In business today, inefficiency isn’t a small issue—it’s the kind of slow leak that can quietly drain billions every year. It shows up in the strangest places: unused corners in retail layouts, hospital authorization queues that move at a crawl, and telecom schedules that never seem to run on time. These aren’t one-off problems. They’re signs of long-standing system design gaps that too many industries have just learned to live with. Es donde Ravi Teja Pagidoju entra y se niega a aceptar “lo suficientemente bueno”.No solo ajusta los procesos o añade otra capa de software sobre un sistema roto; reconstruye cómo el sistema mismo debería pensar y actuar.En su trabajo profesional, diseñó y construyó sistemas que operaban a gran escala, sirviendo a las operaciones empresariales en miles de ubicaciones minoristas.Su trabajo abarca la teoría de la optimización, la ingeniería en la nube y el aprendizaje aplicado de la máquina, pero en el corazón, es muy humano: hacer las cosas funcionar más rápido, más inteligente y más confiable para personas reales. Investigación que mezcla ciencia y utilidad del mundo real Una de las direcciones de investigación más interesantes de Ravi ha sido la aplicación de la IA generativa a los problemas de optimización restringidos.Esto es un problema, pero en términos simples, significa enseñar a la IA cómo tomar decisiones de diseño donde las reglas y la estructura son importantes, como cómo organizar miles de productos y arreglos a través de estantes en tiendas minoristas. En su trabajo aceptado por Springer sobre la síntesis de planogramas basados en la difusión, Ravi introdujo un modelo que podría generar diseños de estantes en lugar de simplemente reordenar lo que ya existe. Al construir restricciones específicas del comercio al por menor directamente en la función de pérdida del modelo, el sistema alcanzó un cumplimiento de restricción del 94,4% en las pruebas. Incluso redujo el tiempo de diseño del diseño de diseño de aproximadamente 30 horas a media hora, una reducción asombrosa del 98% según los estándares del comercio al por menor. Desde el punto de vista de la ingeniería, todo el diseño es elegante y moderno: formación distribuida en AWS SageMaker, inferencia de borde a través de ONNX Runtime y AWS Lambda, y reloj de latencia por debajo de 500 milisegundos incluso en 10.000 solicitudes simultáneas. También realizó una comparación detallada de las técnicas de optimización, específicamente la programación dinámica de GCD versus los marcos híbridos LLM-GCD. El enfoque híbrido, combinado con GPT-3.5 Turbo para la categorización inteligente de productos, proporcionó un resultado 78–85% más rápido mientras mantenía más del 90% de la utilización y una precisión de ganancias casi óptima. A lo largo de los ensayos con 20, 50 y 100 productos, los ganancias de velocidad se mantuvieron estables, con una caída de cálculo de hasta 1.89 milisegundos, lo que es casi una visión en tiempo real. Convertir la investigación en sistemas reales Las ideas de Ravi no quedan atrapadas en los papeles, se convierten en sistemas de trabajo utilizados por empresas de todo el mundo. En el sector minorista, por ejemplo, sus motores de optimización determinan qué productos colocar dónde, cuánto almacenar y cómo maximizar tanto el beneficio como la accesibilidad. He built these platforms using .NET Core microservices, deployed them on Kubernetes, and used ServiceMesh to orchestrate how services talk to each other under heavy load. He designed and built systems that operated at massive scale, serving enterprise operations across thousands of retail locations. Su arquitectura se conecta limpiamente a los sistemas empresariales legados – plataformas de gestión de inventario, bases de datos POS y almacenes de datos corporativos – a través de APIs REST bien diseñadas con mecanismos de autenticación y caché seguros. Sistemas de salud que realmente ayudan Cuando Ravi se enfocó en el cuidado de la salud, la misión se sintió más personal. Las desaceleraciones de la autorización significaron que los pacientes esperaban decisiones que impactarían la vida. Diseñó un motor de transacciones EDI en tiempo real (X12 278) construido en .NET y Azure Functions, que puede manejar millones de transacciones con casi cero toques manuales. Con el enrutamiento automatizado, la validación integrada y los sistemas de retiro, redujo los ciclos de autorización en un 60%. Para los desarrolladores, añadió un entorno de API de proxy que permite a los equipos probar las integraciones localmente.Esta simple adición corta la línea de tiempo de integración promedio de semanas a días. Más allá de las victorias técnicas, se trataba de mejorar la rapidez con la que los pacientes reciben atención, algo que Ravi llama repetidamente el "resultado no negociable". Hacer que las operaciones de telecomunicaciones funcionen a tiempo Las operaciones de telecomunicaciones son desordenadas. los equipos de campo, las superposiciones regionales, los ajustes de última hora son un caos si no se controlan. La solución de Ravi era una capa de flujo de trabajo estandarizada que unió todas las partes en movimiento bajo un único paraguas de integración. Usando la priorización basada en reglas, las APIs REST y la seguridad de OAuth 2.0, el sistema armonizó miles de solicitudes diarias de cita y mejoró las decisiones de asignación de personal en tiempo real. Los resultados hablaron por sí mismos: menos citas perdidas, planificación más suave y métricas de costes que hicieron que los gerentes regionales prestaran atención. Una mente práctica en la Academia Incluso durante sus años universitarios, Ravi no era el tipo de estudiante que construyó demostraciones para calificaciones. desarrolló un sistema de gestión de citas en vivo utilizando .NET Core y Vue.js, completo con formatación automática, validación en tiempo real y exportaciones de varios formatos. Acabó convirtiéndose en una herramienta de uso diario para sus compañeros y le ganó un lugar duradero en su tabla de logros universitarios. Filosofía y influencia más amplia Se le describe como un arquitecto en el corazón, alguien que puede zoom en un reto técnico complejo y luego zoom para ver el sistema en su conjunto. “La tecnología debe moverse rápidamente, pero no romper la confianza.Debe ser eficiente, pero nunca complicado para el usuario.Y si no puede mantenerse fiable a escala, entonces realmente no ha resuelto el problema”. Los marcos que ha construido a lo largo de los años han influenciado mucho más que el comercio minorista, y se han convertido en puntos de referencia para los sistemas de la cadena de suministro, las redes de atención médica e incluso la automatización de procesos financieros y gubernamentales. El límite que lo separa Lo que separa a Ravi Teja Pagidoju no es sólo su capacidad para hacer las matemáticas o escribir el código, es cómo combina una profunda precisión algorítmica con una empatía por las restricciones del mundo real. En una era en la que la ineficiencia de los negocios puede decidir quién permanece en el mercado y quién no, el trabajo de Ravi demuestra algo vital: la eficiencia no se trata sólo de velocidad, sino de inteligencia, fiabilidad y respeto por el esfuerzo humano.

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Arquitectura impulsada por la IA a escala: el enfoque de Ravi Teja Pagidoju para la eficiencia industrial

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