Dell Technologies World – Siete Conclusiones Clave para el Mercado Medio y los Socios de Canal en la Era de la IA

Comience con una evaluación de su portafolio lista para IA y elija tres rutas al mercado para un piloto de 90 días. Mapee las capacidades a los segmentos de clientes y elabore una campaña de mensajería dirigida que resuene con los compradores del mercado medio que buscan velocidad, confiabilidad y seguridad.

Overview: Dell Technologies World destaca siete conclusiones que tu equipo puede aplicar ahora para superar las expectativas y ofrecer un valor real a los clientes. Estas abordan los desafíos en el gobierno de datos, la seguridad, la capacitación y la alineación de socios, con un enfoque en resultados prácticos.

Primero, alinee el presupuesto con una narrativa clara de ROI; ejecute tres pilotos cortos que demuestren un rápido retorno de la inversión y luego escale a una implementación más amplia. Realizar demostraciones concisas de 15 minutos que traduzcan las capacidades de la IA en impacto en los ingresos ayuda a acortar los ciclos y aumentar las tasas de éxito.

Segundo, gestione la complejidad con un plan ligero de gobernanza de datos y modelos. Defina los controles de acceso, la procedencia y la respuesta a incidentes en términos sencillos para que los equipos puedan explicar el riesgo a los clientes. Combine la gobernanza con de grado hospitalario prácticas de seguridad manteniendo la flexibilidad de las operaciones.

Tercero, ampliar las rutas con un extenso ecosistema de socios: venta conjunta con Dell y aprovechamiento de los MSP y SI para llegar a aquellos compradores que dependen cada vez más de soluciones habilitadas para la IA. Alinear los incentivos con campañas conjuntas y métricas compartidas para garantizar un alcance coordinado en todo el campo.

Cuarto, mida sin descanso. Utilice un conjunto conciso de KPI (tiempo de obtención de valor, velocidad de la operación, tasa de renovación e indicadores de aceptación de la IA) para validar cada paso y acelerar la escala en toda la curva de demanda. Estas métricas pueden acortar los ciclos de venta y ayudarle a priorizar las acciones de alto impacto.

Quinto, invierte en habilitación preparada para la IA que apoye a quienes mantienen conversaciones específicas. Crea recursos de formato corto, habilita a los equipos de campo y optimiza las campañas de canal para que los mensajes pasen rápidamente del proyecto piloto al crecimiento sostenible.

Sexto, adapte las campañas a los segmentos con mayor potencial, utilizando mensajes basados en datos y estudios de casos prácticos para acortar el camino hacia el impacto.

Séptimo, cerrar el círculo con la retroalimentación de clientes y socios, convirtiendo las ideas en un ciclo de mejora continua que informe las futuras campañas y prioridades de los productos.

Identificar casos de uso de la IA que se ajusten a los presupuestos de las medianas empresas y ofrezcan valor rápidamente.

Launch a de seis semanas Implemente un programa piloto de un chatbot de asistencia técnica impulsado por IA en sus canales más visitados para responder preguntas frecuentes, priorizar solicitudes y liberar a los agentes humanos para tareas más complejas.

Elige una plataforma que ofrezca intents pre-entrenados y un ajuste fino sencillo para que el coste inicial se mantenga por debajo de $25k en el año uno.

Defina el éxito con Tasa de deflexión, resolución al primer contactoy tiempo medio de gestión para cuantificar el valor después del piloto.

Usa un cloud-based un enfoque para comenzar rápidamente, con datos mantenidos en la región y normas claras para la privacidad, el acceso y el cumplimiento de las normas internas.

Organiza un pequeño cross-functional escuadra que se reúne en de dos semanas ciclos, con un único propietario y un estricto backlog para mantener el impulso.

Reutilizar contenido de Documentación del producto, Bases de conocimiento, y textos de políticas para inicializar el modelo, y establecer un circuito de revisión ligero con humanos para validar las respuestas obtenidas.

La medición debe centrarse en la velocidad de la desviación, la precisión de las respuestas y la satisfacción del usuario, no en métricas vanidosas.

Después 4-6 weeks de resultados constantes, se extiendan a otras funciones como la incorporación, el seguimiento de pedidos y el soporte técnico básico.

Al comenzar con proyectos pequeños, los equipos ganan confianza, acortan los ciclos y crean una receta repetible para una adopción más amplia de la IA en todos los productos.

Diseñe un esquema de infraestructura de IA escalable para socios de mercado medio

Comience con un plano de infraestructura de IA modular que se escale desde estaciones de trabajo hasta centros de datos en la nube, anclado por una plataforma fundamental y un tejido de datos unificado. Implántelo en tres centros: centros de datos centrales, centros regionales y dispositivos periféricos en las instalaciones de los clientes. Esta configuración mejora la capacidad de respuesta, refleja los patrones de uso notificados y ofrece algunas mejoras tangibles en los casos de uso. Utilice servicios en contenedores, API estandarizadas y una capa de gobierno basada en políticas para simplificar los ajustes a medida que cambian las tendencias, lo que le permite escalar fácilmente.

Plan de siete pasos para una infraestructura de IA escalable

1) arquitectura modular en todas las cargas de trabajo; 2) estructura de datos estandarizada y procedencia del modelo; 3) seguridad y gobernanza integradas en los pipelines; 4) despliegue del Edge al Cloud utilizando la orquestación de contenedores; 5) capas de inferencia propietarias para proteger la propiedad intelectual y acelerar el rendimiento; 6) dispositivos y estaciones de trabajo alineados a un tiempo de ejecución común; 7) centros de excelencia y redes de partners para acelerar la adopción. Esta secuencia mantiene las necesidades de los clientes en el punto de mira y se alinea con las ganancias de rendimiento reportadas en todos los ejemplos.

Como señala maccormick, mapee las señales de demanda a la capacidad en los centros, manteniendo las inversiones alineadas con el uso real. Céntrese en flujos de trabajo fácilmente escalables, simplificando la incorporación de clientes y ofreciendo complementos modulares que se adapten a las distintas dimensiones de los dispositivos. Este enfoque mantiene una alta capacidad de respuesta a la vez que busca mejoras constantes en la inteligencia y los resultados para sus clientes.

Cree contenido de ventas listo para el canal: demos, herramientas de ROI y manuales de capacitación.

Implemente un kit de contenido listo para su distribución que incluya demostraciones, herramientas de ROI y manuales de capacitación para optimizar las ventas de los socios y acelerar el crecimiento.

• Demostraciones que convierten: cree tres pistas modulares – ejecutiva, técnica y de ROI – que duren entre cinco y siete minutos cada una, incluya demostraciones de seguridad, muestre cómo los servicios añaden valor y utilice datos listos para el cliente para ilustrar los resultados; el contenido se puede implementar en múltiples momentos del ciclo de compra de un cliente.
• Herramientas de ROI, basadas en datos: proporcionar calculadoras que introduzcan variables conocidas (costo, licencias, modo de implementación) y generen como resultado el período de recuperación de la inversión, el ROI y el TCO; permitir exportaciones a informes técnicos o informes de clientes y actualizarse con los cambios del mercado.
• Manuales de capacitación: entregan pasos basados en roles para vendedores, ingenieros y socios; incluyen el manejo de objeciones ante las objeciones comunes; estrategias conocidas; plantillas para personalizar para cada segmento de cliente; se alinean con el liderazgo para garantizar la mensajería; ayudan a los vendedores a presentarse con confianza y eficacia.
• Rutas y visibilidad: publique contenido en un portal central y distribuya recursos a los canales (distribuidores, VAR, MSP) para mejorar la visibilidad; incluya documentos informativos breves de una página y recursos extensos a los que se pueda hacer referencia en las reuniones con los clientes.
• Seguridad y cumplimiento: integrar una lista de verificación de seguridad específica en las demostraciones y los flujos de ROI; hacer referencia a las normas federales cuando corresponda y proporcionar puntos clave listos para el cliente para posicionar el valor frente a la competencia.
• Personalización centrada en el cliente: permita la adaptación personal de las presentaciones y las demostraciones; proporcione perfiles de clientes y escenarios específicos del sector (pequeñas empresas, medianas empresas, sector público) para aumentar la relevancia.
• Impacto y fuerza laboral: mida cómo la capacitación modifica el rendimiento, realice un seguimiento de las tasas de éxito mejoradas y muestre los impactos en la fuerza laboral con datos de finalización de la capacitación y adopción de habilidades.
• Mejoras continuas: establecer una cadencia para actualizar los activos basándose en los comentarios de los clientes y los cambios del mercado; utilizar los resultados del mundo real para perfeccionar el contenido y mejorar las estrategias.

Establecer prácticas de gobernanza de datos, privacidad y seguridad para iniciativas de IA

Comience con una carta pública de gobernanza de datos que asigne propietarios de datos, responsabilidades de políticas y linaje de datos para proyectos de IA, con puntos de entrada claros para la ingesta de datos y catálogos de productos.

Mapear las categorías de datos, integrar la privacidad desde el diseño e instalar controles de privacidad a lo largo del ciclo de vida del producto. Alinear las políticas con los marcos de seguridad y gestión de riesgos; medir los impactos en la experiencia del usuario y el riesgo operacional para fundamentar las decisiones.

Crear un consejo de patrocinio ducal para supervisar las decisiones de gobernanza, garantizando que el uso de los datos siga el concepto y se alinee con los planes de próximos pasos y los requisitos competitivos.

Antes de la implementación, detalle las fuentes de datos, aplique comprobaciones de calidad de los datos y establezca umbrales para el riesgo tolerable. Este enfoque desarrolla la capacidad de auditar el linaje de los datos y ayuda a ilustrar dónde fluyen los datos a través del sistema.

Durante el desarrollo, aplique controles de acceso, mantenga registros de auditoría y ejecute análisis periódicos de la calidad de los datos y las entradas del modelo. Realice un seguimiento de las necesidades de las partes interesadas y documente las interacciones previstas con los datos para evitar fugas.

Durante la implementación, aplique un marco que ilustre el riesgo a través de paneles, pronósticos y métricas de resumen. Utilice controles de seguridad llave en mano y potentes defensas con monitoreo continuo y métodos de respuesta a incidentes.

Ampliar la cobertura de las políticas a lo largo del tiempo mediante la recopilación de comentarios de usuarios y socios, la adaptación a los tipos de datos en evolución y el perfeccionamiento activo de los marcos y métodos para seguir siendo competitivos.

Establezca los KPI, los paneles de medición y las revisiones trimestrales para realizar un seguimiento de los resultados de la IA

Definir el ROI total de la IA, crear un panel de control de medición y establecer revisiones trimestrales para realizar un seguimiento de los resultados de la IA. Estas acciones ayudan a los equipos que se enfrentan a silos de datos a alinear las prioridades y ofrecer una visión única que los ejecutivos pueden examinar en minutos. Estos pasos mejoran la velocidad de la toma de decisiones y la alineación interfuncional. Incluir controles de privacidad y gobernanza para proteger los datos al tiempo que se permite la experimentación; diseñar el proceso para que sirva tanto a las PYMES como a los equipos del mercado medio.

KPIs clave para rastrear

Para las pymes y los pequeños segmentos de fabricación, realice un seguimiento del coste por unidad, el tiempo de ciclo, el rendimiento a la primera y la entrega a tiempo; para las campañas de canal, supervise las conversiones de la campaña y la capacitación de los socios. Mida el rendimiento del modelo (exactitud, precisión, recuperación), la eficiencia operativa (rendimiento, latencia) y el impacto empresarial (reducción de costes, aumento de los ingresos). Utilice las previsiones para anticipar la demanda y alinear los resultados con esas previsiones en proyectos de todos los tamaños. Algunos proyectos ejecutan pilotos; otros se escalan a la implementación completa. Documente los métodos y asigne propietarios a cada métrica, para que los responsables mantengan la visibilidad en todo el equipo. Combine las arquitecturas heredadas con las API abiertas para mantener el flujo de datos. Realice un seguimiento de los modelos en evolución y ajuste los umbrales de los KPI en consecuencia. También apunte a la reducción de costes y a la mejora de la eficiencia siempre que sea factible.

Diseño y cadencia del panel de control

Los paneles extraen datos de CRM, ERP, sistemas de ejecución de fabricación y plataformas de IA, uniendo arquitecturas heredadas con API modernas. Utilice una vista única para el liderazgo y desgloses para aquellos que implementan la IA en las operaciones. Mantenga los tamaños de los datos manejables: diarios para los pilotos, semanales para el despliegue y mensuales para la gobernanza. Utilice medias móviles para suavizar las fluctuaciones y presentar previsiones para el próximo trimestre. El módulo de campaña permite el seguimiento de las mejoras resultantes de la IA de marketing, mientras que los indicadores de privacidad y las alertas de riesgo mantienen la visibilidad en todo el equipo. Esta configuración permite una toma de decisiones eficiente, ayuda a quienes prestan servicios a las PYMES y la pequeña industria manufacturera, y se amplía a medida que las arquitecturas evolucionan con los modelos en desarrollo.