Debashish Acharya Adimen Artifizialaren (AI) eta Machine Learning (ML) bidez zerbitzuen hornikuntza aurrera eramateko lider ikusgarria da. 19 urteko esperientziarekin HR eta IT domeinuetan, Debashish-ek funtsezko eginkizuna izan du eragiketa globalak modernizatzeko. ServiceNow HR Manager gisa, funtsezkoa izan da langileen esperientziak hobetzen dituzten eta teknologiaren bidez eraginkortasun operatiboa bultzatzen duten sistemak ezartzeko.  Debashish-en esperientziak distira egiten du bere teknologien adopzio estrategikoan, hala nola AI sortzailea, Machine Learning algoritmoak, Chatbots, Agent Chat eta AI-k gidatutako bilaketa. Haren gidaritzapean, berrikuntza hauek kontzeptu teorikoetatik soluzio praktikoetara igaro dira, lan-fluxuak erraztuz eta mundu osoko langile askori lagunduz. Esate baterako, AI-k gidatutako bilaketa-gaitasunen ezarpenak informazioaren berreskurapena nabarmen optimizatu du, eraginkortasuna eta erabiltzailearen esperientzia hobetuz hainbat plataformatan.  Hobekuntza teknologikoarekin duen konpromisoa bikaintasun operatiboaren eta langileen zerbitzuaren goi mailako ikuspegiarekin bat egiten du. Debashish-ek etengabeko hobekuntza sustatzen du, erakundearen arrakasta bultzatzen duen aurrerapenaren eta egokitzapenaren kultura barneratuz.  Sorkuntza AI ezartzea eta zabaltzea  Debashish Acharya AI sortzailearen funtsezko defendatzailea da, HR eta IT prozesuetan duen potentzial eraldatzailea aintzat hartuta. Bere ikuspegia Balioaren Froga (PoV) fase batekin hasten da, eta hori funtsezkoa da Generative AIren bideragarritasuna eta eragina ebaluatzeko. "Hasierako urratsa helburu argiak ezartzea eta arrakasta neurtzeko irizpideak ezartzea da", azaldu du Debashishek. Fase hau funtsezkoa da erabilera kasuak antolakuntza-helburu zabalagoekin lerrokatzeko eta teknologiak onura nabariak ematen dituela ziurtatzeko.  PoV-aren ondoren, Debashish-ek negozio-balioaren ebaluazio integrala azpimarratzen du Generative AI-ren inbertsioaren itzulera eta egokitzapen estrategikoa neurtzeko. "Enpresa-balioa ondo ebaluatuz, Sorkuntza AI erakundearen helburu estrategikoekin bat egiten duela eta emaitza neurgarriak eskaintzen dituela ziurtatu dezakegu", adierazi du.  Negozioaren balioa ezarri ondoren, Debashish-ek helburu argiak eta funtsezko errendimendu-adierazleak (KPI) ezartzea gomendatzen du ezarpena bideratzeko. Horrek proiektuaren irismena zehaztea, epe errealistak ezartzea eta baliabideak esleitzea dakar. "Ondo zehaztutako helburuak funtsezkoak dira taldea lerrokatzeko eta prozesu osoan itxaropenak kudeatzeko", aholkatzen du.  Inplementazioan, Debashish-ek AI Sortzailea arretaz integratzea defendatzen du lehendik dauden sistemetan etenaldiak minimizatzeko. Errendimendua eta bateragarritasuna probatzeko proiektu pilotuak edo eskala mugatuko inplementazioak martxan jartzea proposatzen du. "Integrazio-erronkei eta datuen lerrokatze-arazoei hasiera-hasieratik aurre egitea ezinbestekoa da hedapen egokia lortzeko", dio.  Azken fasean, Debashish proiektu pilotuaren ikuspegietan oinarritutako eskalatzean zentratzen da. Teknologia hobetzea, gaitasunak zabaltzea eta prestakuntza eta laguntza integrala ematea gomendatzen du. "Helburua da Generative AI berehalako beharrak asetzen dituela eta etorkizuneko aurrerapenetarako moldagarria dela ziurtatzea", gaineratu du.  Erabiltzaileen esperientzia hobetzea AI-k bultzatutako soluzioekin  AI-k gidatutako bilaketa-gaitasunen inplementazioak nabarmen hobetu ditu langileen esperientzia eta eraginkortasun operatiboa. Hobekuntza hauek informazioa bilatzeko denbora murriztu dute, produktibitatea eta gogobetetasuna areagotuz. "AI bilaketa-gaitasunek hainbat hizkuntza onartzen dituzte, testuinguruko emaitzak, laburpena eta itzulpen dinamikoa eskainiz", adierazi du Debashishek. Hau bereziki onuragarria da ingelesa ez den edukia kudeatzeko eta irisgarritasun globala hobetzeko.  Konplexutasun teknikoak eta erabilerraza den esperientzia orekatzea funtsezkoa da. Debashish-ek AI konponbideak intuitiboak eta eskuragarriak direla ziurtatzearen garrantzia azpimarratzen du. Erabiltzaileen etengabeko iritzia ezinbestekoa da irtenbide hauek hobetzeko. Mekanismoek, esaterako, atariko iritzi-puntuak eta laguntza-kanal dedikatuek denbora errealeko doikuntzak ahalbidetzen dituzte, erabiltzaile-esperientzia ezin hobea izateko konpromisoa indartuz.  Zergatik AI eta Machine Learning?  AI eta Machine Learning aprobetxatzeko bultzada eraginkortasun operatiboa hobetzeko, erabiltzaileen esperientziak pertsonalizatzeko eta aurrerapen teknologikoei aurrea hartzeko nahia du. "AI eta Machine Learning-ek datu kopuru handia aztertzen dute, metodo tradizionalek galdu ditzaketen ikuspegiak lortzen", azaldu du Debashishek. Gaitasun hori funtsezkoa da datuen erabilera eraldatzeko, erabakiak hartzeko eta zerbitzuen eskaintza hobetzeko.  Debashishek aurreikusten du AI eta Machine Learning-ek eboluzionatzen jarraituko dutela, analisi iragarle aurreratuak eskainiz, prozesu konplexuak automatizatuz eta ezagutza-artikuluetan hutsuneak identifikatuz. Garapen hauek eragiketak erraztuko dituzte, pertsonalizazio maila altuak ahalbidetuko dituzte eta erabakiak hartzea hobetuko dute, eraginkortasun handiagoa eta zerbitzuen hornikuntza hobetuko dute HR eta IT osoan.  Chatbots zerbitzuen banaketa iraultzen  Chatbot eta Agent Chat teknologiek zerbitzu globala eraldatu dute, Debashish Acharyak aurreikuspen handia erakutsi duen eremua. Bere arreta teknologia hauek erabiltzea da langileen laguntza dinamikoa eta eraginkorra eskaintzeko.  Chatbot-ek ohiko kontsultak kudeatzen dituzte eta ezagutza-baseetan integratzen dira eta katalogoak eskatzeko erantzun zehatzak eskaintzeko. Debashish-ek elkarrizketa-katalogo baten aldeko apustua egiten du, testuinguruari buruzko erantzunak ematen dituena eta erantzun zehatzak jasotzen dituena. "Helburua da intuitiboa eta sentikorra den gizakiaren antzeko interakzio erakargarria sortzea", dio.  Era berean, funtsezkoa da AI sortzailea eta Hizkuntza Eredu Handiak (LLM) trebatzea gai sentikorrak kudeatzeko. "AI sistemek ohiko kontsultak eta gai sentikorrak bereizi behar dituzte, azken hauek zuzeneko agenteetara bideratuz kudeatzeko; herrialdeko lege-eskakizun zehatzak ere badaude», adierazi du Debashishek. Kontsulta konplexuagoetarako, Agent Chat integratzeak zuzeneko agenteetarako trantsizio zuzenak ahalbidetzen ditu automatizazioak arazoak guztiz konpondu ezin dituenean. "Denbora errealeko laguntza automatizatua eta denbora errealean uztartzeak laguntza puntuala eta zehatza bermatzen du atzerapenik gabe", gaineratu du.  Ezaugarri aurreratu hauek (testuinguruan jakitun diren erantzunak, ebazpen automatikoa eta plataforma anitzeko integrazioa) laguntza globalaren eragiketak optimizatzeko eta langileen esperientzia hobetzeko ahalmena dute irtenbide azkarrak, zehatzak eta pertsonalizatuak eskainiz.  AI gobernantza eta gogoeta etikoak  Debashish oso jakitun da AIren gobernantzaren garrantziaz, batez ere AI eta Machine Learning teknologiak zerbitzuak emateko plataformetan gehiago integratzen diren heinean. Azpimarratzen du AIaren hedapen arduratsua ez dela eraginkortasuna eta berrikuntza soilik, baizik eta jarraibide etikoak indarrean daudela ziurtatzea ere. "AI ereduak gardentasunez eta zuzentasunez gobernatu behar dira", azaldu du. Alborapena gutxitzeko eta erabaki bidezko hartzea bermatzeko, Debashish-ek AI sistemen etengabeko jarraipenaren alde egiten du, datuen osotasunean eta erantzukizunean arreta jarriz.  Debashish-ek ere proaktiboa izan du datuen pribatutasunarekin eta GDPR bezalako araudi globalak betetzearekin lotutako kezkak konpontzeko. Lege-, betetze- eta datu-pribatutasun-taldeekin lankidetza estuan lan egiten du, AI ereduak herrialdeko lege-eskakizun espezifikoak errespetatzen dituela ziurtatzeko, batez ere HR arazo sentikorrei aurre egiteko. AI erabilera etikorako esparruak eraikitzeko bere lidergoak aurrera begirako ikuspegia erakusten du, aurrerapen teknologikoak erantzukizun korporatiboarekin bat egiten dutela bermatuz.  AI Integraziorako zeharkako lankidetza  Debashish-ek AI bultzatutako irtenbideak zabaltzean arrakastaren zati handi bat funtzio gurutzatuen lankidetzari egozten dio. AI ekimenak antolakuntza-helburu zabalagoekin lerrokatzeko beharra azpimarratzen du, HR, IT, legezko eta operazioetako interes-taldeak inplikatuz. "AI ez da teknologia bereizia; bere balioa maximizatzen da lehendik dauden lan-fluxuetan integratzen denean eta taldeek ezin hobeto kolaboratzen dutenean", adierazi du.  Haren gidaritzapean, taldeek elkarlanean lan egiten dute AI eta ML inplementazioak hainbat sailetan moldagarriak eta eskalagarriak direla ziurtatzeko. Debashish-ek funtzio gurutzatuen prestakuntza eskaintzearen garrantzia azpimarratzen du, arlo ezberdinetako langileek AI bultzatutako soluzioek beren lan-fluxu zehatzak nola hobetu ditzaketen uler dezaten. Ikuspegi holistiko honek berrikuntzaren kultura sustatzen du, AI aurrerapen teknikoa ez ezik negozio-gaitzailea dela bermatuz.  AI estrategiak eta ikasitako ikasgaiak  AI eta Machine Learning tresnak dauden plataformekin integratzeak ikuspegi estrategikoa behar du. Debashish teknologia hauek lehendik dauden lan-fluxuekin eta datu-egiturekin lerrokatzean zentratzen da. "Proba eta baliozkotze osoek bermatzen dute AI eta ML tresnek informazio bideragarriak ematen dituztela eta gure sisteman eraginkortasunez funtzionatzen dutela", adierazi du. Honek beharrezko datu-bolumena eta funtsezko datu-puntuak zehaztea dakar makina-ikaskuntza eraginkorra izateko, azken 6 eta 12 hilabeteetako datuak eredu etengabeko prestakuntzarako eskuragarri daudela ziurtatuz.  Kalitate handiko datuak ezinbestekoak dira AI eta Machine Learning sistemetarako. Laguntza-langileentzako jarraibideak ohar zehatzak emateko, eduki zehatza mantentzeko eta indexazio egokia ziurtatzeko AI emaitzak nabarmen optimizatzen dituzte. Debashish-ek azpimarratzen du azken erabiltzaileak goiz parte hartzearen garrantzia, iritzia emateko eta teknologia fintzeko, haien beharrak asetzeko. AI ereduen aldizkako berrikuspen eta eguneratzeek teknologia hauek eraginkorrak eta negozio-helburuekin bat egiten dutela ziurtatzen dute, eraginkortasun operatiboa hobetuz.  Debashish Acharyak AI eta Machine Learning HR eta IT arloan aprobetxatzeko duen konpromisoak teknologiak zerbitzuaren bikaintasuna bultzatzen duen etorkizunerako duen ikuspegia erakusten du. Eraginkortasun operatiboan, gobernantza etikoan eta funtzio-arteko lankidetzan jarritako arretak langileen esperientziak hobetu ez ezik, zerbitzuen eskaintzan berrikuntzarako estandarra ere ezarri du. AI teknologiek eboluzionatzen jarraitzen duten heinean, Debashish-ek eraldaketa honen abangoardian jarraitzen du, aurrerapen hauek antolakuntzako helburuekin bat egiten dutela eta balio iraunkorra sortzen dutela ziurtatuz. Bere lidergoa oraina moldatzen ez ezik, AI-n oinarritutako irtenbideen etorkizuneko oinarriak ere jartzen ditu HRetan eta haratago.

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.

Audio hau istorioaren jatorrizko hizkuntzan ekoitzi da!

Zerbitzuaren bikaintasuna berritzea: AI eta Machine Learning aprobetxatuz

About Author

IRUZKINAK

ESKEGI ETIKETAK

ARTIKULU HAU AURKEZTU ZEN

Related Stories

THE EUMENES

SECONDARY SEXUAL CHARACTERS OF MAN

"Crypto Payments Will Become Commonplace In the Next 5 Years" - CoinsPaid’s CMO Eugen Kuzin

The Most Consequential Technology Stories of 2023, According to HackerNoon Editors

THE EUMENES

SECONDARY SEXUAL CHARACTERS OF MAN

"Crypto Payments Will Become Commonplace In the Next 5 Years" - CoinsPaid’s CMO Eugen Kuzin

The Most Consequential Technology Stories of 2023, According to HackerNoon Editors

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps