AI による成功の推進: 合理化された MSP 自動化の鍵

公開: 2023-07-12

マネージドサービスプロバイダー (MSP) は、テクノロジーのトレンドと顧客の需要によって促進される、ダイナミックで競争の激しい市場環境の中で運営されています。

AI と自動化は世界中の業界に革命をもたらしており、MSP 業界も例外ではありません。 AI ベースの自動化は、重要な機能を提供し、運用効率を向上させることで、MSP 業界を変革しています。

複雑さが増し、効率的な IT サービスが求められる時代において、AI ベースの自動化は MSP の状況を一変させ、MSP が付加価値のあるサービスを提供し、ビジネスの成長を促進できるようにしました。 MSP は、急速に進歩するデジタル環境で優位に立つために、業務を拡大し、生産性を向上できるようになりました。

AIベースのMSP自動化とは何ですか?

人工知能 (AI) テクノロジーを使用して MSP 業界のさまざまなタスクとプロセスを自動化および合理化することは、AI ベースの MSP オートメーションと呼ばれます。これは、機械学習 (ML)、AI アルゴリズム、自然言語処理 (NLP)、およびその他の AI 機能を使用して機能します。

不況下では、MSP はビジネスの理解を深め、運用コストを削減し、ビジネスの成長を維持するためにクライアントに価値を示す必要があります。 AI と自動化は、ワークフローの最適化、サービス提供の強化、効率の向上により、MSP がクライアントに最高のサービスを提供できるよう支援します。

MSP 自動化とプロアクティブな MSP サービスの必要性

一般に「ブレークフィックスアプローチ」と呼ばれる事後対応アプローチは、MSP がクライアントによってクエリが発行された後でのみクエリに応答することを意味します。これは、MSP がより多くのダウンタイムを経験することを意味します。これはどの企業にとっても好ましいことではありませんが、Break-Fix には他にもいくつかの欠点があります。

事後対応型のアプローチでは、サポートコストが高くなります。 MSP は、クライアントが問題を報告するのを待っているとき、緊急のリクエストや緊急事態に対処するために追加のリソースを割り当てる必要があります。これにより、MSP のサポートコストが増加します。

さらに、事後対応型のアプローチには予測可能性が欠けているため、MSP がリソースの配分を計画し、繰り返し発生する問題に対処することが困難になります。自動化と AI は、MSP がプロアクティブなサービス提供に向けて移行するのに役立ちます。読み続けて、自動化と AI が MSP によるサービスの積極的な提供をどのように保証するかを確認してください。

MSP はなぜ AI ベースの自動化を必要とするのでしょうか?

AI ベースの自動化により日常業務が最適化され、手作業と人的エラーが削減されます。 MSP が AI ベースの自動化を必要とする 5 つの主な理由を見てみましょう。

AI ベースの自動化が MSP にとって大きな変革をもたらす 5 つの理由

出典: SuperOps.ai

1. 反復的なタスクを自動化する

企業規模によって数字は異なりますが、MSP は毎月約 3,000 枚のチケットを受け取ります。このように数字が大きいため、MSP はすべてのクライアントに対して一貫した高品質のサポートを維持しながら、目に見える効率の向上を実証する必要があります。私たち全員にとって幸運なことに、私たちは MSP が自動化によって反復的で日常的なタスクをリストから削除できる時代に生きています。

日常的なタスクを自動化すると、技術者は一般的なタスクよりも緊急で複雑なタスクに集中できます。技術者は、顧客にサービスを提供し、顧客満足度を高めるためのより戦略的な方法を見つける機会を得ることができます。

リソース割り当てを自動化することで、作業を少し楽にすることができます。たとえば、ワークロードとスキルセットに基づいて、受信したチケットを適切なエージェントに自動的に割り当てることができます。ボットは、人間の介入を最小限またはまったく行わずに、一般的なクエリを解決するのにも役立ちます。

以前は自動化には専門知識とセットアップに時間が必要でしたが、プロフェッショナルサービスオートメーション (PSA) とリモート監視管理 (RMM) により、MSP が日常業務を実行する方法が簡素化されました。

2. オペレーションを改善する

自動化により業務運営が合理化され、時間管理において重要な役割を果たします。ボットを活用すると、従業員の障害を簡単に特定し、ボトルネックを解消し、時間を節約できます。

自動化を使用すると、冗長な手順を排除し、手動介入を最小限に抑えることで、より効率的なプロセスを適用でき、あるフェーズから次のフェーズへのタスクの流れがスムーズになります。チケット管理、サービスリクエスト、定期的なシステムメンテナンスは、MSP が独自に実行できるタスクのほんの一部です。

自動化システムは、私たち人間よりも迅速に、より少ないエラーでタスクを実行する能力を備えています。ビジネスでの作業にかかる時間が大幅に短縮され、クライアントが求める高品質の結果を提供できます。これにより、技術者は運用タスクに時間を費やすのではなく、戦略的な取り組みに集中できるようになります。

3. 資産の管理

顧客の資産を管理することは、おそらく MSP の中核的な機能です。これらの資産を手動で追跡して処理するには、多大な労力がかかる場合があります。ハードウェア資産とソフトウェア資産を監視することにより、サイバーセキュリティの問題を確実に把握できます。

IT 資産を管理すると、特に大規模な資産を扱っている場合、リスクやエラーが発生しやすくなります。複数のハードウェア、ソフトウェア、相互接続されたネットワークを扱う場合、作業は複雑になります。さらに、将来の資産要件と契約更新を監視するという追加のタスクもあります。

IT 資産の処理方法を自動化すると、ハードウェアとソフトウェアが可視化され、部門や遠隔地全体の資産インベントリに関する包括的なレポートが得られます。

プロセスを自動化し、資産の紙の記録を維持して、過剰予約や在庫不足を回避します。自動化によって面倒な作業が行われるため、お客様はビジネスにとって重要な意思決定に集中できます。

4. サイバーセキュリティの向上

自動化とサイバーセキュリティは、MSP の 2 つの最も重要な要素です。多くの場合、クライアントはサイバーセキュリティが IT における主要な課題であると主張します。 MSP は、増加するサイバー攻撃から保護する必要がある機密データと IT インフラストラクチャを含むクライアントポートフォリオを扱います。

MSP には、サイバー脅威から保護するための高度なセキュリティツールが必要です。これらのツールは自動化を導入して異常や悪意のあるアクティビティを特定し、適切な対応をトリガーします。自動化は、検出と軽減の間のギャップを埋める上で大きな役割を果たします。

自動化は、MSP が直面するもう 1 つの日常的なタスクであるコンプライアンスプロセスにも対処できます。 MSP は自動化を活用して、標準に基づいて業界全体のコンプライアンスを確保できます。

MSP は自動化とサイバーセキュリティを使用して、安全性を強化し、リスクを軽減し、クライアントにエンドツーエンドの保護を提供する必要があります。これにより、クライアントの完全な IT インフラストラクチャのための強力な基盤が構築されます。

5.問題を積極的に検出する

予知メンテナンスは問題に対処し、コストのかかるダウンタイムを回避します。 AI ベースの自動化では、機械学習モデルを使用して過去のデータを分析し、将来の傾向を予測します。これにより、MSP はデバイスや顧客ネットワーク全体での次の障害の予測など、潜在的な問題やリスクを発生前に特定できるようになります。

MSP は、AI と自動化を使用して、ハードウェアまたはソフトウェアの一部に障害が発生する可能性が高い時期を予測することもできます。その後、障害が発生したコンポーネントを事前に交換できるため、顧客の不必要な待ち時間を回避できます。早期発見により、MSP は問題の拡大を迅速に防ぐことができます。

MSP は AI と自動化をどのように活用できるでしょうか?

AI と自動化を最大限に活用するために、MSP は次の戦略を実装できます。

ヘルプデスクを自動化する

事前定義されたルールに基づいた AI を活用したアルゴリズムを使用して、受信したチケットを自動的に分類し、優先順位を付けることができます。これによりチケットが適切なチームにルーティングされ、応答時間が短縮されます。

クライアントは AI を活用したチャットボットを使用して、一般的な質問に対する回答を見つけたり、基本的な問題のトラブルシューティングを行ったり、関連リソースに自分でアクセスしたりできます。セルフサービスのアプローチにより、人間によるサポートへの依存が軽減され、即時のソリューションが提供されます。

MSP は、自動化を使用してネットワーク監視や管理ソフトウェアなどのツールと統合することで、さらに高度な作業を行うこともできます。これらの統合により、問題が検出されると自動的にチケットが生成され、問題解決へのプロアクティブなアプローチが保証されます。

データ分析でより適切なビジネス上の意思決定を行う

AI および自動化主導型ツールの大きな利点の 1 つは、広範囲のデータを迅速かつ正確に処理するように構築されていることです。 ML と NLP を使用すると、データ内のパターン、異常、傾向を特定できます。これにより、MSP はクライアントの動作、システムパフォーマンス、新たな問題についてより深い洞察を得ることができます。

さらに、自動化ツールを使用すると、包括的なレポートや視覚的に魅力的なダッシュボードを生成できます。ここから、主要業績評価指標 (KPI)、サービスレベル、顧客満足度、および追跡したいその他の指標の詳細を把握できます。

ビジネス運営のスケールアップ

AI と自動化は、成長を促進する強力なツールであることが証明されています。自動化により反復的なタスクが削減されるため、技術者はリソースと時間をより効率的に使用できます。自動チケット管理とリソース割り当てにより、MSP は価値の高いアクティビティに集中し、より多くの顧客にサービスを提供できます。

バックアップとリカバリ、ネットワーク監視、パッチ管理などのタスクを自動化することで、MSP は精度、速度、一貫性が向上したサービスを提供できます。顧客は、自分の問題が真剣に扱われると知っていれば、あなたのビジネスに忠実であり続け、その話を友人や家族に広めるかもしれません。

AI と自動化を使用すると、手作業が削減され、リソースが最適な方法で配分されるため、コストの最適化を実現できる可能性が高くなります。

MSP は自動化と AI をセットアップして競争上の優位性を獲得し、クライアントの IT インフラストラクチャを管理する信頼できるパートナーとしての地位を確立する必要があります。これにより、デジタル世界で急速に進化する機会がさらに広がります。

技術者にトレーニングを提供する

自動化により、技術者はトレーニングプロセスを実行し、スキル開発をサポートし、知識の伝達を強化して、複雑な IT の課題に対処するための十分な装備を確保します。

AI を活用したボットは、顧客とのやり取りごとに学習できます。これにより、ボットは顧客との対話を改善し、その洞察により技術者に幅広い情報を提供できます。その結果、技術者は、新たな会話を開始することなく、さまざまな種類のクライアントのクエリをより深く理解できるようになります。

AI を活用したテクノロジーをナレッジベースと統合することで、トレーニングリソースやドキュメントを作成できます。これにより、ナレッジベースの更新方法が簡素化され、顧客や技術者が最新の情報に確実にアクセスできるようになります。これにより、IT 部門は関連情報を簡単に見つけて、問題のトラブルシューティングを迅速に行うことができます。

さらに、AI プラットフォームは、パーソナライズされた適応性のあるトレーニングを提供できます。これらの高度な分析により、MSP は改善すべき領域を特定し、技術者に的を絞ったトレーニングを推奨できます。カスタマイズされたトレーニングにより学習が最適化され、チームはスキルの開発に専念し続けることができます。

MSP が AI を導入する際に直面する制限は何ですか?

自動化された単純な作業から、顧客を満足させるためのプロアクティブな問題検出まで、AI には多くの効果があります。しかし、完璧なものはありません。そのため、あまり優れていない特質をいくつか見てみましょう。

料金

MSP は、AI と自動化を最大限に活用するために、ビジネスニーズを慎重に評価し、費用便益分析を実施し、さまざまな価格モデルを検討する必要があります。

AI の導入は、特に中小規模の MSP にとって、費用がかかる可能性があります。成長中の MSP にとって、AI および自動化テクノロジの導入に必要な初期投資は、財務初期段階での大きな障壁となります。

継続的な出費とリソースの必要性は膨大であり、慎重な計画が必要です。さらに、メンテナンス、トレーニング、更新、既存のツールとの統合の費用を支払う方法を見つける必要があります。

データセキュリティ

AI と自動化は、クライアントの詳細、システムログ、ネットワークデータに大きく依存しており、これらのデータにはすべて非常に機密情報が含まれています。 MSP は、すべての個人情報を保護し、関連するコンプライアンス基準を遵守するために、暗号化、アクセス制御、データ匿名化技術などの堅牢なデータプライバシー対策を導入する必要があります。

顧客との信頼を維持することは重要な要素です。データの安全性と保護を怠ると、法的および人格的な影響が生じる可能性があります。

信頼性

AI と自動化は効率と生産性を向上させることが知られていますが、その信頼性に影響を与える要因がいくつかあります。 MSP は、導入を計画している AI および自動化ツールの実績を明確に理解する必要があります。これらのシステムに障害が発生すると、MSP がタイムリーで効果的なサポートを提供する能力に大きな影響を与えます。

初期段階では、これらのシステムはデータパターンを分析して理解するのに時間がかかり、その間、システムの信頼性が検討中です。研修期間がどのくらい続くかを考慮することを忘れないでください。

AI を MSP として採用するための次のステップ

MSP として、ビジネスに AI と自動化を導入したい場合、どこから始めればよいのか疑問に思われるかもしれません。そのため、ここではいくつかの手順をまとめました。

ビジネスのニーズを理解します。 AI と自動化が潜在的に最大の価値をもたらすことができる領域を特定し、関連する具体的な課題に対処します。
AI をリソースとして見てみましょう。 AI と自動化を単なる別のツールとして捉えるのではなく、この組み合わせを、障害を乗り越えるために設計された戦略的リソースとして捉えてください。
当社の成長に対する潜在的な障壁を特定します。 MSP の成長と拡張性を妨げる要因を評価します。特定の非効率性やリソースの制約によって、サービスを効果的に提供する能力が制限されているかどうかを判断します。この分析は、AI と自動化が最も大きな影響を与える可能性がある領域に優先順位を付けるのに役立ちます。
解決策を見つけてください。 ボトルネックを特定したら、問題に対処できる具体的な AI および自動化ソリューションを探します。
生産性を最大化し、成長に焦点を当てます。 AI と自動化テクノロジーを導入して、内部プロセスを最大化します。反復的なタスクを自動化し、応答時間を短縮し、サービス提供を強化して、チームの時間とリソースを解放します。これにより、MSP は戦略的な取り組みに集中し、ビジネスの成長を促進することができます。
テクノロジーを有効に活用しましょう。 競争上の優位性をもたらすツールとして AI と自動化を活用してください。さまざまな価格帯のツールを検討し、ビジネスに適したものを選択してください。

最終的な考え

AI と自動化は、マネージドサービスプロバイダーに大きなメリットをもたらします。これらのテクノロジーにより、MSP は運用を容易にし、生産性を向上させ、プロアクティブなサポートを提供し、データに基づいた意思決定を行うことができます。

また、自動化により時間が解放されるため、技術者はより付加価値の高い活動の戦略を立てることができます。これにより、MSP は業務を拡張し、サービス品質を向上させ、ビジネスの成長を促進できます。

ただし、コスト、データセキュリティ、信頼性の問題など、AI と自動化の限界を認識する必要があります。 MSP は、特定のニーズを慎重に評価し、これらの制限に対処し、思慮深く戦略的に AI および自動化ソリューションを実装する必要があります。

AI の力を活用することで、MSP は競合他社の先を行き、クライアントに優れたサービスを提供し、今日のデジタル環境で新たな機会を開拓します。

シアトルの緑豊かな郊外からバリ島の風変わりなホステルまで、ネットワークを保護しながら従業員にリモートファーストのエクスペリエンスを提供する、MSP ビジネスの将来性を保証する方法を学びましょう。