Debashish Acharya es un líder visionario dedicado a mejorar la prestación de servicios a través de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Con 19 años de experiencia en los dominios de RR.HH. y TI, Debashish ha desempeñado un papel fundamental en la modernización de las operaciones globales. Como gerente de RR.HH. de ServiceNow, ha sido fundamental en la implementación de sistemas que mejoran las experiencias de los empleados e impulsan la eficiencia operativa a través de la tecnología.  La experiencia de Debashish se refleja en su adopción estratégica de tecnologías como la IA generativa, los algoritmos de aprendizaje automático, los chatbots, el chat de agentes y la búsqueda basada en IA. Bajo su dirección, estas innovaciones han pasado de ser conceptos teóricos a soluciones prácticas, agilizando los flujos de trabajo y respaldando una fuerza laboral global diversa. Por ejemplo, su implementación de capacidades de búsqueda basadas en IA ha optimizado significativamente la recuperación de información, mejorando tanto la eficiencia como la experiencia del usuario en varias plataformas.  Su compromiso con la mejora tecnológica se alinea con una visión de excelencia operativa y un servicio superior a los empleados. Debashish fomenta la mejora continua, incorporando una cultura de progreso y adaptación que impulsa el éxito organizacional.  Implementación y expansión de la IA generativa  Debashish Acharya es un defensor clave de la IA generativa y reconoce su potencial transformador en los procesos de TI y RR. HH. Su enfoque comienza con una fase de prueba de valor (PoV), que es crucial para evaluar la viabilidad y el impacto de la IA generativa. “El paso inicial es establecer objetivos claros y criterios para medir el éxito”, explica Debashish. Esta fase es fundamental para alinear los casos de uso con objetivos organizacionales más amplios y garantizar que la tecnología brinde beneficios tangibles.  Tras el punto de vista, Debashish hace hincapié en una evaluación integral del valor comercial para medir el retorno de la inversión y la adecuación estratégica de Generative AI. “Al evaluar exhaustivamente el valor comercial, podemos asegurarnos de que Generative AI se alinee con los objetivos estratégicos de la organización y proporcione resultados mensurables”, señala.  Una vez que se establece el valor comercial, Debashish recomienda establecer objetivos claros e indicadores clave de desempeño (KPI) para guiar la implementación. Esto implica definir el alcance del proyecto, establecer plazos realistas y asignar recursos. “Los objetivos bien definidos son cruciales para alinear al equipo y gestionar las expectativas durante todo el proceso”, aconseja.  Durante la implementación, Debashish aboga por una integración cuidadosa de la IA generativa en los sistemas existentes para minimizar las interrupciones. Sugiere ejecutar proyectos piloto o implementaciones a escala limitada para probar el rendimiento y la compatibilidad. “Abordar los desafíos de integración y los problemas de alineación de datos desde el principio es esencial para una implementación sin problemas”, afirma.  En la fase final, Debashish se centra en la ampliación basada en los conocimientos del proyecto piloto. Recomienda perfeccionar la tecnología, ampliar las capacidades y ofrecer formación y apoyo integrales. “El objetivo es garantizar que la IA generativa satisfaga las necesidades inmediatas y sea adaptable a los avances futuros”, añade.  Mejorar la experiencia del usuario con soluciones basadas en IA  La implementación de capacidades de búsqueda impulsadas por IA ha mejorado significativamente tanto la experiencia de los empleados como la eficiencia operativa. Estas mejoras han reducido el tiempo dedicado a buscar información, lo que ha impulsado la productividad y la satisfacción. “Las capacidades de búsqueda impulsadas por IA admiten varios idiomas y ofrecen resultados contextuales, resúmenes y traducción dinámica”, señala Debashish. Esto es particularmente beneficioso para gestionar contenido que no está en inglés y mejorar la accesibilidad global.  Es fundamental equilibrar las complejidades técnicas con una experiencia fácil de usar. Debashish enfatiza la importancia de garantizar que las soluciones de IA sean intuitivas y accesibles. La retroalimentación continua de los usuarios es vital para perfeccionar estas soluciones. Los mecanismos como los puntos de contacto de retroalimentación del portal y los canales de soporte dedicados permiten realizar ajustes en tiempo real, lo que refuerza el compromiso con una experiencia de usuario fluida.  ¿Por qué IA y aprendizaje automático?  El impulso para aprovechar la IA y el aprendizaje automático surge del deseo de mejorar la eficiencia operativa, personalizar las experiencias de los usuarios y mantenerse a la vanguardia de los avances tecnológicos. “La IA y el aprendizaje automático analizan grandes cantidades de datos y obtienen información que los métodos tradicionales podrían pasar por alto”, explica Debashish. Esta capacidad es clave para transformar el uso de los datos, mejorar la toma de decisiones y optimizar la prestación de servicios.  Debashish anticipa que la IA y el aprendizaje automático seguirán evolucionando, brindando análisis predictivos avanzados, automatizando procesos complejos e identificando lagunas en los artículos de conocimiento. Estos avances optimizarán las operaciones, permitirán altos niveles de personalización y mejorarán la toma de decisiones, lo que generará una mayor eficiencia y una mejor prestación de servicios en los departamentos de RR. HH. y TI.  Los chatbots revolucionan la prestación de servicios  Las tecnologías de chatbot y chat de agentes han transformado la prestación de servicios globales, un área en la que Debashish Acharya ha demostrado una considerable visión de futuro. Su objetivo es utilizar estas tecnologías para brindar un soporte dinámico y eficiente a los empleados.  Los chatbots se encargan de consultas rutinarias y se integran con bases de conocimiento y catálogos de solicitudes para ofrecer respuestas precisas. Debashish aboga por un catálogo conversacional, que proporcione respuestas contextuales y obtenga respuestas detalladas. “El objetivo es crear una interacción atractiva y similar a la humana que resulte intuitiva y receptiva”, afirma.  También es fundamental entrenar a la IA generativa y a los modelos de lenguaje grandes (LLM) para que se encarguen de asuntos delicados. “Los sistemas de IA deben discernir entre consultas rutinarias y cuestiones delicadas, y dirigir estas últimas a agentes en vivo para que las gestionen adecuadamente; también hay requisitos legales específicos de cada país”, señala Debashish. Para consultas más complejas, la integración de Agent Chat permite transiciones sin problemas a agentes en vivo cuando la automatización no puede resolver los problemas por completo. “Combinar la asistencia automatizada y en tiempo real garantiza una asistencia oportuna y precisa sin demoras”, añade.  Estas funciones avanzadas (respuestas contextuales, resolución automática e integración multiplataforma) tienen el potencial de optimizar las operaciones de soporte global y mejorar la experiencia de los empleados al brindar soluciones rápidas, precisas y personalizadas.  Gobernanza de la IA y consideraciones éticas  Debashish es muy consciente de la importancia de la gobernanza de la IA, en particular a medida que las tecnologías de IA y aprendizaje automático se integran cada vez más en las plataformas de prestación de servicios. Destaca que la implementación responsable de la IA no solo tiene que ver con la eficiencia y la innovación, sino también con garantizar que se cumplan las pautas éticas. "Los modelos de IA deben regirse con transparencia y equidad", explica. Para minimizar los sesgos y garantizar una toma de decisiones equitativa, Debashish aboga por un seguimiento continuo de los sistemas de IA, centrándose en la integridad de los datos y la rendición de cuentas.  Debashish también ha sido proactivo a la hora de abordar las preocupaciones relacionadas con la privacidad de los datos y el cumplimiento de las normativas globales como el RGPD. Trabaja en estrecha colaboración con los equipos jurídicos, de cumplimiento y de privacidad de datos para garantizar que los modelos de IA respeten los requisitos legales específicos de cada país, especialmente cuando se trata de cuestiones delicadas de RR. HH. Su liderazgo en la creación de marcos para el uso ético de la IA demuestra un enfoque con visión de futuro, que garantiza que los avances tecnológicos se alineen con la responsabilidad corporativa.  Colaboración multifuncional para la integración de la IA  Debashish atribuye gran parte de su éxito en la implementación de soluciones impulsadas por IA a una sólida colaboración interdisciplinaria. Destaca la necesidad de alinear las iniciativas de IA con objetivos organizacionales más amplios, involucrando a las partes interesadas de RR. HH., TI, legal y operaciones. "La IA no es una tecnología aislada; su valor se maximiza cuando se integra en flujos de trabajo existentes y cuando los equipos colaboran sin problemas", señala.  Bajo su liderazgo, los equipos trabajan en colaboración para garantizar que las implementaciones de IA y ML sean adaptables y escalables en varios departamentos. Debashish destaca la importancia de brindar capacitación interdisciplinaria para que los empleados de diferentes áreas comprendan cómo las soluciones impulsadas por IA pueden mejorar sus flujos de trabajo específicos. Este enfoque holístico fomenta una cultura de innovación, lo que garantiza que la IA no sea solo un avance técnico, sino un facilitador comercial.  Estrategias de IA y lecciones aprendidas  La integración de herramientas de IA y aprendizaje automático con plataformas existentes requiere un enfoque estratégico. Debashish se centra en alinear estas tecnologías con los flujos de trabajo y las estructuras de datos existentes. “Las pruebas y validaciones exhaustivas garantizan que las herramientas de IA y aprendizaje automático proporcionen información útil y funcionen de manera eficaz dentro de nuestro sistema”, señala. Esto implica determinar el volumen de datos necesario y los puntos de datos clave para un aprendizaje automático eficaz, garantizando que los datos de los últimos 6 a 12 meses estén disponibles para el entrenamiento continuo del modelo.  Los datos de alta calidad son esenciales para los sistemas de IA y aprendizaje automático. Las pautas para que el personal de soporte proporcione notas detalladas, mantenga el contenido preciso y garantice una indexación adecuada optimizan significativamente los resultados de la IA. Debashish enfatiza la importancia de involucrar a los usuarios finales desde el principio para recibir comentarios y perfeccionar la tecnología para satisfacer sus necesidades. Las revisiones y actualizaciones periódicas de los modelos de IA garantizan que estas tecnologías sigan siendo efectivas y estén alineadas con los objetivos comerciales, lo que mejora la eficiencia operativa.  El compromiso de Debashish Acharya de aprovechar la IA y el aprendizaje automático en RR.HH. y TI ejemplifica su visión de un futuro en el que la tecnología impulse la excelencia en el servicio. Su enfoque en la eficiencia operativa, la gobernanza ética y la colaboración interfuncional no solo ha mejorado las experiencias de los empleados, sino que también ha establecido un estándar para la innovación en la prestación de servicios. A medida que las tecnologías de IA continúan evolucionando, Debashish se mantiene a la vanguardia de esta transformación, asegurando que estos avances estén alineados con los objetivos organizacionales y creen un valor duradero. Su liderazgo no solo está dando forma al presente, sino que también está sentando las bases para el futuro de las soluciones impulsadas por IA en RR.HH. y más allá.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Innovando en la excelencia del servicio: aprovechando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

¿Quieres ganar un concurso de redacción de HackerNoon? Esto es lo que recomiendan los ganadores del concurso #crypto-api

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

¿Quieres ganar un concurso de redacción de HackerNoon? Esto es lo que recomiendan los ganadores del concurso #crypto-api

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

Aumente su productividad con estas 18 herramientas para desarrolladores 🚀🔥

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps