Dell Technologies World – Sette punti chiave per le aziende di medie dimensioni e i partner del canale nell'era dell'IA

Inizia con una valutazione, pronta per l'AI, del tuo portfolio e scegli tre strade per commercializzare un progetto pilota di 90 giorni. Mappa le capacità ai segmenti di clientela e crea una campagna di messaggistica mirata che risuoni con gli acquirenti di medie dimensioni che cercano velocità, affidabilità e sicurezza.

Overview: Dell Technologies World mette in evidenza sette spunti che il tuo team può mettere in pratica subito per superare le mode e generare valore reale per i clienti. Questi affrontano le sfide nella governance dei dati, nella sicurezza, nell'abilitazione e nell'allineamento dei partner, con un focus sui risultati pratici.

Innanzitutto, allinea il budget con una chiara narrativa sul ROI; esegui tre brevi progetti pilota che dimostrino il time-to-value e procedi con un implementazione più ampia. Condurre demo chiare e concise di 15 minuti che traducano le capacità dell'IA in un impatto sui ricavi aiuta a ridurre i cicli e aumentare i tassi di successo.

In secondo luogo, gestisci la complessità con un piano di governance dei dati e dei modelli semplificato. Definisci i controlli di accesso, la provenienza e la risposta agli incidenti in termini semplici in modo che i team possano spiegare i rischi ai clienti. Abbina la governance a di livello ospedaliero pratiche di sicurezza, mantenendo al contempo la flessibilità operativa.

Terzo, espandere le rotte con un vasto ecosistema di partner: co-vendere con Dell e sfruttare MSP e SI per raggiungere quegli acquirenti che fanno sempre più affidamento su soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Allineare gli incentivi con campagne congiunte e metriche condivise per garantire un contatto coordinato sul campo.

Quarto, misurate senza sosta. Utilizzate un set di KPI conciso–time-to-value, velocità delle trattative, tasso di rinnovo e indicatori di adozione dell'AI–per convalidare ogni fase e accelerare la scalabilità lungo tutta la curva della domanda. Queste metriche possono potenzialmente accorciare i cicli di vendita e aiutarvi a dare priorità alle azioni ad alto impatto.

Quinto, investi in un'abilitazione predisposta per l'IA che supporti coloro che conducono conversazioni mirate. Crea risorse in formato breve, abilita i team sul campo e ottimizza le campagne sui canali in modo che i messaggi passino rapidamente dalla fase pilota alla crescita sostenibile.

Sesto, personalizzare le campagne per i segmenti con il più alto potenziale, utilizzando messaggi basati sui dati e casi di studio pratici per abbreviare il percorso verso l'impatto.

Settimo, chiudi il cerchio con il feedback di clienti e partner, trasformando le intuizioni in un ciclo di miglioramento continuo che influenzi le future campagne e le priorità dei prodotti.

Identificare casi d'uso di IA adatti ai budget delle medie imprese e che offrano un valore rapido.

Launch a di sei settimane prova un chatbot per l'helpdesk basato sull'IA sui tuoi canali più visitati per rispondere alle FAQ, smistare le richieste e liberare gli agenti umani per attività più complesse.

Scegli una piattaforma che offra intenti pre-addestrati e una semplice messa a punto in modo che il costo iniziale rimanga inferiore a $25k nel primo anno.

Definisci il successo con Tasso di deflessione, risoluzione al primo contatto, e tempo medio di gestione per quantificare il valore dopo il progetto pilota.

Usa un cloud-based un approccio per iniziare rapidamente, con dati conservati nella regione e chiare protezioni per la privacy, l'accesso e la conformità alle regole interne.

Organizza una piccola cross-functional squadra che si riunisce a di due settimane cicli, con un unico proprietario e un backlog ben definito per non perdere lo slancio.

Riutilizza contenuti da documentazione del prodotto, knowledge bases, e testi normativi e politici per preparare il modello e impostare un ciclo di revisione semplificato con persone per convalidare le risposte fornite.

La misurazione dovrebbe concentrarsi sulla velocità di deviazione, l'accuratezza delle risposte e la soddisfazione dell'utente, non su metriche di vanità.

Dopo 4-6 weeks di risultati costanti, si estendono ad altre funzioni come l'onboarding, il tracciamento degli ordini e il supporto tecnico di base.

Iniziando in piccolo, i team acquisiscono sicurezza, accorciano i cicli e creano una ricetta ripetibile per un'adozione più ampia dell'IA tra i prodotti.

Progetta un modello di infrastruttura IA scalabile per partner di medie dimensioni

Inizia con un progetto modulare di infrastruttura AI scalabile da workstation a data center cloud, ancorato da una piattaforma cardine e da un tessuto dati unificato. Implementa in tre centri: data center principali, centri regionali e dispositivi edge presso le sedi dei clienti. Questa configurazione migliora la reattività, riflette i modelli di utilizzo segnalati e offre alcuni miglioramenti tangibili nei vari casi d'uso. Utilizza servizi containerizzati, API standardizzate e un livello di governance basato su policy per semplificare le modifiche al variare delle tendenze, consentendoti di scalare facilmente.

Progetto in sette fasi per un'infrastruttura di IA scalabile

1) architettura modulare tra i carichi di lavoro; 2) data fabric standardizzata e provenienza del modello; 3) sicurezza e governance integrate nelle pipeline; 4) deployment edge-to-cloud tramite orchestrazione di container; 5) livelli di inferenza proprietari per proteggere la proprietà intellettuale e accelerare le prestazioni; 6) dispositivi e workstation allineati a un runtime comune; 7) centri di eccellenza e reti di partner per accelerare l'adozione. Questa sequenza mantiene le esigenze dei clienti al centro dell'attenzione e si allinea ai guadagni di performance riportati negli esempi.

Come sottolinea maccormick, mappa i segnali di domanda alla capacità nei centri, mantenendo gli investimenti allineati all'utilizzo reale. Concentrati su flussi di lavoro facilmente scalabili, semplificando l'onboarding per i clienti e offrendo componenti aggiuntivi modulari che si adattano a varie tipologie di dispositivi. Questo approccio mantiene alta la reattività mentre persegui costanti miglioramenti in termini di intelligenza e risultati per i tuoi clienti.

Crea contenuti di vendita pronti per i canali: demo, strumenti per il ROI e manuali operativi di abilitazione.

Distribuisci un kit di contenuti pronto per la distribuzione che include demo, strumenti per il ROI e playbook di abilitazione per semplificare le vendite dei partner e accelerare la crescita.

• Demo che convertono: sviluppa tre percorsi modulari – executive, technical e ROI – che durino dai cinque ai sette minuti ciascuno, includi dimostrazioni di sicurezza, mostra come i servizi aggiungono valore e utilizza dati pronti per il cliente per illustrare i risultati; il contenuto può essere implementato in più momenti del ciclo di acquisto di un cliente.
• Strumenti ROI, basati sui dati: fornire calcolatori che inseriscono variabili note (costo, licenze, modalità di implementazione) e restituiscono periodo di ammortamento, ROI e TCO; consentire l'esportazione in white paper o report dei clienti e aggiornarsi con i cambiamenti del mercato.
• Playbook di abilitazione: forniscono passaggi specifici per ruolo per venditori, ingegneri e partner; includono la gestione delle obiezioni quando ci si trova di fronte a obiezioni comuni; strategie note; modelli da personalizzare per ogni segmento di clientela; si allineano con la leadership per garantire la messaggistica; aiutano i venditori a presentarsi con sicurezza ed efficacia.
• Percorsi e visibilità: pubblicare contenuti in un portale centrale e distribuire risorse ai canali (distributori, VAR, MSP) per migliorare la visibilità; includere documenti di una pagina e risorse di lunga durata a cui è possibile fare riferimento durante le riunioni con i clienti.
• Sicurezza e conformità: integrare una checklist di sicurezza dedicata nelle demo e nei flussi di ROI; fare riferimento agli standard federali ove applicabile e fornire argomentazioni pronte per il cliente per posizionare il valore rispetto ai concorrenti.
• Personalizzazione incentrata sul cliente: consentire la personalizzazione di deck e demo; fornire profili cliente e scenari specifici per settore verticale (piccole imprese, medie imprese, settore pubblico) per aumentare la rilevanza.
• Impatto e forza lavoro: misura come l'abilitazione modifica le prestazioni, monitora i tassi di successo migliorati e mostra gli impatti sulla forza lavoro con i dati di completamento della formazione e di adozione delle competenze.
• Miglioramenti continui: stabilire una cadenza per aggiornare le risorse in base al feedback dei clienti e ai cambiamenti del mercato; utilizzare risultati concreti per perfezionare i contenuti e migliorare le strategie.

Stabilire pratiche di governance dei dati, privacy e sicurezza per le iniziative di IA

Iniziate con una carta di governance dei dati pubblici che assegni data owner, responsabilità sulle policy e data lineage per i progetti di IA, con punti di ingresso chiari per l'acquisizione dei dati e cataloghi dei prodotti.

Mappare le categorie di dati, integrare la privacy by design e installare controlli sulla privacy durante l'intero ciclo di vita del prodotto. Allineare le policy ai framework di sicurezza e gestione del rischio; misurare gli impatti sull'esperienza utente e il rischio operativo per orientare le decisioni.

Creare un comitato di sponsorizzazione di livello dirigenziale per supervisionare le decisioni di governance, garantendo che l'utilizzo dei dati segua il concept, sia allineato ai piani futuri e ai requisiti competitivi.

Prima dell'implementazione, dettagliare le fonti dati, applicare controlli di qualità dei dati e impostare le soglie per il rischio tollerabile. Questo approccio crea la capacità di controllare la provenienza dei dati e aiuta a illustrare dove i dati fluiscono attraverso il sistema.

Durante lo sviluppo, applica i controlli di accesso, mantieni i registri di controllo ed esegui analisi regolari della qualità dei dati e degli input del modello. Tieni traccia delle esigenze degli stakeholder e documenta le interazioni previste con i dati per prevenire la perdita di informazioni.

Durante la distribuzione, applica un framework che illustri il rischio tramite dashboard, previsioni e metriche di riepilogo. Utilizza controlli di sicurezza pronti all'uso e potenzia le difese con monitoraggio continuo e metodi di risposta agli incidenti.

Ampliare gradualmente la copertura della policy raccogliendo feedback da utenti e partner, accogliendo tipi di dati in evoluzione e affinando attivamente framework e metodi per rimanere competitivi.

Definisci KPI, dashboard di misurazione e revisioni trimestrali per monitorare i risultati dell'IA.

Definisci il ROI complessivo dell'IA, costruisci una dashboard di misurazione e stabilisci revisioni trimestrali per monitorare i risultati dell'IA. Queste azioni aiutano i team che si trovano ad affrontare silo di dati ad allineare le priorità e fornire una visione unica che i dirigenti possono esaminare in pochi minuti. Questi passaggi migliorano la velocità decisionale e l'allineamento interfunzionale. Includi controlli sulla privacy e governance per proteggere i dati consentendo al contempo la sperimentazione; progetta il processo in modo che serva sia le PMI che i team di medie dimensioni.

KPI chiave da monitorare

Per le PMI e i piccoli segmenti manifatturieri, monitorare il costo per unità, il tempo di ciclo, la resa al primo passaggio e la consegna puntuale; per le campagne di canale, monitorare le conversioni delle campagne e l'abilitazione dei partner. Misurare le prestazioni del modello (accuratezza, precisione, richiamo), l'efficienza operativa (throughput, latenza) e l'impatto aziendale (riduzione dei costi, aumento dei ricavi). Utilizzare le previsioni per anticipare la domanda e allineare i risultati con tali previsioni per progetti di ogni dimensione. Alcuni progetti eseguono progetti pilota; alcuni si estendono alla piena implementazione. Documentare i metodi e assegnare i responsabili a ciascuna metrica, in modo che i responsabili mantengano la visibilità all'interno del team. Collegare le architetture legacy con API aperte per mantenere il flusso di dati. Monitorare i modelli in evoluzione e adeguare di conseguenza le soglie dei KPI. Inoltre, mirare alla riduzione dei costi e ai miglioramenti dell'efficienza ove possibile.

Design e frequenza del dashboard

Le dashboard estraggono dati da CRM, ERP, sistemi di esecuzione della produzione e piattaforme di IA, colmando le lacune tra architetture legacy e API moderne. Utilizza una vista singola per la leadership e drill-down per coloro che implementano l'IA nelle operazioni. Mantieni dimensioni dei dati gestibili: giornaliere per i progetti pilota, settimanali per l'implementazione, mensili per la governance. Utilizza medie mobili per attenuare le fluttuazioni e presentare previsioni per il prossimo trimestre. Il modulo della campagna consente di monitorare i miglioramenti derivanti dall'IA di marketing, mentre gli indicatori di privacy e i flag di rischio mantengono la visibilità all'interno del team. Questa configurazione supporta un processo decisionale efficiente, aiuta chi serve le PMI e le piccole imprese manifatturiere e si adatta man mano che le architetture si evolvono con modelli in evoluzione.