N'attendez pas que d'autres exploitent la puissance de l'IA

L'IA va complètement révolutionner l'industrie technologique, ou peut-être créer plus de mal que de bien, en produisant des codes non sécurisés et affirmant des faits erronés.

En lisant l’actualité du moment, ce sont deux affirmations à l’ère du temps. 

Mais comment les MSP doivent-ils aborder l'IA pour leurs entreprises en termes d'adoption et d'approche ? 

En réalité, l'IA est un outil que les MSP peuvent utiliser à bon escient. Alors que de nombreux MSP ont automatisé des tâches routinières, ils pourraient faire plus. L'IA pourrait en être l’occasion - en adoptant pleinement son automatisation et en appliquant la solution la plus appropriée. Certaines tâches n'ont besoin que d'un peu d'automatisation pour être beaucoup plus efficaces, certaines décisions peuvent être assistées par l'IA, tandis que d'autres nécessiteront toujours une intervention humaine. 

Dans les conversations que j'ai eues avec des MSP, beaucoup ont exprimé des inquiétudes au sujet de l'IA ou ont admis un manque de compréhension sur la façon de l'utiliser. C'est là que la curiosité devient essentielle. Ce n'est que par l'exploration des outils et la plongée en profondeur que l'on peut les comprendre pleinement, et de fait prendre la décision de les mettre en œuvre de manière sûre et efficace. 

Par où commencer ? 

Lorsque l'on s'intéresse sérieusement à l'IA et que l'on ne se contente pas de poser quelques questions sur des outils disponibles gratuitement, il est important de fixer des règles de base. L'élaboration d'un code de conduite est une bonne pratique. De nombreux créateurs d'IA ont signé des codes, et des efforts sont déployés au niveau mondial. Le groupe des pays du G7 s'est engagé à créer des règles universelles, mais il est tout aussi important de le faire pour l'utilisation de l'IA. Un code devrait couvrir la transparence, l'équité, la protection de la vie privée, la sécurité, etc. Tout cela peut sembler excessif, comme si nous essayions d'intégrer les trois lois de la robotique d'Asimov dans la politique de l'entreprise, mais il est important de se rappeler qu'un code de conduite consiste en des principes généraux pour un avenir où les outils d'IA seront encore plus avancés. 

Mais comment commencer ? L'IA générative a contribué à sa démocratisation. Les entreprises n'ont pas besoin d'une grande équipe de data scientists pour commencer. Les petits MSP qui n'ont pas la capacité d'offrir une assistance individuelle peuvent s'appuyer sur ChatGPT pour résoudre les problèmes de premier niveau. Mais la sophistication de l'IA générative signifie qu'elle peut aller plus loin et fournir des solutions assez créatives aux MSP. Ils sont donc en mesure de donner un coup de fouet à l'automatisation en exploitant l'IA générative pour aider à l'exécution des scripts et pour faciliter les tâches banales. Avec l'IA générative comme aide, les MSP peuvent considérablement améliorer l'efficacité des techniciens. 

Voir plus loin 

Il existe de nombreuses autres applications de l'IA dans un MSP. Il ne s'agit là que d'une sélection: 

Marketing 

Tous les MSP n'ont pas la capacité de gérer leur propre département marketing. Dans de nombreux cas, ils doivent porter être multi-tâches en informatique tout en gérant et en promouvant leur entreprise. Mais en tant que professionnels de l'informatique, les MSP ne disposent pas nécessairement de toutes les compétences nécessaires pour gérer les comptes de médias sociaux ou rédiger des textes pour les sites web. L'utilisation d'outils d'IA générative peut être un moyen rapide d'améliorer la présence numérique d'un MSP et de gagner un avantage concurrentiel sur un marché encombré. 

Maintenance prévisionnelle 

Le modèle "break-fix" exigeait des MSP qu'ils soient très réactifs, même si l'approche était sans doute plus simple : il suffisait d'attendre qu'un problème survienne pour y faire quelque chose. Cependant, lorsque les problèmes ne sont pas résolus rapidement, ils peuvent nuire à la relation. 

L'IA peut aider les MSP à améliorer ce processus grâce à la maintenance prédictive. Les algorithmes peuvent aider à prédire quand un appareil ou un système est susceptible de tomber en panne, ce qui permet aux MSP de prendre des mesures proactives pour éviter les temps d'arrêt. Les algorithmes d'IA peuvent également utiliser les données d'un appareil client pour identifier des modèles de comportement et anticiper les problèmes. Cela signifie que les MSP peuvent prendre les mesures appropriées de manière anticipée, telles que la mise à jour des logiciels ou la correction des bugs avant qu'une crise ne se produise, ce qui se traduit par moins de tickets plus de clients satisfaits. 

L'accueil du client 

L'onboarding peut représenter beaucoup de travail et, du point de vue du client, cela peut être un obstacle important au changement de fournisseur de services - peuvent-ils se permettre cette interruption ? En utilisant un flux de travail géré par l'IA, les MSP peuvent réduire une grande partie du stress lié à l'onboarding et potentiellement économiser de l'argent. 

L'IA peut apporter un petit coup de pouce pour faciliter les choses de bien d'autres façons : l'automatisation assistée pourrait rationaliser les mises à jour et les sauvegardes, réduisant ainsi les erreurs commises manuellement et améliorant la fiabilité. L'IA pourrait également être utilisée pour analyser les données afin de détecter rapidement les menaces de cybersécurité. L'essentiel ici est de penser non pas à ce que l'IA pourrait faire à la place des humains, mais à ce que l'IA pourrait faire pour aider à faire les choses de manière plus efficace et efficiente. 

Tout comme les courriels sont désormais un outil essentiel - malgré de nombreux à priori sur le fait de remplacer les appels téléphoniques ou les conversations en personne - l'IA deviendra également essentielle au soutien technologique de tout le monde, mais ne remplaçant cependant pas tout. Les MSP qui ne profitent pas de leur curiosité et n'explorent pas ces outils devront rattraper le temps perdu et seront peut-être laissés pour compte.