Verdient jouw MSP écht geld met AI?
De meeste MSPs experimenteren met AI zonder dat het structureel marge oplevert. Onderzoek van MIT wijst uit dat 90% van de AI-projecten in het bedrijfsleven mislukt, vaak omdat de onderliggende data en processen niet op orde zijn voordat de tool erop wordt losgelaten.
Waarom mislukken zoveel AI-projecten bij MSPs?
AI werkt pas als het data lake schoon is en het onderliggende proces gedefinieerd. Zonder visie op wat je wil oplossen versterkt AI vooral de rotzooi in je bestaande systemen. Zelf ontwikkelen kost capaciteit die een MSP van 60 medewerkers niet kan opbrengen tegenover een vendor die miljoenen in R&D pompt. Meeliften op platform-integraties van je PSA of RMM levert vaak meer op dan zelfbouw.
Zelf bouwen of vendor volgen?
Wat je vandaag zelf bouwt, zit over zes maanden vaak standaard in je PSA-platform. Triage, ticket-classificatie en prioriteitsbepaling worden nu al door vendors zelf uitgerold.
Waarom is data lake-hygiëne bepalend?
AI loslaten op een vervuild data lake brengt vooral de rotzooi aan de oppervlakte. Historische data uit tools als Account View van tien jaar terug is zelden bruikbaar voor huidige vraagstukken.
Waar zit de menselijke rem?
Voor validaties en akkoord op processen blijft een mens tussen de AI en de klant nodig. Volledige automatisering van klantcontact is juridisch en operationeel nog geen realistisch scenario.
Als je eigen proces en data lake niet op orde zijn, brengt AI vooral je rotzooi aan het licht.
Veelgestelde vragen
Wat is een data lake en waarom is het relevant voor MSPs die AI inzetten?
Een data lake is een centrale opslagplek voor ruwe data uit verschillende bronnen, zoals PSA, RMM, tickets en klantcommunicatie. Voor MSPs is het relevant omdat AI-modellen alleen bruikbare output geven als de onderliggende data gestructureerd, actueel en schoon is. Vervuilde of verouderde data leidt tot foute classificaties, verkeerde prioriteiten en rapportages waar klanten niets mee kunnen.
Waar zit voor een MSP de eerste concrete winst met AI?
Concrete winst zit meestal in ticket-triage, prioriteitsbepaling en het genereren van eerste conceptantwoorden op basis van ticket-inhoud. Ook code-assistentie voor engineers en het transcriberen van vergaderingen of klantgesprekken via voice recorders leveren tijd op. Deze toepassingen werken omdat de input afgebakend is en de output door een mens gevalideerd wordt voordat het naar de klant gaat.
Is het verstandig om als MSP zelf AI-oplossingen te ontwikkelen?
Voor de meeste MSPs is zelfbouw op de lange termijn niet houdbaar. Een MSP met 60 medewerkers kan qua ontwikkelcapaciteit en onderhoudstempo niet concurreren met de R&D van een PSA- of RMM-vendor. Functionaliteit die je vandaag zelf bouwt, verschijnt vaak binnen maanden native in het platform. Meeliften op vendor-roadmaps en integreren via workflow-tools is doorgaans efficiënter.
Waarom blijft een mens in de loop noodzakelijk bij AI-processen?
Een mens blijft nodig voor validatie op processen met impact op klanten, contracten of security. AI-modellen produceren nog steeds fouten en hallucinaties, en volledige automatisering brengt aansprakelijkheidsrisico's mee. Het is aannemelijk dat regelgeving op termijn menselijke tussenkomst verplicht bij bepaalde beslissingen, omdat maatschappelijke processen niet aan één model kunnen worden opgehangen zonder controle.