Visās nozarēs, piemēram, veselības aprūpē un farmācijas nozarē, organizācijas piedzīvo fundamentālas pārmaiņas, kā tās pievēršas datu darbībām.Kad sistēmu sarežģītība palielinās un informācijas debesskrāpju apjoms palielinās, uzņēmumi vēršas pie inteliģentās automatizācijas ne tikai efektivitātes dēļ, bet arī, lai pilnībā pārveidotu datu speciālistu lomu. Viena no galvenajām figūrām, kas veicina šo transformāciju, ir Ramesh Betha, kura AI automatizācijas iniciatīvas ir pārdomājušas, kā uzņēmumi mijiedarbojas ar saviem datiem. Pārejot no 24/7 atbalsta modeļa uz pašārstējošu datu arhitektūru, viņš ne tikai uzlaboja darbības uzticamību, bet arī noņēma sava projekta komandām paredzētos nedēļas nogales pieprasījumus. C-suite to slavēja par savu izgudrojumu un darbinieku ietekmi. „Mūsu komanda devās no datu apkarošanas problēmām uz gudru sistēmu izveidi, kas atrisinās pirms darba stundām,” viņš skaidro. Veselības aprūpes tīklā viņš vadīja pašārstēšanās datu cauruļvada ieviešanu, kas uzrauga pacientu informācijas plūsmas vairāk nekā 15 dažādās sistēmās. Risinājums automātiski atklāj un atzīmē anomālijas, atrisina integrācijas problēmas un nodrošina datu integritāti ar ierobežotu cilvēka iejaukšanos. Papildus tehniskajām inovācijām viņš koncentrējās uz datu grupu stratēģiskās vērtības paaugstināšanu. viņa “Rīta ieskats” programma katru dienu līdz plkst.6:00 piegādā vadītājus ar automātiski ģenerētu analīzi, pārveidojot datu grupu uztveri no back-office operatoriem uz reāllaika stratēģiskajiem partneriem. Šīs ieskati vada starpposma lēmumus operācijās, finansēs un atbilstībā. Vienlaikus viņš pārstrukturēja komandas darba plūsmas, lai noteikta kapacitāte būtu veltīta automatizācijai, ievērojami palielinot saglabāšanu un izveidojot jaunus karjeras ceļus jaunajiem automatizācijas speciālistiem. Tomēr ceļojums nav bijis bez pretestības.Viens no viņa lielākajiem izaicinājumiem bija ieviest automatizāciju tradicionāli manuālajā datu kultūrā. Tā vietā, lai ieviestu pārmaiņas, Ramesh pieņēma sadarbīgu pieeju, sākot ar zema riska uzdevumiem, demonstrējot agrīnas uzvaras un iesaistot darbiniekus kopīgi izstrādājot risinājumus. No paškorektīviem datu cauruļvadiem līdz starpplatformu anomāliju noteikšanas sistēmām viņa risinājumi konsekventi nodrošina 99% uzticamību un kritisko datu problēmu samazināšanu par vairāk nekā 80%. Lai gan viņš nav publicējis akadēmisko darbu, Ramesh nākotnes tendencēm sniedz retas, zemes līmeņa ieskatu. viņš prognozē, ka ģeneratīvais AI drīz sniegs spēku ieinteresētajām personām specifiskai stāstnieciskai ziņošanai, aizstājot statiskās instrumentu plāksnes ar sarunu ieskatiem. viņš arī prognozē “autonomo datu kvalitātes ekosistēmu” pieaugumu, izmantojot federētu mācīšanos, un jaunu profesionāļu klasi: datu automatizācijas inženierus, kuri apvieno programmatūras izstrādes labāko ar AI stratēģiju. Organizācijām, kas sāk savu automatizācijas ceļu, Ramesh piedāvā praktiskus norādījumus: “Sāciet ar augsta apjoma, zema sarežģītības uzdevumiem. Tā kā uzņēmumi turpina digitalizēties, tādi līderi kā Ramesh Betha ilustrē to, kas ir iespējams, kad automatizācija tiek ieviesta ne tikai kā rīks, bet arī kā kultūras transformācijas, darbības izcilības un cilvēka pilnvaru veicināšanas katalizators. Šis stāsts tika izplatīts kā Kashvi Pandey izlaidums HackerNoon biznesa emuāru programmas ietvaros. Šis stāsts tika izplatīts kā Kashvi Pandey izlaidums HackerNoon biznesa emuāru programmas ietvaros.
