Kako tehnologija napreduje, integracija novonastalih inovacija u etablirane industrije postala je središnja točka, a AI i strojno učenje u središtu su ove evolucije. Ovo istraživanje usmjereno je na to kako se te tehnologije implementiraju u e-trgovini, lancu opskrbe i SaaS aplikacijama.  Voditelj razgovora o ovome je Syed Aamir Aarfi, iskusni viši voditelj proizvoda koji donosi veliko iskustvo u tehničkom vodstvu proizvoda u e-trgovini, SaaS-u, putovanjima, opskrbnom lancu i rastućem AI/ML krajoliku. Aarfijevo putovanje započelo je na Sveučilištu Carnegie Mellon, gdje su njegove studije upravljanja proizvodima i znanosti o podacima postavile pozornicu za njegov utjecajan doprinos. Objašnjava: "Uspješno usvajanje umjetne inteligencije/ML-a zahtijeva viziju u kombinaciji s discipliniranim izvršenjem", naglašavajući svoj praktičan, ali ambiciozan pristup implementaciji rješenja vođenih umjetnom inteligencijom. Ovaj fokus ga je osnažio da optimizira logistiku s prediktivnom analitikom i poboljša iskustva e-trgovine putem personaliziranih preporuka.  Aarfi je posebno posvećen ugrađivanju umjetne inteligencije i strojnog učenja u proizvode kako bi pružio smislene uvide i vrijednost korisnicima, što je nastojanje koje je razradio tijekom našeg nedavnog razgovora. Vodeći nas u istraživanju primjene AI/ML-a u različitim sektorima, Aarfi je podijelio svoje uvide o tome kako te tehnologije u nastajanju učiniti ne samo održivima, već i vitalnima za njihove industrije.  Inovacija u svim industrijama  Uz dugogodišnje iskustvo u vodstvu proizvoda, Aarfi je ovladao metodičnim, ali prilagodljivim pristupom integraciji novih tehnologija poput umjetne inteligencije i strojnog učenja u različitim industrijama. Naglašava da, iako ove tehnologije imaju izvanredan potencijal, njihovo usvajanje zahtijeva praktičan način razmišljanja usmjeren na rezultate. "Pragmatizam je ključan", napominje Aarfi dok naglašava važnost određivanja pruža li AI/ML rješenje doista eksponencijalnu vrijednost u odnosu na alternativne pristupe u smislu brzine, točnosti, skalabilnosti i trajnosti. Svaki sektor, od e-trgovine do opskrbnog lanca i putovanja, zahtijeva jedinstvenu strategiju ukorijenjenu u specifičnim izazovima i karakteristikama podataka te domene.  Aarfi objašnjava da uspješno usvajanje umjetne inteligencije uključuje prepoznavanje područja s najvećim utjecajem i poticanje kulture eksperimentiranja i učenja. Počevši od visokokvalitetnih, sveobuhvatnih podataka, on osigurava da se AI/ML rješenja primjenjuju tamo gdje imaju najviše smisla, izbjegavajući nepotrebne ili nametnute implementacije. Kada je potencijal za transformaciju jasan, Aarfi je iz prve ruke svjedočio kako umjetna inteligencija može optimizirati logistiku u opskrbnim lancima, potaknuti personalizirane preporuke u e-trgovini i poboljšati korisničko iskustvo u putovanju obradom prirodnog jezika. Kako on kaže, "Učinkovito usvajanje zahtijeva viziju u kombinaciji s discipliniranom izvedbom," zajedno s višefunkcionalnim timovima i kontinuiranim povratnim informacijama kako bi se osiguralo da se modeli razvijaju i slučajevi upotrebe proširuju po potrebi. Ovaj pažljivi, strateški pristup omogućio mu je pokretanje održive tehnologije vodstvo u svim sektorima.  Identitet i profitabilnost  Ukorijenjen u snažnoj predanosti razumijevanju kupaca na svim razinama, Aarfijev pristup projektima visokog učinka, kao što su upravljanje identitetom i optimizacija profitabilnosti u Amazonu, strateški je i duboko usmjeren na kupca. Aarfi naglašava: "Uspjeh počinje s dubokim razumijevanjem bolnih točaka korisnika", procesom koji poduzima izravno angažirajući se s različitim presjekom korisnika. Za poslovne B2B projekte to je značilo provođenje opsežnih intervjua s više od 50 dionika, uključujući kupce , krajnjim korisnicima i administratorima, pažljivo mapiranim kroz varijable kao što su industrija i faza usvajanja. Ovi otvoreni razgovori omogućili su mu da otkrije operativne izazove i prioritete iz perspektive korisnika, osvjetljavajući ono što on naziva njihovim ključnim "poslovima koje treba obaviti". rješenja koja najviše cijene.  Osim kvalitativnih uvida, Aarfi integrira robusnu kvantitativnu analizu kako bi osigurao da nijedan aspekt povratne informacije korisnika nije zanemaren. Kombinacijom podataka o korištenju proizvoda, anketa, recenzija i interakcija podrške, on identificira teme koje se ponavljaju i ključna područja potreba, postavljajući čvrste temelje za ciljane strategije proizvoda. S ovim uvidima u rukama, Aarfi koristi iterativni proces partnerstva u dizajnu, brze prototipove, eksperimente s podacima i kontinuirane cikluse validacije kako bi poboljšao rješenja koja nadilaze funkcionalnost. Njegov krajnji cilj, objašnjava on, "nije samo isporuka značajki, već i izrada iznimnih end-to-end iskustava koja pružaju eksponencijalnu vrijednost", osiguravajući da svaka strateška odluka poboljšava putovanje korisnika na svakoj dodirnoj točki.  Redefiniranje tradicionalnih industrija  Uvođenje AI i ML u uspostavljene sektore kao što su opskrbni lanac i e-trgovina predstavljaju jedinstvene izazove kojima se Aarfi strateški upravljao. Jedno od najvažnijih pitanja je spremnost podataka, što on objašnjava: "To uključuje izgradnju automatiziranih cjevovoda za konsolidaciju, čišćenje i obradu podataka u skupove podataka proizvodne razine za precizno modeliranje." Nedostatak talenta još je jedna značajna prepreka koja zahtijeva timove s mješavinom Stručnost AI/ML-a u području podatkovnog inženjerstva i MLO-a rješava to okupljanjem multidisciplinarnih timova kroz usavršavanje i strateško zapošljavanje, osiguravajući pravu kombinaciju vještina za uspješnu implementaciju.  Učinkovito upravljanje promjenama ključno je za nesmetano usvajanje, jer Aarfi napominje da dizajniranje AI-ja za besprijekorno poboljšanje korisničkih radnih procesa i pokretanje pilot pilot okruženja za sandbox potiče prihvaćanje i jednostavnost korištenja. Osim toga, upravljanje je ključno, uključujući rigorozno testiranje pristranosti, objašnjivost i kontrole usklađenosti u partnerstvu s pravnim timovima radi održavanja etičkih standarda. Validacija ROI-a, postignuta kvantificiranjem vrijednosti putem simulacija i benchmarkinga, dodatno osigurava da se AI rješenja skaliraju samo kada je njihov učinak jasan. S ovim sveobuhvatnim pristupom, Aarfi uspostavlja snažne temelje za održivu AI/ML integraciju, utirući put poboljšanom zadovoljstvu korisnika i operativnoj otpornosti.  Preporuke koje pokreće AI  Jedno od Aarfijevih istaknutih postignuća u poboljšanju operativne učinkovitosti i korisničkog iskustva bio je razvoj platforme za preporuke utemeljene na umjetnoj inteligenciji. Izgrađena na modelima strojnog učenja uvježbanim na različitim skupovima podataka – u rasponu od angažmana korisnika i dostupnosti opskrbe do podataka o transakcijama i predviđanja potražnje – ova platforma dinamički je optimizirala rezultate pretraživanja, personalizirane popise i automatizirane obavijesti u stvarnom vremenu. Svaka je mogućnost dizajnirana za brže povezivanje korisnika s relevantnim proizvodima.  "Ključ njegovog uspjeha bio je neumorni fokus na kvantificiranje i isporuku eksponencijalne vrijednosti u odnosu na trenutne procese," dijeli Aarfi. Preciznim simulacijama, benchmarkingom i kontroliranim pilot projektima, tim je potvrdio sposobnost platforme da pomogne klijentima da lociraju proizvode i izvrše transakcije 25% brži, dok je također poboljšao rezultate zadovoljstva korisnika. Ovaj uvjerljivi ROI osigurao je izvršnu podršku, omogućujući širenje platforme na globalnoj razini. Za Aarfi, transformativna moć platforme nije bila samo u njenim naprednim AI mogućnostima, već iu njenim intuitivnim sučeljima i besprijekornim integracijama sustava. , što je olakšalo usvajanje i povećalo produktivnost u cijeloj organizaciji.  Usklađivanje tima  Usidren u tri temeljna načela, Aarfijev pristup vođenju međufunkcionalnih timova osigurava usklađenost između tehničkih i poslovnih ciljeva. Središnje mjesto u njegovom procesu je suradnička provjera vizije, gdje dionici iz inženjerskih, proizvodnih, dizajnerskih, poslovnih i pravnih timova kolektivno oblikuju jasnu, jedinstvenu viziju željenog ishoda projekta. Ovaj inkluzivni proces vizioniranja, objašnjava Aarfi, "potiče zajedničko razumijevanje i prihvaćanje svih funkcija", osiguravajući da su svi usklađeni s ciljevima i putem prema naprijed.  Pristup usmjeren na kupca također je ključan, budući da svaka inicijativa proizlazi iz dubokog, podacima vođenog razumijevanja korisničkih potreba i bolnih točaka. Kako kaže Aarfi, uvid u glas korisnika prikupljen kroz intervjue, analitiku i ankete drži timove usredotočene na isporuku istinskih rješenja koja nadilaze puke značajke. Dodatno, naglašava iterativni, agilni proces - pokretanje eksperimenata, prototipova i pilota za provjeru valjanosti ideja i omogućavanje brzih prilagodbi na temelju uvida iz stvarnog svijeta. Ovaj fleksibilan, ali fokusiran pristup pokreće inovacije koje ne samo da ispunjavaju poslovne ciljeve, već također donose opipljivu vrijednost za klijente.  Rafiniranje rezultata proizvoda  Aarfijeva strategija za usavršavanje i optimiziranje rezultata proizvoda temelji se na snažnoj predanosti uvidima koji se temelje na podacima i agilnim procesima. Za složene inicijative poput upravljanja profitabilnosti i poboljšanja umjetne inteligencije, on počinje njegovanjem sveobuhvatnog razumijevanja potreba kupaca. "Ova opsesija kupcima", opisuje Aarfi, "izgrađena je kroz detaljno prikupljanje podataka, uključujući intervjue s glasom korisnika, analitiku korištenja proizvoda i trendove u industriji." Ovo stručno znanje korisnika pruža temelj za svaku odluku o proizvodu, osiguravajući usklađenost sa stvarnim potrebama i ponašanjem korisnika.  Nakon što se ti uvidi uspostave, Aarfi primjenjuje agilni, iterativni pristup za brzo testiranje i provjeru valjanosti ideja. Za projekte umjetne inteligencije to znači izvođenje izračunatih eksperimenata i pilot projekata za rigoroznu procjenu izvedbe modela, kvantificiranje potencijalne vrijednosti i uvođenje prilagodbi na temelju nalaza iz stvarnog svijeta. U upravljanju profitabilnosti, agilni ciklusi sprinta omogućuju njegovim timovima da rano postave podatkovne kanale, hvatajući bitne metrike poput cijena, potražnje i operativnih signala. S uspostavljenom kontinuiranom petljom izgradnje-mjere-učenja, on osigurava da je svaki tehnički napredak usko povezan s mjerljivim ishodima, kao što su rast prihoda, uštede troškova i zadovoljstvo kupaca—stvarajući proces u kojem poboljšanja proizvoda pokreću i korisničku vrijednost i poslovni učinak .  Budućnost umjetne inteligencije u SaaS-u i šire  Pomno prateći nekoliko transformativnih trendova u umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, Aarfi vjeruje da će ti pomaci oblikovati budućnost industrije SaaS-a, e-trgovine i lanca opskrbe. Generativna umjetna inteligencija, koju pokreću veliki jezični modeli kao što su ChatGPT i Anthropic, značajno obećava. Kao što Aarfi predviđa, "Ovi bi modeli mogli pokretati inteligentne autorske pomoćnike u SaaS-u", omogućujući automatsko generiranje sadržaja za dokumentaciju, baze znanja, pa čak i kod. U e-trgovini, generativna umjetna inteligencija mogla bi olakšati personalizirana iskustva kupnje uz razgovor i pojednostaviti zadatke poput stvaranja opisa proizvoda i kreativne proizvodnje imovine.  Još jedan obećavajući razvoj je napredak multimodalnih modela učenja, koji mogu obraditi i sintetizirati informacije kroz različite vrste podataka, uključujući tekst, slike, audio i video. Aarfi vidi široku primjenu za ove modele, od vizualnog pretraživanja i preporuka opreme u e-trgovini do prediktivnog održavanja u opskrbnim lancima, iskorištavanjem podataka senzora, slike i telemetrije za predviđanje i ublažavanje operativnih problema. S rastućim mogućnostima u autonomnim sustavima, Aarfi također predviđa napredak u logistici, kao što su samovozeći kamioni, isporuke dronovima i skladišta bez svjetla. Ove autonomne tehnologije mogle bi revolucionirati upravljanje skladištem, pa čak i pojednostaviti tijekove rada u SaaS-u sa softverskim pomoćnicima. Naglašavajući važnost promišljenog eksperimentiranja i odgovornog upravljanja umjetnom inteligencijom, Aarfi vjeruje da će uravnotežen pristup biti ključan za učinkovito korištenje ovih tehnologija, osiguravajući da donose nove poslovne modele, operativnu otpornost i poboljšana korisnička iskustva.  Aarfijev utjecajan rad u industrijama poput e-trgovine, opskrbnog lanca, putovanja i SaaS-a naglašava njegovu ulogu tehnološkog inovatora. Iskorištavanjem umjetne inteligencije i strojnog učenja za povećanje operativne učinkovitosti i unapređenje korisničkih iskustava, Syed Aamir Aarfi pomogao je preoblikovati ta polja. Gledajući unaprijed, nastoji potaknuti daljnji napredak uključivanjem u nove trendove poput generativne umjetne inteligencije i multimodalnog učenja, spajajući naprednu tehnologiju s pristupom usmjerenim na čovjeka. Njegovi doprinosi koji razmišljaju unaprijed daju model za industrije koje se prilagođavaju brzim tehnološkim promjenama.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

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

Ovaj zvuk je proizveden na izvornom jeziku priče!

Tehnološke inovacije i međuindustrijski utjecaj: Syed Aamir Aarfi o AI/ML integraciji

About Author

KOMENTARI

VIJESI OZNAKE

OVAJ ČLANAK JE PREDSTAVLJEN U

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps