AI-revolutionen är här – Så kan MSP:er kickstarta införandet för företag

MSP:er har alltid varit arkitekterna bakom kundernas tekniska ekosystem, med balans mellan tillförlitlighet och säkerhet. Men när AI förändrar företagens förväntningar utvecklas deras roll till något mer strategiskt.

Generativ AI har snabbt gått från en avlägsen strävan till centrum för den digitala transformationsrevolutionen. De flesta företag inom olika branscher, både stora och små, är angelägna om att införa tekniken i sina affärsprocesser efter att ha hört talas om de utlovade produktivitetsvinster som ska “transformera företag” och driva intäkter.

Men att förverkliga dessa fördelar sker inte över natten. Från det arbete som utförs på Sherweb med MSP:er har vi upptäckt att medan cirka 70% av små till medelstora företag aktivt söker integrera AI, både de och de företag de tjänar har grundläggande arbete som måste utföras innan AI kan ha någon verklig inverkan.

Lyckligtvis behöver det inte ta lång tid att skapa denna grund och bli AI-klar. Här är fyra steg som MSP:er kan följa för att göra AI-ambitioner till verklighet på bara 90 dagar.

1. Brygga gapet mellan isolerade datakällor.

Medan data knappast är något som saknas för de flesta företag, är informationen vanligtvis fragmenterad och spridd över flera system och kanaler. Detta gör det svårt för AI-modeller att tränas och optimeras för företagens specifika behov.

Eftersom skapandet av en holistisk plats där all data kan bo säkert är ett större projekt, kan företag för att omedelbart uppfylla AI-ambitioner sätta upp tillfälliga kopplingar för att brygga gapet mellan datakällor. Genom att dra specifika, säkra datamängder och slå samman dem, kan AI snabbt komma åt de datapunkter den behöver för att fungera korrekt.

Till exempel, om en AI-applikation används för att automatisera kundsupport, kan MSP:er koppla samman externa och lokala datakällor relaterade till den funktionen, såsom supportbegäran, för att kickstarta sitt AI-program.

2. Res säkerhetsväggar för att skydda data.

För alla företag bör skydda data från säkerhetshot vara högst på agendan, oavsett om de implementerar AI eller inte. Och medan AI har många fördelar, är tekniken inte alltid fri från buggar, vilket innebär att det finns en risk för dataläckage.

För att skydda mot detta kan MSP:er begränsa den åtkomst AI har, och endast introducera modellerna till de datamängder som är nödvändiga för dess prestanda. Att begränsa AI från att komma åt känslig information är avgörande, särskilt innan all företagsdata har granskats och rensats. Datakällor med hög risk kan granskas ordentligt medan AI arbetar med rensad data.

3. Bestäm var AI kommer att ha störst inverkan på företaget.

När alla säkerhetsproblem har åtgärdats och AI har tillgång till den data den behöver för att fungera, kan företag börja identifiera var AI kommer att ha den mest omedelbara inverkan på sin dagliga verksamhet.

Medan företag vanligtvis har några första AI-uppgifter och användningsfall i åtanke, glömmer många företag i ruschen att distribuera AI-verktyg den större frågan: hur AI förändrar vad som är värt att automatisera från början.

Att göra en djupgående analys av de områden där AI kan vara mest fördelaktig är avgörande för att faktiskt se vinster från AI-implementering.

Målområdet kommer att skilja sig från företag till företag, men AI kan införas för att göra allt från integrera Copilot till att effektivisera vardagliga arbetsflöden till att bygga mer anpassade användningsfall. Alla dessa funktioner kan också testas först med mindre undergrupper i företaget. Om de ser framgång, kan företaget sedan rulla ut dem i hela företaget.

4. Bryt ner datahinder för en holistisk grund att köra AI på.

Data är nyckeln till AI. För att ett företag ska bli riktigt AI-centrerat behöver data från hela organisationen centraliseras i en tillgänglig plats.

När företag börjar implementera AI på kort sikt genom ovanstående steg, bör de samtidigt arbeta mot att bygga denna övergripande datainfrastruktur. När den väl är på plats kan MSP:er ta bort de tillfälliga barriärer de installerade från början, och ge AI tillgång till alla datapunkter den behöver för att utföra sina mål.

AI-succes handlar inte enbart om teknologiinförande. Det handlar om operativ beredskap och en förändring av mindset. När AI blir alltmer förankrat i vårt samhälle, kommer denna fyra-stegs-approach att ge MSP:er den omedelbara hastighet som behövs för att omedelbart konkurrera, samtidigt som de sätts på banan för att skörda långsiktiga fördelar när tekniken utvecklas.