A medida que la inteligencia artificial (IA) continúa evolucionando a un ritmo rápido, las oportunidades para los proveedores de servicios gestionados (MSP) de todos los tamaños se están volviendo más claras. Una vez considerada una herramienta para grandes empresas con vastas reservas de datos y bolsillos profundos, la IA ha nivelado el campo de juego, creando una gama de posibilidades incluso para los MSP más pequeños.

Esta transformación ha empoderado a pequeños equipos para lograr eficiencias que antes parecían fuera de alcance. En un podcast reciente, hablé con Nicole Reineke, estratega de IA en N-able, para explorar cómo los MSP más pequeños pueden navegar por este nuevo terreno y usar la IA a su favor. Con el enfoque correcto, cualquier MSP, independientemente de su tamaño, puede desbloquear el potencial de la IA para servir mejor a sus clientes y optimizar las operaciones internas.

Un cambio de paradigma en la accesibilidad de la IA

Atrás quedaron los días en que la construcción de capacidades de IA requería grandes y dedicados equipos de desarrolladores. Hoy en día, con la aparición de herramientas como Google Vertex, AWS Bedrock y Copilot Studio de Microsoft, las barreras de entrada son más bajas que nunca. Según Nicole, «incluso las organizaciones de una o dos personas pueden crear soluciones de IA sin tener que hacer mucha codificación». Este desarrollo ha democratizado la IA, haciéndola accesible a las organizaciones más pequeñas y permitiéndoles mejorar sus operaciones de maneras que antes eran inimaginables.

El verdadero cambio de juego aquí es la capacidad de aprovechar la IA sin necesidad de un equipo masivo o experiencia técnica avanzada. Nicole añade: «Hay muchas herramientas que han igualado el campo de juego. Es si tiene sentido o no hacer ese tipo de inversión y si tienes o no los datos para respaldarla». Para los MSP más pequeños, esa es una perspectiva emocionante: la IA ya no es solo para los «chicos grandes».

Datos: la clave del éxito de la IA

Si bien las herramientas de IA ahora son ampliamente accesibles, el verdadero poder de la IA radica en los datos que la alimentan. En términos más simples, la IA prospera con los datos para generar información, automatizar tareas y hacer recomendaciones inteligentes. Cuanto más precisos y extensos sean los datos, mejores serán los resultados. Aquí es donde algunos MSP pueden enfrentar un desafío. Como enfatiza Nicole, «Para que puedas hacer algo como construir tu propio aprendizaje automático o IA, estás buscando requerir cientos de miles a millones de piezas de datos que estén bien etiquetadas, limpias y bien entendidas».

Para los MSP más pequeños, que pueden no tener el lujo de enormes conjuntos de datos, esto podría parecer una barrera. Sin embargo, hay alternativas. Se pueden utilizar conjuntos de datos más pequeños para aplicaciones de IA más simples, como ajustar herramientas listas para usar para satisfacer necesidades específicas. Nicole da un ejemplo: «Si quieres tener un sistema de tickets que mire tus tickets existentes y sugiera tu próxima solución probable, eso se puede hacer con solo unos pocos miles de registros». Incluso con datos limitados, los MSP pueden empezar poco a poco y aumentar sus capacidades con el tiempo.

Y para aquellos que carecen de datos por completo, hay otras opciones disponibles. En algunos casos, comprar conjuntos de datos de fuentes confiables es una ruta viable. Nicole señala a los MSP hacia sitios como Huggingface, una comunidad popular para especialistas en aprendizaje automático. «Ellos venden conjuntos de datos», comparte, «así que en realidad podrías usar el conjunto de datos de otra persona si es confiable y limpio y se alinea con tu caso de uso».