suporte ao cliente, os MSPs podem ligar fontes de dados externas e internas relacionadas a essa capacidade, como tickets de solicitação de suporte, para dar o pontapé de saída no programa de IA.

2. Erga barreiras de segurança para proteger os dados.

Para qualquer empresa, proteger os dados contra ameaças de segurança deve ser a prioridade, seja implementando a IA ou não. E, embora a IA tenha uma grande quantidade de benefícios, a tecnologia não está sempre sem bugs, o que significa que há um risco de vazamento de dados.

Para se proteger contra isso, os MSPs podem limitar o acesso que a IA tem, introduzindo os modelos apenas nos conjuntos de dados essenciais para seu desempenho. Restringir a IA de acessar informações sensíveis é crítico, especialmente antes que todos os dados da empresa tenham sido revisados e limpos. Fontes de dados de alto risco podem ser verificadas adequadamente enquanto a IA trabalha com dados liberados.

3. Determine onde a IA terá o maior impacto nos negócios.

Uma vez que todas as preocupações de segurança tenham sido abordadas e a IA tenha acesso aos dados de que precisa, as empresas podem começar a identificar onde a IA terá o maior impacto imediato em seus negócios diários.

Embora as empresas geralmente tenham algumas tarefas e casos de uso de IA em mente, na pressa de implantar ferramentas de IA, muitas empresas perdem a pergunta mais ampla: como a IA muda o que vale a pena automatizar em primeiro lugar.

Fazer uma análise aprofundada das áreas onde a IA pode ser mais benéfica é essencial para realmente ver ganhos com a implementação da IA.

A área-alvo diferirá de empresa para empresa, mas a IA pode ser infundida para fazer tudo, desde integrar o Copilot até otimizar fluxos de trabalho diários, passando por construir casos de uso personalizados. Todas as capacidades também podem ser testadas primeiro com subgrupos menores na empresa. Se eles virem sucesso, então a empresa pode implantá-los em toda a empresa.

4. Derrube barreiras de dados para uma base holística para executar a IA.

Os dados são a chave para a IA. Para que uma empresa se torne verdadeiramente centrada em IA, os dados de toda a organização precisam ser centralizados em um local acessível.

À medida que as empresas começam a implementar a IA no curto prazo por meio das etapas acima, elas devem trabalhar simultaneamente para construir essa infraestrutura de dados abrangente. Uma vez implantada, os MSPs podem remover as barreiras temporárias que instalaram inicialmente, dando à IA acesso a qualquer ponto de dados que precise para executar seus objetivos dados.

O sucesso da IA não é apenas sobre a adoção da tecnologia. É sobre prontidão operacional e uma mudança de mentalidade. À medida que a IA se torna cada vez mais enraizada em nossa sociedade, essa abordagem de quatro etapas permitirá que os MSPs alcancem a velocidade necessária para competir imediatamente, enquanto também os colocam no caminho para colher benefícios de longo prazo à medida que a tecnologia evolui.