Революция ИИ уже здесь – как MSP могут ускорить внедрение ИИ для бизнеса

MSP всегда были архитекторами за клиентскими технологическими экосистемами, балансируя надежность и безопасность. Но поскольку ИИ меняет бизнес-ожидания, эта роль эволюционирует в нечто более стратегическое.

Генеративный ИИ быстро перешел от далекой мечты к центру цифровой трансформации. Большинство бизнесов из различных отраслей, как больших, так и малых, стремятся внедрить эту технологию в свои бизнес-процессы после того, как услышали о широко обещаемых повышениях производительности, которые “превратят бизнес” и принесут доход.

Но реализация этих преимуществ не происходит за одну ночь. Из практического опыта работы с MSP в Sherweb мы обнаружили, что хотя примерно 70% малых и средних бизнесов активно стремятся интегрировать ИИ, как они, так и бизнес, которым они служат, имеют основную работу, которую необходимо выполнить, прежде чем ИИ сможет оказать реальное влияние.

К счастью, создание этого фундамента и становление готовыми к ИИ не требует много времени. Вот четыре шага, которые MSP могут выполнить, чтобы сделать амбиции ИИ реальностью всего за 90 дней.

1. Снижайте разрыв между разрозненными источниками данных.

Хотя данных у большинства бизнесов не хватает, информация обычно фрагментирована и распределена по нескольким системам и каналам. Это затрудняет обучение и оптимизацию моделей ИИ для конкретных потребностей бизнеса.

Поскольку создание единого целостного пространства, где все данные будут храниться безопасно, – это более крупный проект, чтобы начать реализовывать амбиции ИИ немедленно, компании могут настроить временные соединители для снижения разрыва между источниками данных. Выделяя конкретные, безопасные наборы данных и объединяя их, ИИ может быстро получить доступ к необходимым точкам данных для правильной работы.

Например, если приложение ИИ используется для автоматизации поддержки клиентов, MSP могут связать внешние и локальные источники данных, связанные с этой возможностью, такие как тикеты запросов поддержки, чтобы запустить свою программу ИИ.

2. Повышайте стены безопасности для защиты данных.

Для любой компании защита данных от угроз безопасности должна быть приоритетом, независимо от того, реализуют ли они ИИ или нет. И хотя ИИ имеет много преимуществ, технология не всегда без ошибок, что означает риск утечки данных.

Чтобы защититься от этого, MSP могут ограничить доступ ИИ, представляя модели только тем наборам данных, которые необходимы для их работы. Ограничение доступа ИИ к конфиденциальной информации имеет решающее значение, особенно до тех пор, пока все данные компании не будут рассмотрены и очищены. Источники данных с более высоким риском могут быть тщательно проверены, пока ИИ работает с очищенными данными.

3. Определите, где ИИ окажет наибольшее влияние на бизнес.

Как только все проблемы безопасности будут решены, и ИИ получит доступ к необходимым данным, компании могут начать определять, где ИИ окажет наибольшее влияние на их повседневный бизнес.

Хотя компании обычно имеют несколько первоначальных задач и случаев использования ИИ, в спешке развертывания инструментов ИИ многие бизнесы упускают из виду более крупный вопрос: как ИИ меняет то, что стоит автоматизировать в первую очередь.

Проведение глубокого анализа областей, где ИИ может оказать наибольшее влияние, имеет решающее значение для получения реальных преимуществ от реализации ИИ.

Целевая область будет различаться от бизнеса к бизнесу, но ИИ можно использовать для всего, от интеграции Copilot до оптимизации повседневных рабочих процессов и создания более индивидуальных случаев использования. Все эти возможности также можно протестировать сначала на небольших подгруппах в компании. Если они увидят успех, то бизнес может внедрить их во всей компании.

4. Снижайте барьеры данных для создания целостного фундамента для работы ИИ.

Данные являются ключом к ИИ. Чтобы компания стала真正 центрированной на ИИ, данные из всей организации необходимо централизовать в одном доступном месте.

Когда компании начинают реализовывать ИИ в краткосрочной перспективе через вышеуказанные шаги, они должны одновременно работать над созданием этой общей инфраструктуры данных. Как только она будет установлена, MSP могут удалить временные барьеры, которые они установили изначально, дав ИИ доступ ко всем необходимым точкам данных для выполнения своих целей.

Успех ИИ не только в технологическом внедрении. Это вопрос операционной готовности и сдвига мышления. Когда ИИ становится все более и более укорененным в нашем обществе, этот четырехшаговый подход позволит MSP достичь необходимой скорости, чтобы сразу же конкурировать, и также поставит их на путь к получению долгосрочных преимуществ, когда технология будет развиваться.