AI로 성공 주도: 간소화된 MSP 자동화의 핵심

관리형 서비스 공급자(MSP)는 기술 동향과 고객 요구에 힘입어 역동적이고 경쟁적인 시장 환경에서 운영됩니다.

AI와 자동화는 전 세계 산업에 혁명을 일으키고 있으며 MSP 산업도 예외는 아닙니다. AI 기반 자동화는 상당한 기능을 제공하고 운영 효율성을 촉진함으로써 MSP 산업을 변화시키고 있습니다.

복잡성이 증가하고 효율적인 IT 서비스가 필요한 시대에 AI 기반 자동화는 MSP의 판도를 바꾸어 MSP가 부가 가치 서비스를 제공하고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있도록 했습니다. MSP는 이제 빠르게 발전하는 디지털 환경에서 앞서 나가기 위해 운영을 확장하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

AI 기반 MSP 자동화란?

인공 지능(AI) 기술을 사용하여 MSP 업계에서 다양한 작업과 프로세스를 자동화하고 간소화하는 것을 AI 기반 MSP 자동화라고 합니다. 이는 기계 학습(ML), AI 알고리즘, 자연어 처리(NLP) 및 기타 AI 기능을 사용하여 작동합니다.

경기 침체기에 MSP는 비즈니스에 대한 이해를 심화하여 운영 비용을 낮추고 비즈니스 성장을 유지하기 위해 고객에게 가치를 보여줘야 합니다. AI 및 자동화 단계는 MSP가 워크플로를 최적화하고 서비스 제공을 강화하며 효율성을 높여 고객에게 최상의 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다.

MSP 자동화 및 선제적 MSP 서비스의 필요성

일반적으로 "고장 수리 접근 방식"이라고 하는 반응적 접근 방식은 MSP가 클라이언트가 쿼리를 제기한 후에만 쿼리에 응답하므로 가동 중지 시간이 더 많이 발생한다는 의미입니다. 그것은 어떤 회사에게도 좋은 모습이 아니지만 고장 수리에는 몇 가지 다른 단점도 있습니다.

반응적 접근 방식은 더 높은 지원 비용을 발생시킵니다. MSP는 클라이언트가 문제를 보고할 때까지 기다릴 때 긴급한 요청과 응급 상황을 처리하기 위해 추가 리소스를 할당해야 합니다. 이는 MSP에 대한 지원 비용을 증가시킵니다.

또한 반응적 접근 방식은 예측 가능성이 부족하여 MSP가 리소스 분배를 계획하고 반복되는 문제를 해결하기 어렵게 만듭니다. 자동화와 AI는 MSP가 능동적인 서비스 제공으로 나아가도록 돕습니다. MSP가 선제적으로 서비스를 제공하도록 자동화와 AI가 어떻게 보장하는지 알아보려면 계속 읽으십시오.

MSP에 AI 기반 자동화가 필요한 이유는 무엇입니까?

AI 기반 자동화는 일상적인 작업을 최적화하여 수작업과 인적 오류를 줄입니다. MSP에 AI 기반 자동화가 필요한 5가지 주요 이유를 살펴보겠습니다.

출처: SuperOps.ai

1. 반복 작업 자동화

숫자는 회사 규모에 따라 다를 수 있지만 MSP는 매월 약 3000개의 티켓을 받습니다. 이렇게 많은 수의 MSP는 모든 클라이언트에 대해 일관되고 고품질의 지원을 유지하면서 가시적인 효율성 향상을 입증해야 합니다. 운 좋게도 우리는 MSP가 자동화를 통해 목록에서 반복적이고 일상적인 작업을 지울 수 있는 시대에 살고 있습니다.

일상적인 작업을 자동화하면 기술자가 일반적인 작업보다 더 시급하고 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다. 기술자는 고객에게 서비스를 제공하고 고객 만족도를 높일 수 있는 보다 전략적인 방법을 찾을 수 있는 기회를 얻습니다.

리소스 할당을 자동화하여 작업을 조금 더 쉽게 만들 수 있습니다. 예를 들어 워크로드와 스킬셋에 따라 적절한 상담원에게 들어오는 티켓을 자동으로 할당할 수 있습니다. 봇은 사람의 개입을 최소화하거나 전혀 하지 않고도 일반적인 쿼리를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자동화에는 전문성과 설정 시간이 필요했지만 PSA(Professional Services Automation) 및 RMM(Remote Monitoring Management)은 MSP가 일상적인 작업을 수행하는 방식을 간소화했습니다.

2. 운영 개선

자동화는 시간 관리에서 중요한 역할을 하는 비즈니스 운영을 간소화합니다. 도움을 주는 봇을 사용하면 인력의 장애물을 쉽게 식별하고 병목 현상을 제거하며 시간을 절약할 수 있습니다.

자동화를 사용하여 중복 단계를 제거하고 수동 개입을 최소화함으로써 보다 효율적인 프로세스를 적용하고 한 단계에서 다음 단계로 원활한 작업 흐름을 보장할 수 있습니다. 티켓 관리, 서비스 요청 및 일상적인 시스템 유지 관리는 MSP가 스스로 수행할 수 있는 몇 가지 작업에 불과합니다.

자동화된 시스템은 인간보다 더 빠르고 오류가 적은 작업을 수행할 수 있습니다. 비즈니스에서 작업을 완료하는 데 소요되는 시간이 크게 줄어들고 고객이 요구하는 고품질 결과를 계속 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기술자는 운영 작업에 시간을 보내는 것보다 전략적 이니셔티브에 더 집중할 수 있습니다.

3. 자산 관리

고객의 자산을 관리하는 것은 틀림없이 MSP의 핵심 기능입니다. 이러한 자산을 수동으로 추적하고 처리하려면 많은 작업이 필요할 수 있습니다. 하드웨어 및 소프트웨어 자산을 모니터링하면 사이버 보안 문제를 파악할 수 있습니다.

IT 자산을 관리하면 특히 자산을 대규모로 처리하는 경우 위험과 오류에 더 취약해집니다. 여러 하드웨어, 소프트웨어 및 상호 연결된 네트워크를 처리할 때 작업이 복잡해집니다. 또한 향후 자산 요구 사항 및 계약 갱신을 주시하는 추가 작업이 있습니다.

IT 자산을 처리하는 방법을 자동화하면 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 가시성을 제공하고 부서 및 원격 위치에서 자산 인벤토리에 대한 포괄적인 보고서를 얻을 수 있습니다.

초과 예약 또는 재고 부족을 방지하기 위해 프로세스를 자동화하고 자산의 종이 추적을 유지합니다. 자동화가 어려운 작업을 처리하는 동안 사용자는 비즈니스에 중요한 결정을 내리는 데 집중할 수 있습니다.

4. 사이버 보안 개선

자동화와 사이버 보안은 MSP의 가장 중요한 두 가지 요소입니다. 종종 고객은 사이버 보안을 IT의 주요 과제로 주장합니다. MSP는 증가하는 사이버 공격으로부터 보호해야 하는 중요한 데이터 및 IT 인프라가 포함된 클라이언트 포트폴리오를 처리합니다.

MSP는 사이버 위협으로부터 보호하기 위해 고급 보안 도구가 필요합니다. 이러한 도구는 자동화를 배포하여 변칙 및 악의적인 활동을 식별하여 적절한 대응을 트리거합니다. 자동화는 탐지와 완화 사이의 격차를 해소하는 데 큰 역할을 합니다.

자동화는 또한 MSP가 직면하는 또 다른 일상적인 작업인 규정 준수 프로세스를 처리할 수 있습니다. MSP는 자동화로 전환하여 표준을 기반으로 산업 전반의 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

MSP는 자동화 및 사이버 보안을 사용하여 안전을 강화하고 위험을 완화하며 고객에게 종단 간 보호를 제공해야 합니다. 이는 고객의 전체 IT 인프라를 위한 강력한 기반을 구축합니다.

5. 문제를 사전에 감지

예측 유지 관리는 문제를 해결하고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 방지합니다. AI 기반 자동화는 기계 학습 모델을 사용하여 과거 데이터를 분석하고 미래 추세를 예측합니다. 이를 통해 MSP는 장치 또는 고객 네트워크 전반에서 다음 실패를 예측하는 것을 포함하여 잠재적인 문제와 위험이 발생하기 전에 식별할 수 있습니다.

MSP는 또한 AI 및 자동화를 사용하여 하드웨어 또는 소프트웨어가 실패할 가능성이 있는 시기를 예측할 수 있습니다. 그런 다음 결함이 있는 구성 요소를 사전에 교체할 ​​수 있으므로 불필요한 고객 대기 시간을 피할 수 있습니다. 조기 감지를 통해 MSP는 문제가 확대되는 것을 즉시 방지할 수 있습니다.

MSP는 어떻게 AI와 자동화를 최대한 활용할 수 있습니까?

AI 및 자동화를 최대한 활용하기 위해 MSP는 다음 전략을 구현할 수 있습니다.

헬프데스크 자동화

미리 정의된 규칙에 따라 AI 기반 알고리즘을 사용하여 들어오는 티켓을 자동으로 분류하고 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 티켓이 적절한 팀으로 라우팅되어 응답 시간이 단축됩니다.

고객은 AI 기반 챗봇을 사용하여 일반적인 질문에 대한 답변을 찾고, 기본적인 문제를 해결하고, 관련 리소스에 직접 액세스할 수 있습니다. 셀프 서비스 접근 방식은 인적 지원에 대한 의존도를 줄이고 즉각적인 솔루션을 제공합니다.

MSP는 또한 자동화를 사용하여 네트워크 모니터링 및 관리 소프트웨어와 같은 도구와 통합함으로써 한 단계 더 발전할 수 있습니다. 이러한 통합은 문제가 감지되면 자동으로 티켓을 생성하고 문제 해결에 대한 사전 예방적 접근을 보장합니다.

데이터 분석을 통해 더 나은 비즈니스 의사 결정

AI 및 자동화 기반 도구의 주요 이점 중 하나는 광범위한 데이터를 빠르고 정확하게 처리하도록 구축되었다는 것입니다. ML 및 NLP를 사용하여 데이터 내에서 패턴, 이상 및 추세를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 MSP는 클라이언트 동작, 시스템 성능 및 새로운 문제에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

또한 자동화 도구는 포괄적인 보고서와 시각적으로 매력적인 대시보드를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 핵심 성과 지표(KPI), 서비스 수준, 고객 만족도 및 추적하려는 기타 지표에 대한 자세한 그림을 얻을 수 있습니다.

비즈니스 운영 확장

AI와 자동화는 성장을 촉진하는 강력한 도구임이 입증되고 있습니다. 자동화는 반복 작업을 줄여 기술자가 리소스와 시간을 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 도와줍니다. 자동 티켓 관리 및 리소스 할당을 통해 MSP는 가치가 높은 활동에 집중하고 더 많은 고객에게 서비스를 제공할 수 있습니다.

백업 및 복구, 네트워크 모니터링, 패치 관리와 같은 작업을 자동화함으로써 MSP는 향상된 정확성, 속도 및 일관성으로 서비스를 제공할 수 있습니다. 고객이 자신의 문제가 심각하게 다루어질 것이라는 사실을 알면 비즈니스에 대한 충성도를 유지하고 친구와 가족에게 소문을 퍼뜨릴 수도 있습니다.

AI와 자동화를 사용하면 수작업을 줄이고 리소스를 최적의 방식으로 분배할 수 있기 때문에 비용 최적화를 경험할 수 있는 좋은 기회가 있습니다.

MSP는 자동화 및 AI를 설정하여 경쟁 우위를 확보하고 고객의 IT 인프라 관리에서 신뢰할 수 있는 파트너로 자리매김해야 합니다. 그것은 디지털 세계에서 빠르게 진화할 수 있는 더 많은 기회를 열어줍니다.

기술자에게 교육 제공

자동화는 기술자에게 교육 프로세스를 안내하고, 기술 개발을 지원하고, 지식 이전을 강화하고, 복잡한 IT 문제를 처리할 수 있는 충분한 준비를 갖추도록 합니다.

AI 기반 봇은 각 고객 상호 작용에서 학습할 수 있습니다. 이는 봇이 고객 상호 작용을 개선하는 데 도움이 되며 봇의 통찰력은 기술자에게 광범위한 정보를 제공할 수 있습니다. 결과적으로 기술자는 새로운 대화를 시작하지 않고도 다양한 유형의 클라이언트 쿼리를 더 깊이 이해할 수 있습니다.

AI 기반 기술을 지식창고와 통합하면 교육 리소스와 문서를 만들 수 있습니다. 기술 자료를 업데이트하는 방법을 단순화하고 고객과 기술자가 최신 정보에 액세스할 수 있도록 합니다. 이를 통해 IT 부서는 관련 정보를 쉽게 찾고 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.

또한 AI 플랫폼은 개인화되고 적응형 교육을 제공할 수 있습니다. 이러한 고급 분석을 통해 MSP는 개선이 필요한 영역을 식별하고 기술자에게 대상 교육을 추천할 수 있습니다. 맞춤형 교육은 학습을 최적화하고 팀이 기술 개발에 전념하도록 합니다.

AI를 채택하는 동안 MSP가 직면하는 한계는 무엇입니까?

자동화된 귀찮은 작업에서 사전 예방적 문제 감지, 고객 만족에 이르기까지 AI는 많은 일을 합니다. 하지만 완벽한 것은 없으므로 그다지 좋지 않은 몇 가지 특성을 살펴보겠습니다.

비용

MSP는 AI 및 자동화를 최대한 활용하기 위해 비즈니스 요구 사항을 신중하게 평가하고, 비용 편익 분석을 수행하고, 다양한 가격 책정 모델을 탐색해야 합니다.

AI 구현은 특히 중소 MSP의 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 성장하는 MSP의 경우 AI 및 자동화 기술을 구현하는 데 필요한 초기 투자는 초기 재무 단계에서 큰 장벽입니다.

지속적인 비용과 자원 수요는 상당하며 신중한 계획이 필요합니다. 또한 유지 관리, 교육, 업데이트 및 기존 도구와의 통합에 대한 비용을 지불할 방법을 찾아야 합니다.

데이터 보안

AI 및 자동화는 클라이언트 세부 정보, 시스템 로그 및 네트워크 데이터에 크게 의존하며 모두 매우 민감한 정보를 포함합니다. MSP는 모든 개인 정보를 보호하고 관련 규정 준수 표준을 준수하기 위해 암호화, 액세스 제어 및 데이터 익명화 기술과 같은 강력한 데이터 개인 정보 보호 조치를 시행해야 합니다.

고객과의 신뢰를 유지하는 것은 중요한 요소입니다. 데이터 보안 및 보호 실패는 법적 및 성격적 결과를 초래할 수 있습니다.

신뢰할 수 있음

AI와 자동화는 효율성과 생산성을 향상시키는 것으로 알려져 있지만 몇 가지 요인이 안정성에 영향을 미칩니다. MSP는 채택하려는 AI 및 자동화 도구의 실적을 명확하게 이해해야 합니다. 이러한 시스템의 중단은 시기적절하고 효과적인 지원을 제공하는 MSP의 능력에 상당한 영향을 미칩니다.

초기 단계에서 이러한 시스템은 데이터 패턴을 분석하고 이해하는 데 시간이 필요하며 그 동안 안정성이 진행됩니다. 교육 기간이 얼마나 오래 지속되는지 고려하는 것을 잊지 마십시오.

AI를 MSP로 채택하기 위한 다음 단계

MSP로서 비즈니스에 AI 및 자동화를 채택하려는 경우 어디서부터 시작해야 하는지 궁금할 수 있으므로 여기에 몇 가지 단계를 정리했습니다.

1. 비즈니스 요구 사항을 이해합니다. AI와 자동화가 잠재적으로 가장 큰 가치를 제공하고 특정 관련 문제를 해결할 수 있는 영역을 식별합니다.
2. AI를 자원으로 보세요. AI와 자동화를 그저 또 다른 도구로 보는 대신 장애물을 통과하는 데 도움이 되도록 설계된 전략적 리소스로 페어링을 살펴보세요.
3. 우리의 성장을 가로막는 잠재적 장애물을 파악하십시오 . MSP의 성장과 확장성을 방해하는 요소를 평가하십시오. 특정 비효율성이나 리소스 제약으로 인해 서비스를 효과적으로 제공하는 능력이 제한되는지 확인합니다. 이 분석은 AI와 자동화가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 영역의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 됩니다.
4. 해결책을 찾으십시오. 병목 현상을 식별한 후에는 문제를 해결할 수 있는 특정 AI 및 자동화 솔루션을 찾으십시오.
5. 생산성을 극대화하고 성장에 집중하십시오. AI 및 자동화 기술을 구현하여 내부 프로세스를 극대화하십시오. 반복 작업을 자동화하고, 응답 시간을 개선하고, 서비스 제공을 개선하여 팀의 시간과 리소스를 확보하세요. 이를 통해 MSP는 전략적 이니셔티브에 집중하고 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다.
6. 기술을 유리하게 사용하십시오. 경쟁 우위를 제공할 수 있는 도구로 AI와 자동화를 수용하십시오. 다양한 가격대의 도구를 살펴보고 귀하의 비즈니스에 적합한 도구를 선택하십시오.

마지막 생각들

AI 및 자동화는 관리형 서비스 공급자에게 상당한 이점을 제공합니다. 이러한 기술은 MSP가 운영을 용이하게 하고, 생산성을 향상하고, 사전 예방적 지원을 제공하고, 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

자동화는 또한 기술자가 더 많은 부가가치 활동을 전략화할 수 있도록 시간을 확보합니다. 이를 통해 MSP는 운영을 확장하고 서비스 품질을 개선하며 비즈니스 성장을 주도할 수 있습니다.

그러나 비용, 데이터 보안 및 안정성 문제와 같은 AI 및 자동화의 한계를 인정해야 합니다. MSP는 특정 요구 사항을 신중하게 평가하고 이러한 제한 사항을 해결하고 신중하고 전략적으로 AI 및 자동화 솔루션을 구현해야 합니다.

MSP는 AI의 힘을 활용하여 경쟁 우위를 유지하고 고객에게 뛰어난 서비스를 제공하며 오늘날의 디지털 환경에서 새로운 기회를 열어줍니다.

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