人工知能の能力が急速に進化している時代に、これらの進歩を支える重要なインフラストラクチャはしばしばエンドユーザーには見えないままです。 この組織の Gen-AI 財団モデル製品チーム(AGI Product)のデータエンジニアリング活動のリーダーとして、Shilesh は、企業の内部運営と AWS Bedrock 顧客の両方で AGI モデルの使用に前例のない可視性を提供する高度なビジネスインテリジェンスシステムの開発をオーケストラ化しました。 Shileshのリーダーシップの影響は、標準的なデータパイプラインの開発をはるかに超えています。彼の会社の仮想・アシスタント・パーソナリティーチームでの仕事は、データの洞察を有意義なビジネス結果に変換する能力を示しています。Shileshは、サミュエル・L・ジャクソン、メリッサ・マッカーシー、ジミー・ファロン、ビリー・クリスタル、エド・シェーランを含む多数の高い可視性プロジェクトで働き、顧客の問題を監視し、経験を改善する方法を革命的に変革しました。 この成功ストーリーの中心は、データエンジニアリングと自動異常検出に対する方法論的なアプローチでした。Shileshの指導のもと、これらのシステムは、クラシックな仮想アシスタントのクライアントインタラクションで380万件を超える摩擦発音を識別し、コンテンツチームがより魅力的な対応を開発できる重要なインテリジェンスを提供しました。結果は変革的で、クライアントの摩擦率は45%から10%未満に低下し、ユーザーエクスペリエンスを劇的に向上させ、複数のインスタンスでフロートコストを45%削減しました。 おそらく最も印象的なことに、これらの改善は、HIPAAやGDPRなどの規制枠組みの厳格な遵守を維持しながら達成されました - 音声アシスタントのデータの敏感な性質を考慮して、特に課題です。 利害関係者の管理はこれらの成功において重要な役割を果たしました。仮想アシスタントPerson Guardの開発により、革新的な監督された細かい調整パイプラインを通じて、仮想アシスタントのブランド・インテリジェンスの保護が確立されました。 彼の包括的な教育背景は、シンシナティ大学のビジネスアナリティクス学士号とJNTU大学のコンピュータサイエンス学士号を含むもので、彼はビジネス戦略と技術的なソリューションを結ぶ珍しい能力を備えています。 シレシュにとって、これらのプロジェクトは重要なキャリアマイルストーンであり、フルスタックのソフトウェア開発から専門のデータエンジニアリングリーダーシップへの移行を示しています。ADP、Broadridge Financial Solutions、Thomson Reutersなどのデータベースの企業での経験は、スケーラブルでプライバシーに配慮したデータシステムを通じてAIインフラの未来を形作る彼の現在の役割の基礎となりました。 この成功物語は、戦略的データリーダーシップが深い技術的専門知識と組み合わせて、人工知能システムの開発と展開をどのように変革できるかを示しています。 未来を見ると、シレシュの貢献の影響は直ちの成果を超えています。責任あるAIの観察能力のための基準を構築することに焦点を当てているのは、生成型AIが消費者や企業の経験により深く埋め込まれるにつれてますます重要です。 About Shilesh Karunakaran データエンジニアリングと人工知能の専門家であるShilesh Karunakaranは、エンタープライズ規模のAIインフラストラクチャとガバナンスシステムの構築における主要な専門家として自らを確立しました。彼の包括的な経験は、複数の業界とテクノロジーをカバーし、フルスタックの開発からデータ駆動型AIシステムの専門的なリーダーシップに進化しました。技術とビジネス分野の両方で高度な教育、シンシナティ大学のビジネスアナリティクスMSを含むShileshは、複雑なデータの課題をスケーラブルでコンプライアンスされたソリューションに変換する優れた能力を示しました。強力なデータパイプラインと最先端のAI技術を統合
