人工智能革命已然到来——MSP 如何助力企业快速采用

发布时间 2025 年 8 月 18 日

杰梅因·克拉克， Sherweb 高级职员

MSP 一直以来都是客户技术生态系统的架构师，负责平衡可靠性和安全性。但随着人工智能重塑商业预期，这一角色正在演变成更具战略性的角色。

生成式人工智能已经从一个遥不可及的愿望迅速变成了数字化转型革命的核心各行各业的大多数企业，无论大小，在听说该技术可以“改变企业”并增加收入后，都渴望将其融入到自己的业务流程中。

但实现这些益处并非一朝一夕之功。从 Sherweb 与 MSP 的实地合作中，我们发现，尽管约有 70% 的中小企业正在积极寻求整合 AI，但这些企业及其服务的企业在 AI 真正发挥作用之前，仍需要完成一些基础性工作。

幸运的是，奠定基础并为 AI 做好准备并不需要很长时间。以下是 MSP 可以遵循的四个步骤，在短短 90 天内实现 AI 愿景。

1. 弥合孤立数据源之间的差距。

虽然大多数企业并不缺乏数据，但信息通常较为碎片化，分散在多个系统和渠道中。这使得人工智能模型难以根据企业的特定需求进行训练和优化。

由于创建一个所有数据都能安全存储的整体空间是一个庞大的项目，为了立即实现人工智能的宏伟目标，企业可以设置临时连接器来弥合数据源之间的差距。通过提取特定且安全的数据集并将它们融合在一起，人工智能可以快速访问正常运行所需的数据点。

例如，如果使用 AI 应用程序来自动化客户支持，MSP 可以将与该功能相关的外部和内部数据源（例如支持请求票）结合在一起，以启动他们的 AI 程序。

对于任何一家公司来说，保护数据免受安全威胁无论是否实施人工智能，都应该是首要考虑的问题。尽管人工智能有很多好处，但这项技术并非总是完美无缺的，这意味着存在数据泄露的风险。

为了防止这种情况发生，托管服务提供商 (MSP) 可以限制 AI 的访问权限，仅将模型引入对其性能至关重要的数据集。限制 AI 访问敏感信息至关重要，尤其是在公司所有数据都经过审查和清理之前。在 AI 使用已清理的数据进行工作时，可以对高风险数据源进行适当的审查。

一旦解决了所有安全问题，并且人工智能可以访问其运行所需的数据，公司就可以开始确定它将在哪些方面对其日常业务产生最直接的影响。

虽然公司通常会考虑一些前期的人工智能任务和用例，但在急于部署人工智能工具时，许多企业忽略了一个更大的问题：人工智能如何改变那些值得自动化的事物。

深入分析人工智能最能带来益处的领域对于真正看到人工智能实施带来的收益至关重要。

不同企业的目标领域有所不同，但人工智能可以融入到所有领域，包括整合 Copilot 从简化日常工作流程到构建更定制化的用例，所有这些功能都可以先在公司内部较小的子团队中进行测试。如果测试成功，公司就可以在全公司范围内推广。

数据是人工智能的关键。为了使公司真正以人工智能为中心，整个组织的数据需要集中在一个可访问的位置。

当企业通过上述步骤在短期内开始实施人工智能时，他们应该同时致力于构建这个总体数据基础设施。一旦到位，MSP 就可以消除他们预先设置的临时障碍，让人工智能能够访问其执行既定目标所需的任何数据点。

人工智能的成功不仅仅取决于技术的采用，更关乎运营准备和思维模式的转变。随着人工智能在我们社会中越来越根深蒂固，这四步方法将使托管服务提供商 (MSP) 能够获得立即参与竞争所需的前期速度，同时随着技术的发展，他们也能走上获得长期利益的道路。