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

No entanto, realizar esses benefícios não acontece da noite para o dia. A partir do trabalho no chão na Sherweb com os MSPs, descobrimos que, embora cerca de 70% das empresas de pequeno e médio porte estejam ativamente buscando integrar a IA, tanto elas quanto as empresas que servem têm trabalho fundamental a ser feito antes que a IA possa ter algum 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. Fechar a lacuna entre fontes de dados isoladas.

Embora os dados não sejam 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 vivam 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 rapidamente acessar 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 inicial em seu programa de IA.

2. Erguer 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 muitos benefícios, a tecnologia não está sempre livre de bugs, o que significa que há um risco de vazamento de dados.

Para se proteger contra isso, os MSPs podem limitar o acesso da IA, 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. Determinar 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 para funcionar, 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 para implantar ferramentas de IA, muitas empresas ignoram a grande pergunta: 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 será diferente de empresa para empresa, mas a IA pode ser infundida para fazer tudo, desde integrar 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. Derrubar barreiras de dados para uma fundação 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 a 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.

O sucesso da IA não é apenas sobre adoção de 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 inicial necessária para competir imediatamente, colocando-os também no caminho para colher benefícios de longo prazo à medida que a tecnologia evolui.