われわれはコンテンツを生成する「Chatbot」システムの時代から、複雑なワークフローをスマートに実行する「Agentic AI」の時代に移行している。 この任務をリードするエンジニアリング幹部は、理論的なAI研究とミッション・クリティカルな信頼性の間のギャップを打ち破る。その中には、マルチエージェントメッシュと自律的なサポートエコシステムに関する仕事が、企業自動化の未来のためのブループレートを提供する主要AIエンジニアリングマネージャーであるSudarshan Venkataramanがいる。 高度な分散システムとAIファースト変革をカバーする背景で、Sudarshanは、AIの真の価値は会話する能力ではなく、行動する能力にあると主張する。「目標は単によりスマートなチャットボットを構築することではない」Sudarshanは指摘する。 High Assurance Autonomyへの移行 長年にわたり、エンタープライズのサポートは「人間の循環」のワークフローを意味し、完全に「ゼロタッチ」のオペレーションに移行するには、制限のない生産に優先する厳格なエンジニアリングアプローチが必要です。 スダルシャンは、業界初の自動運転サポートエコシステムの開発を主導し、シンプルなスクリプトに従うボットを超え、彼のチームは「マルチエージェントメッシュ」を構築し、専門のAIエンティティ、特にトランザクションワークフローエージェント、セマンティック・インテンツ・エンジン、Continuous Learning RAG Systemがコンタクトセンターの企業の問題を解決するために協力する。 「我々は「エージェント相互運用性」の問題を解決しなければならなかった」とSudarshan氏は説明する。「我々はセマンティック・エンジンが脳として機能し、ユーザーのニーズを理解し、トランザクション・エージェントにタスクをダイナミックに委任するアーキテクチャを構築しました。 このアーキテクチャ転換の影響は深いものであり、これらの自動化エージェントを導入することで、プラットフォームは毎月7桁の音声インシデントを自動化することに成功しました。人間中心のワークフローからエージェント中心のワークフローへの移行により、8桁の収益を生み出し、企業クライアントに年間9桁のコスト削減をもたらし、自動化エージェントはもはや実験的な玩具ではなく、運用効率の不可欠なドライバーであることを証明しました。 エンジニアリング ハイパースケール 信頼性 エンタープライズ電話とリアルタイム通信の世界では、「遅延」は敵であり、「アップタイム」は重要な唯一の指標です。 Sudarshanのリーダーシップは、クラウドネイティブコミュニケーションインフラストラクチャのエンジニアリングにおける重要な役割を果たし、分散型エンジニアリング組織を率いて、AIの意思決定に2秒未満の応答時間を提供しながら、システムが99.99%のオープタイムを維持できる厳格な信頼性基準を適用しました。 「信頼性は自律性の主な特徴である」とSudarshanは主張します。「エージェントが失敗すると、それはユーザーを失望させるだけでなく、ビジネスプロセスを壊します。 彼の技術的指揮のもとで、プラットフォームは数万件の同時通話と8桁の月間会話をサポートするようにスケーリングしました。“Semantic Intent Engine”をリアルタイムの感情分析とルーティングに最適化することで、彼のチームはFirst Contact Resolutionの指標を約40%向上させました。 「Zero-Touch」トリアージエンジン エンタープライズ サポートにおける最も継続的なボトルネックの1つは、入力されたリクエストの手動の分類です Sudarshan は、これはデータの問題ではなく、スタッフの問題であると認識しました。 「Zero-Touch Triage」を達成するために設計された「コンテキスト豊かなインテリジェンス」プラットフォームを設計した彼は、キーワードベースのルーティングから確率的な意図モデリングに移行することで、システムは8桁の月単位(電子メール、チケット、シグナル)を摂取し、即座にそれらをほぼ完璧な精度で分類することができます。 「これを構築するには「構成ファースト」の考え方が必要だった」とSudarshan氏は指摘する。「われわれは、データの完全性を確保するための非同期再処理メカニズムを使用して、一時的な故障に対応できるようにシステムを設計した」と述べている。 結果として、99.99%の信頼性を持つケース作成のための厳格な30秒のサービスレベルの合意(SLA)を満たしたプラットフォームとなりました。人間の分類の必要性を排除することによって、システムはオペレーティングオーバーヘッドを減らすだけでなく、将来のAIトレーニングのためのクリーンなデータ層を作成しました。 壁の庭を破る。 In today's fragmented SaaS ecosystem, data is often trapped in silos. A key pillar of Sudarshan’s engineering philosophy is "Interoperability." He led the initiative to embed AI capabilities across competing enterprise ecosystems, breaking down the traditional "walled gardens" of software. 「Sidecar」の統合パターンを構築することで、彼のチームは自律的な機能を第三者のプラットフォームに直接組み込むことに成功しました。 「我々は、彼らが働く場所でユーザーに会うことに焦点を当てた」とSudarshan氏は言う。「私たちのAIを私たちの独自の独自のインターフェイスから切り離すことによって、我々は異なるテクノロジースタックを持つ顧客のための巨大な価値を解除しました」この戦略は、プラットフォームの採用を6桁を超える月間アクティブなユーザーに促し、アーキテクチャの柔軟性を評価した主要なフィンテック企業との契約を確保しました。 AIファーストエンジニアリング文化の育成:デザインによるリーダーシップ Sudarshanの貢献は、AI時代のエンジニアリングリーダーシップの文化そのものにコードを超えて広がっています。 「AIがコードを書く時代に、エンジニアの役割はシステムの設計と検証に移ります」とSudarshanは説明します。「リーダーとしての私の役割は、チームがその転換を遂行することを可能にすることです。 彼は深い技術的関連性を維持し、しばしば彼のチームが開発者の経験を第一手で理解するために構築する非常にエージェント的なツールを「ドッグフード」させます。 彼のリーダーシップの成果は彼の技術的なものと同様に大きな声を上げています。ゼロから高性能なチームを構築することで知られているSudarshanは、超競争力のある才能市場でほぼ完璧な保留率を維持しています。 結論 業界がAgentic AIに進むにつれて、厳格なエンジニアリングリーダーシップの必要性はこれまで以上に大きくなったことはありません。SudarshanはAI幹部の新しいアーケートタイプを表しています:AI革命に戦略的なビジョンを組み合わせ、それを可能にするシステムを建築するための技術的な深さと組み合わせています。 Sudarshanについて Sudarshan は、AI ファースト トランスフォーメーション、自動エージェント開発、大規模なプラットフォームアーキテクチャに特化した著名な主要AI エンジニアリング マネージャーです。バッファロ大学のコンピュータサイエンスのマスターと分散システムの背景を持つ彼は、8 年以上にわたり、エンタープライズクラスのAI ソリューションを先駆してきました。彼の仕事には、完全に自動的なコンタクト センター プラットフォームの建築と、8 桁のビジネス効果を提供する高性能エンジニアリング組織の構築が含まれています。彼は、エージェント AI とエンジニアリング マネジメントの分野で認識されている思想リーダーです。 このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でSanya Kapoorによってリリースされたものです。 This story was distributed as a release by Sanya Kapoor under . HackerNoon’s Business Blogging Program HackerNoonのビジネスブログ HackerNoonのビジネスブログ
