Revoluția AI a sosit – Cum pot MSP-urile să accelereze adoptarea pentru afaceri

MSP-urile au fost întotdeauna arhitecții din spatele ecosistemelor tehnologice ale clienților, echilibrând fiabilitatea și securitatea. Dar pe măsură ce AI-ul reconfigurează așteptările afacerilor, acest rol evoluează în ceva mai strategic.

AI-ul generativ a trecut rapid de la o aspirație îndepărtată la centrul revoluției transformării digitale. O majoritate a afacerilor din diverse industrii, atât mari, cât și mici, sunt nerăbdătoare să infuzeze tehnologia în procesele lor de afaceri, după ce au auzit despre beneficiile de productivitate promise, care vor “transforma afacerile” și vor genera venituri.

Dar realizarea acestor beneficii nu se întâmplă peste noapte. De la munca de teren la Sherweb cu MSP-urile, am descoperit că, deși aproximativ 70% dintre afacerile mici și mijlocii sunt activ implicate în integrarea AI-ului, atât ele, cât și afacerile pe care le deservesc, au nevoie de lucrări fundamentale care trebuie efectuate înainte ca AI-ul să poată avea vreun impact real.

Însă, stabilirea acestei fundații și devenirea pregătită pentru AI nu trebuie să dureze mult. Iată patru pași pe care MSP-urile le pot urma pentru a face aspirațiile legate de AI o realitate în doar 90 de zile.

1. Podiți golul dintre sursele de date izolate.

Deși datele sunt rareori în lipsă pentru majoritatea afacerilor, informațiile sunt de obicei fragmentate și răspândite pe multiple sisteme și canale. Acest lucru face dificilă antrenarea și optimizarea modelelor de AI pentru nevoile specifice ale afacerilor.

Deoarece crearea unui spațiu holistic în care toate datele vor fi stocate în siguranță este un proiect mai mare, pentru a începe să îndeplinească ambițiile legate de AI de îndată, companiile pot configura conectori temporari pentru a podi golul dintre sursele de date. Prin extragerea unor seturi de date specifice și sigure și fuzionarea lor, AI-ul poate accesa rapid punctele de date de care are nevoie pentru a funcționa corect.

De exemplu, dacă o aplicație de AI este utilizată pentru a automatiza suportul clienților, MSP-urile pot lega sursele de date externe și interne legate de această capacitate, cum ar fi bilețelele de solicitare a suportului, pentru a accelera programul de AI.

2. Ridicați ziduri de securitate pentru a proteja datele.

Pentru orice companie, protejarea datelor de amenințările de securitate ar trebui să fie pe primul loc, indiferent dacă implementează AI sau nu. Și, deși AI-ul are multe beneficii, tehnologia nu este întotdeauna lipsită de bug-uri, ceea ce înseamnă că există un risc de scurgeri de date.

Pentru a se proteja împotriva acestui risc, MSP-urile pot limita accesul pe care AI-ul îl are, introducând doar modelele de date esențiale pentru performanța sa. Restrictivarea accesului AI-ului la informații sensibile este critică, în special înainte ca toate datele companiei să fi fost revizuite și curățate. Sursele de date cu risc mai mare pot fi verificate corespunzător, în timp ce AI-ul lucrează cu date curățate.

3. Determinați unde AI-ul va avea cel mai mare impact în afaceri.

Odată ce toate preocupările legate de securitate au fost abordate și AI-ul are acces la datele de care are nevoie pentru a funcționa, companiile pot începe să identifice unde va avea cel mai mare impact imediat în activitatea lor de zi cu zi.

Deși companiile au de obicei câteva sarcini și cazuri de utilizare AI în minte, în graba de a implementa instrumente de AI, multe afaceri trec cu vederea întrebarea mai mare: cum schimbă AI-ul ceea ce merită să fie automatizat, pentru început.

Realizarea unei analize aprofundate a domeniilor în care AI-ul poate fi cel mai benefic este esențială pentru a vedea cu adevărat beneficiile implementării AI-ului.

Domeniul țintă va diferi de la o afacere la alta, dar AI-ul poate fi integrat pentru a face totul, de la integrarea Copilot până la optimizarea fluxurilor de lucru de zi cu zi și crearea unor cazuri de utilizare personalizate. Toate aceste capacități pot fi testate mai întâi cu subgrupuri mai mici din cadrul companiei. Dacă au succes, atunci afacerea poate implementa aceste soluții la nivelul întregii companii.

4. Distrugerea barierelor de date pentru a crea o fundație holistică pentru a rula AI-ul.

Datele sunt cheia pentru AI. Pentru ca o companie să devină cu adevărat centrată pe AI, datele de pe întreaga organizație trebuie centralizate într-un singur loc accesibil.

Pe măsură ce companiile încep să implementeze AI pe termen scurt prin intermediul pașilor de mai sus, ele ar trebui să lucreze simultan la construirea acestei infrastructuri de date cuprinzătoare. Odată ce aceasta este în loc, MSP-urile pot elimina barierelor temporare pe care le-au instalat inițial, permițând AI-ului să aibă acces la orice punct de date de care are nevoie pentru a-și îndeplini obiectivele.

Succesul AI-ului nu se rezumă doar la adoptarea tehnologiei. Este vorba despre pregătirea operațională și despre o schimbare de mentalitate. Pe măsură ce AI-ul devine tot mai integrat în societatea noastră, această abordare în patru pași va permite MSP-urilor să obțină viteza de care au nevoie pentru a concura imediat, dar și să se pregătească pentru a beneficia de avantaje pe termen lung, pe măsură ce tehnologia evoluează.